a16z近期一项分析援引高盛数据显示，AI模型价格在三年内的跌幅大约相当于个人电脑价格15年的下跌。这一对比表明，AI行业正在将一代人之久的科技通缩压缩进一个单一产品周期，这种降价速度在科技行业几乎无出其右。

崩塌背后的数字

a16z的分析以2023年3月设为100的基准指数来追踪大语言模型定价。到2026年9月，该指数已跌至约5，三年半内累计下跌约95%。换言之，期初售价一美元的服务现在只需约5美分。

这一对比所采用的基准是个人消费支出（PCE）电脑价格指数。分析指出，电脑价格需要大约15年才实现类似幅度的下跌，这一跌幅发生在始于1980年代的信息与通信技术（ICT）投资浪潮期间。这一参照时期意义重大：它涵盖了计算设备从专用商业设备走向主流办公室和家庭的阶段。

分析将AI价格下跌之快归因于三股力量：模型开发者之间的激烈竞争、专有模型效率的不断提升，以及更便宜的开源替代方案的出现。

代币价格讲述着同样的故事，只是更加响亮

另一项指标也指向同一方向。Silicon Data LLM Token支出指数衡量买家每百万代币的支出。2026年8月，该指数跌至每百万代币0.97美元的历史低点，较7月下跌29%。该读数还使指数较2026年5月约2.05美元的峰值低逾50%。由于该指标追踪的是实际支出而非报价，它反映的是买家实际支付的价格。

更便宜的AI对构建它的公司意味着什么

产能过剩风险对支出最大的公司冲击最重。随着AI经济格局在脚下变动，Meta、Microsoft、Amazon和Alphabet正竞相调整。

高盛的警告归结起来就是：如果算力供给超过需求，利润率可能承压。除非需求赶上供给，否则这些基础设施投资的可持续性可能面临真正的质疑。在产能计划陆续落地、月度定价数据持续发布之际，这种供需缺口是需要关注的关键变量。

对于AI服务的买家而言，这一趋势几乎完全有利。在2023年3月看来低得离谱的成本如今已成为常态，而且Silicon Data指数表明这一跌势尚未停止。