AI 成癮公司每月燒錢 7500 美元買 AI — 瘋狂還是必要？

> Meta Shift

「AI-pilled」— 這是 Ramp AI Index 最新創造的詞，用來形容那些對 AI 工具上癮的公司。數字有多誇張？最瘋狂的 1% 公司每個月為每位員工花費 7,500 美元購買 AI 工具。

要知道，軟體工程師的平均月薪大概是 16,000 美元，這表示這些公司把薪資的一半都砸在了 AI 上。更誇張的是，某些公司已經開始出現「買 token 比付薪水還貴」的現象 — Nvidia 高層和 Mercor CEO 都公開這麼說過（來源：TechCrunch）。

這背後到底是真正的效率革命，還是一場瘋狂的軍備競賽？從投資人角度來看，這種燒錢速度讓我想到 2000 年的 dot-com bubble，但也可能是下一個 cloud computing 的起點。

商業模式拆解：花錢買效率的新遊戲

先來拆解一下這 7,500 美元到底花到哪去了。

根據 Ramp AI Index 的數據，這些「AI 成癮」公司主要有幾種花錢模式：一是混合使用多種 frontier model（GPT-4、Claude、Gemini），二是大量使用開源模型的 API 服務，三是內部 AI agent 的 token 消耗（來源：Ramp AI Index）。

但這個數字其實有點誤導。真正瘋狂的只是 1% 的頭部公司，top 10% 的公司每月每員工只花 611 美元，而中位數更是只有 11.38 美元 — 大概就是一個企業版軟體的座位費。

從商業角度看，這種投資策略其實有邏輯：

客戶分層清晰：大型 AI native 公司（如 Anthropic、OpenAI 的客戶）、傳統企業的 AI 轉型部門、新興 AI-first 新創公司。每一層的需求和付費能力都不同。

定價策略靈活：從月付 11 美元的基礎版到月付數萬美元的企業版，覆蓋不同規模的客戶。這種 freemium + enterprise 的組合已經被證明有效。

護城河在哪：主要是 model access 和 infrastructure。能提供多種 model 選擇、穩定的 API、以及成本優化服務的平台，比單純賣 token 更有競爭力。

數字上來說，AI tools 市場預估 2024 年會到達 500 億美元，而企業 AI adoption rate 還在快速成長階段 — 上個月 AI-pilled 公司的花費又成長了 14.1%（來源：Ramp AI Index）。

競爭格局：誰在這場軍備競賽中獲勝？

這個市場現在基本上分成四個陣營：

Model Provider 陣營：OpenAI、Anthropic、Google，直接賣 API access。優勢是技術領先，劣勢是成本高、客戶容易被其他 model 吸走。

Platform 陣營：像是提供多 model 接入的平台，幫企業做 model routing 和成本優化。這些公司其實是最聰明的，因為不用自己訓練 model，專心做好中間層服務就行。

Infrastructure 陣營：專門提供 GPU、部署、監控的服務商。隨著企業開始 self-host 模型，這塊需求會越來越大。

Application 陣營：做特定用途 AI 工具的公司，like Cursor 針對程式碼、Jasper 針對行銷。這些公司的 LTV 相對穩定，但容易被通用工具取代。

從競爭態勢看，現在是 Platform 陣營最有優勢。因為企業發現單一 model 不夠用，需要針對不同任務選擇不同 model，而且成本控制變成關鍵痛點。能解決這兩個問題的平台，客戶黏性會很高。

有點像當年的 cloud computing 早期，大家先瘋狂買 AWS，後來發現 multi-cloud 才是王道，然後 cloud management platform 就起來了。

Meta 判讀：軍備競賽還是真正價值？

用我的 meta 分析框架來看，這絕對是個 Meta Shift。

這個現象讓我想到 2010 年左右的 mobile-first transformation。當時很多公司也是瘋狂砸錢做 mobile app，大部分都沒什麼效果，但是沒跟上的公司後來都死了。

現在的 AI 投資有幾個關鍵指標：

Early adopter premium：最早一批吃螃蟹的公司通常會付出更高成本，但也會獲得 first-mover advantage。7,500 美元可能是「學費」，而不是「浪費」。

Network effect building：這些公司在培養內部 AI 使用習慣，建立 AI-native workflow。這種組織能力一旦建立，競爭對手很難追上。

Technology maturity curve：現在是 AI tool 的 early majority 階段。成本還很高，但效果已經開始顯現。類似 cloud computing 在 2012-2015 年的狀況。