7年前，谷歌Duplex在I/O大会上演示了一段AI打电话订餐厅的视频。现场掌声雷动，但谷歌内部很快意识到不对劲——如果AI能批量拨打10家餐厅比价，整个预订系统的"摩擦经济学"就崩了。视频被紧急下架。
这个被压制的场景，现在正被中国模型以另一种方式实现。而且成本降到了原来的1/100。
时间套利：美国经济的隐形税
Citrini Research有组数据很扎眼：过去50年，美国企业在"人类不耐烦"上构建了万亿级别的寻租层。你的时间比客服便宜，所以保险公司让你等；你懒得比价，所以Uber和Lyft的价格差没人看；你信任品牌而非做功课，所以中间商赚差价。
这套系统的核心不是技术壁垒，是时间不对称。企业可以雇印度呼叫中心规模化消耗你的耐心，用大数据把 frustration curve（挫败曲线）调到刚好让你放弃投诉的临界点。
谷歌Duplex的威胁在于，它把这种不对称抹平了。AI不怕等，AI会货比十家，AI不会被"按1转人工"的语音迷宫搞崩溃。所以视频必须消失——不是技术不成熟，是商业模式不允许。
API平权：为什么模型层没垄断成
作者原本担心AI会像手机OS一样被深度嵌入、复杂API锁定。但现状是：token（令牌）接口简单到像给模型一个终端，OpenRouter这类聚合平台让切换成本趋近于零。
供应链五层里，电力和芯片制造有物理门槛，应用层（比如某个GPT套壳工具）完全 commoditized（商品化）。最危险的模型层，因为DeepSeek-R1和类似开源模型的存在，租金收不起来。
作者原话：「Godspeed to anyone who was dumb enough to invest in a GPT wrapper company。」祝那些投资GPT包装公司的家伙好运——这话糙，但对应的是国内某批"AI应用"创业者的真实处境。
中国变量的意外后果
模型落到普通人手里，不完全是市场自发结果。作者点名了中国国家的优先级——开源、低成本、API标准化。DeepSeek-R1的定价策略（百万token几块钱）不是商业算计，是战略选择。
热门跟贴