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AI为何像奶茶一样便宜？揭秘当前AI产品定价困境背后的社会结算逻辑。核心内容： 1. AI产品当前的价值锚点与定价困境分析 2. AI在社会基础设施型战场中的历史路径复刻 3. 商业模式滞后于技术发展的典型特征与未来展望
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
有朋友反馈希望聊聊AI产品交易问题，目前的AI应用chatbot、智能搜索、openclaw这种自主决策的bot调度应用，都还是体验大于价值。很简单，你在多大程度上愿意完全委托任务给他，这个就是临界点，AI coding、AI for software engineering正在经历这样的递进。
因为目前 AI 的价值锚点是“可替代的个人体验”，而不是“不可替代的社会角色”
对用户来说：
但 AI 的产出并没有直接对应到：
边际成本被打穿，但价值没有被社会结算
无论在消费市场还是企业市场，AI 与 token 经济正在共同推动一个高度一致的结果：
能力的边际成本被急剧压低，使用被无限放大，渗透开始无孔不入。
这条路径，与历史上的搜索、IM、支付、出行平台几乎完全同构：
结果是：
AI 的“可获得性”远远跑在了“可定价性”之前。
这并不是异常，而是所有基础设施型产业在早期都会出现的典型结构。
AI 现在的价值锚点是“可替代体验”，而非“不可替代角色”
当前 AI 看起来“性价比极高，却卖不上价”，并非因为它没用，而是因为：
AI 尚未被锚定在“社会账本”中可被结算的位置。
对个人用户而言：
但 AI 的产出，尚未稳定对应到以下任何一项：
收入的确定性增加
成本的可量化减少
风险的责任性转移
决策后果的制度承担
当价值无法进入账本，分母在用户心中等于 0，价格自然只能贴近“情绪消费”。
为什么 AI 正在复刻“社会基础设施型战场”的历史路径
1. 场景极度泛化，但单点价值高度碎片化
与 IM、搜索、支付类似，AI 并不解决“一个大问题”，而是：
无数个微小、高频、前置的问题
单次价值极低
覆盖人群极广
离开成本极高
这决定了一个结论：
AI 不可能依赖“单次价值定价”建立长期商业模型。
2. AI 所处的位置，比所有平台都更靠前
搜索：发生在认知过程中
支付：发生在交易节点
出行：发生在物理行动
而 AI 站在行动之前：
判断之前、决策之前、生成之前。
因此，AI 的价值不是“它输出了什么”，而是：
它改变了什么后续行为。
但只要这些后续行为没有被制度、流程、合同捕获，AI 的价值就只能停留在“体验层”。
3. 商业模式永远滞后于基础设施本身
历史经验高度一致：
搜索：约 10 年，从工具到广告引擎
支付：约 8–10 年，从转账到金融
出行：约 7–8 年，从打车到生态
AI 目前处于第 1–3 年阶段。
因此，要求 AI 现在就清晰定价、稳定 ROI，本身就是范式错误，不够充分。
从“工具订阅”走向“社会基础设施”的必经四步
Step 1：价值可视化（最低门槛）
token 预演
使用与产出报告
时间 / 成果量化
这是从“感觉有用”走向“可被讨论”的起点。
Step 2：嵌入业务流程（关键跃迁）
AI 不再是“我去用它”，而是：
写完 → 自动提交
分析完 → 进入审批
建议 → 直接影响决策
一旦 AI 的输出进入责任链路，它就不再是玩具。
Step 3：收益与风险共担机制
当出现：
被引用 → 触发 credit 消费
被采纳 → 触发收益分成
被展开 / 点击 → 进入广告与转化
AI 开始第一次具备金融基础设施的特征。
Step 4：制度化与合约化（完成态）
当社会层面出现：
行业级 credit 标准
可审计的调用账本
合同中的 AI 调用条款
监管视角下的“决策影响”评估
AI 才真正完成从：
能力 → 工具 → 服务 → 基础设施
当前 AI 商业生态的所有混乱，本质只有一句话：
价值已经被创造，但尚未被社会化记账。
表现为四个断裂：
价值创造 ≠ 价值捕获
创新成本前置，收益极度后置
行为到结果的价值链尚未闭合
收益分配对象与规则几乎空白
一个关键判断标准是：
是否已经出现稳定、可预测的商业化公式。
搜索、支付、出行都有；
AI 现在还没有。
这恰恰说明：
机会不是被消耗殆尽，而是尚未被发明。
这是起点，而不是终点
综合来看，一个高度一致的判断可以成立：
AI 的渗透深度，超过任何历史基础设施
AI 的影响位置，前置于所有工具与平台
AI 的商业复杂度，远高于搜索、支付、出行
因此：
商业模式尚未成形，是结构性必然
定价混乱，是基础设施早于制度出现的结果
想象空间巨大，且不可线性外推
AI 正在走一条注定漫长、但一旦完成就不可逆的社会基础设施之路。
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