据华尔街日报最新报道，OpenAI 正在考虑大幅下调向用户收取的价格，以从竞争对手 Anthropic 手中争夺客户。
据知情人士称，该公司正在权衡大幅降低 token 收费。Token 是 AI 公司用于产品计费的计量单位。知情人士表示，此举是为了提前应对 OpenAI 预计 Anthropic 也将采取的类似降价行动。
企业高管已经开始对高昂的 AI 使用成本感到不满。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在近期一场活动中表示，成本已经成为“一个巨大问题”。
此刻，《未来可能超预期的点...》还需要说什么吗？注意，今日将下架，注意保存。
他说：“我认为我们会有很多方式，帮助人们用更少的支出获得更多价值。”
笔者注：最近，Nebius 首席营收官 Marc Boroditsky 提出了一个极有意思的观点，AI 行业需要从 tokenmaxxing 转向 valuemaxxing。换句话说，行业不应只是追求 token 数量最大化，而应该让每一个 token 真正产生价值。
笔者认为，这是一个非常正确的方向。对应到笔者一直讲的 AI 能量公式，本质上就是要提升有效 AI 推理能力，而不是只看 token 消耗了多少，却不看任务完成了多少、效率提升了多少、价值创造了多少。真正重要的不是 token 越多越好，而是单位 token 能否转化为更高质量的推理、更稳定的执行，以及更可验证的结果。
只有持续提升有效 AI 推理能力，才能吸引更大的用户群体，带来更高频、更深度的真实使用，继而反过来推动更多 token 消耗。这就是四维 token 使用悖论：越是追求有效价值，最终越能带来真实 token 增长。越是单纯追求 token 数量，反而越容易陷入低效消耗和商业模式质疑。
大幅降价可能会侵蚀两家公司的利润率。由于 AI 系统处理查询和执行任务需要消耗巨大的计算资源，两家公司目前已经因此亏损数十亿美元。
笔者注：笔者认为，真正意义上的大幅降价，可能性并不算高，因为 AI 服务背后有实实在在的算力、存储、网络和电力成本支撑。价格可以优化，单位 token 成本可以下降，但底层资源消耗不可能凭空消失。
更重要的是，to B 端订阅截至目前并没有出现实质性问题。笔者此前也讲过，企业端思考问题的方式，决定了它们会愿意为最好的大模型、更稳定的服务、更强的安全性和更高的任务完成率支付更高价格。
所以，所谓大幅降价，更多可能发生在 to C 端，目的不是单纯让利，而是争夺更大的用户群体、更高的使用频率和更强的生态入口。换句话说，这更像是一场用户争夺战，而不是企业端商业模式被证伪。
OpenAI 正试图在争夺企业客户的竞争中追赶更年轻的对手 Anthropic。这些企业客户正在为能够提升工作效率的 AI 工具支付大量资金。Anthropic 的收入近期大幅增长，原因是其编程工具 Claude Code 在软件工程师群体中走红。这家成立五年的初创公司估值也首次超过 OpenAI。此后，OpenAI 也将自己的编程工具 Codex 作为公司重点。
一些企业在 Anthropic 产品上投入了大量资金，以至于其管理层现在开始试图控制支出。今年早些时候，一位 Uber 高管表示，公司已经用完了 2026 年用于 agentic AI，也就是自主型 AI 使用的预算。另一位公司负责人上个月则表示，很难将 AI 编程带来的生产力提升，与新增客户功能直接对应起来。
许多高管的这类评论，在硅谷内部引发了关于所谓“tokenmaxxing”的讨论。这个词指的是尽可能多地使用 token 来提升生产力，其中也包括一些并不能带来投资回报的使用方式。
价格战将成为两家公司商业模式强度的一次早期测试，尤其是在两家公司备受期待的上市之前。OpenAI 和 Anthropic 已经拿下新 AI 产品的大部分收入，并推动了各自崛起。但投资者长期以来识别出的一个底层风险是，两家公司产品之间具有可替代性，客户也很容易从一家转向另一家。
OpenAI 本周早些时候已经秘密提交 IPO 申请，跟随了 Anthropic 的步伐。Altman 在近期发给员工的一条 Slack 消息中表示，公司计划“在未来一年内”上市。这条消息此前由 The Information 报道。
OpenAI 在一份关于秘密提交上市申请的声明中表示，公司还有“一些作为私营公司可能更容易完成的事情”，但拒绝进一步详细说明。
本文来源：第四维的梦想
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