“感觉上最没有差异化的产品就是硅片，因为用户最后只会关心每度电的成本，所以这个行业实际上是效率的竞争。长期而言，只有某些能真的做出高效率光电转换的产品的企业才能生存下来...价格战一般在产品差异化很小时容易发生。酒是有很大差异化的东西，不容易大规模价格战。”
——段永平
阿段简评过大模型这个生意：“现在市场上的大模型很多，10 年后能活下来的大概率不会超过 10%，所以这是个九死一生的游戏（这是我猜的）。”
阿段总的逻辑还是认为大模型长期看会是个差异化不大的生意，当然现在的性能差异化是很大的，Anthropic的token跟百度文心的token肯定不是一码事。
当然，现在 OpenAI 2025 年有 33%的毛利率（下图），26 年 Q1 是-122%的经调整运营利润率，Anthropic 2025 年有 40%的毛利率，2026 年 Q2 预期实现+5%的经调整运营利润率给了很多人信心，说明这事是有机会赚钱的。
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OpenAI CEO 奥特曼 2025 年的观点是：“同等智能水平”的 AI 使用成本大约每 12 个月下降 10 倍。
注意：他说的可是 Token 成本，成本是一回事，定价又是另一回事，定价是由需求价值、市场竞争、刚性成本三个因素共同作用的，我们先看定价：
我们根据过去发生的情况 Fact Check（事实检验）一下：
2023.3：GPT-4 原版 API：输入 $30 / 百万 token、输出 $60 / 百万 token，这是当时最强通用模型的推理能力基准；
2024.3：接近 GPT-4 水准的 GPT-4 Turbo：输入 $10 / 百万 token、输出 $30 / 百万 token，价格大约降到原来的 1/3–1/2；
2024.7：GPT-4o mini：输入 $0.15 / 百万 token、输出 $0.60 / 百万 token，虽然不能简单等同于“原版 GPT-4 全能力”，但在大量日常文本、摘要、客服、轻量代码等场景里，已经能覆盖过去 GPT-4 级别的相当一部分任务，价格相比 GPT-4 原版下降了 几十倍到上百倍。
2026.6：同等或接近 GPT-4 水准的能力，已经进一步下沉到更便宜的小模型和中型模型上。比如 GPT-4.1 mini ：输入 $0.40 / 百万 token、输出 $1.60 / 百万 token，GPT-4o mini 仍维持输入 $0.15 / 百万 token、输出 $0.60 / 百万 token 的低价带；这意味着大量原本需要 GPT-4 才能完成的普通任务，今天已经可以用低一个到两个数量级价格的模型完成。
OpenAI 敢如此定价，其成本大概率遵循了每 12 个月下降 10 倍的曲线。
与此同时，他也在不断突破更高的智能，定价也更贵，因为价值更“厚”，解决的问题更多，比如 2026 年 6 月的GPT-5.5 为输入 $5 / 百万 token、输出 $30 / 百万 token。但如果按照奥特曼的降本定律，2 年后，GPT-5.5 也会降本一两个数量级。
我们熟悉的半导体的“摩尔定律”是：“固定成本下，单片集成电路晶体管数量每 18～24 个月翻倍，芯片性能同步翻倍、单位算力成本减半。”
也就是一年多性能翻倍（或成本腰斩）。
而我们老黄（黄仁勋）的“黄氏定律”是：单颗 GPU 的 AI 推理性能，每 12 个月（1 年）整体翻倍。
“阿斯麦光刻机-台积电晶圆-英伟达 GPU-OpenAI 大模型-AI 应用”其实是一条完整的产业链，性能是层层递进叠加的，这 3 条定律共同影响了 Token 成本的大幅度降低，越靠近软件层，越容易超越物理极限，降本幅度更大。
问题来了，降本幅度这么大，搞得跟电动车以及二十年前的液晶电视一样，全让利给消费者了，这还能是好生意吗？
区别就在于需求量，过去两三年，Token 的成本也许降低了 10 倍、20 倍，但需求量增长了 1000 倍（中国国家统计局数据：2024 年初1000 亿 Token / 天，2025 年末，100 万亿 Token / 天，刚好 1000 倍，2026 年 3 月，140 万亿 Token / 天）
你说大模型这个生意是同质化的，还是有差异化的？
目前谁都没有绝对正确的结论。
Minimax CEO 闫俊杰 2025 年的观点是：“AI 领域一定会有多个玩家持续存在。目前用到的所有模型，都依赖模型对齐。很明显，不同模型的对齐目标其实是不一样的，比如有的模型对齐目标是一个靠谱的程序员，那么做 Agent 就会特别强；有的模型对齐目标是与人的交互，那么它就会比较有情商，能够做流畅的对话；有的模型可能会充满想象力。不同的对齐目标反映了不同公司或者组织的价值观，这些价值观最终会导致模型的表现非常不一样，也会使得不同的模型拥有各自的特点，并且长期存在。”
值得注意的是他 2024 年的观点是：“坦白说，我觉得国内大部分公司还没有形成差异化，模型水平、产品都差不多，所以就会变成拼价格。但我觉得这不是坏事，这其实是逼着大家能够更好地做技术创新。”
在一个这么新的领域，谁都猜不透半年后的事情，说人家“打脸”自然是一种不知天高地厚的傲慢。
有朋友问：Minimax 市值为什么比智谱低那么多？
其实解释市值是没有意义的，两个公司都完全脱离基本面的时候，用一个泡沫 90 分的公司质疑一个泡沫 80 分的，自然很滑稽。
唯一的解释可能就是智谱是 2B 的（政企私有化部署 + 行业垂直 Agent），目前主打的编程 Agent（GLM Coding）很出圈，对标的是现在大红大紫的 Anthropic，而 Minimax 的特点是搞多模态（打包文本 + 图像 + 语音 + 视频 + 音乐五大能力），代表产品是 2C 的星野 App、Talkie App，千万级月活，但美国主打 2C 的 OpenAI 营收增长率跑输 Anthropic，自然就没那么吃香（下图）
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我还是相信阿段的投资哲学，看不懂就不碰，宁可错过也不要踩坑，别觉得你比大模型公司的 CEO 更有前瞻性，能把握技术的方向，他们都搞不好是同质化还是差异化。
大模型卖 Token 并不是好的生意模式，迁移成本很低，除非你能够一直保持技术领先，否则你的提价权都是被竞争对手打压的，因为用户购买的是某个任务的完成度、完成效率，测量指标是明确的，对比维度也是简单的，下图 Uber 的 AI 使用案例很有代表性。
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腾讯，苹果这些应用层的公司，自然希望上游的大模型层、GPU算力层是同质化竞争的，这样他们能够利用他们在移动互联网时代积累的应用场景、渠道入口、用户数据来提供某种AI服务，A模型想溢价，那我就换成B模型，反正消费者又不认模型，这样他们的AI服务产品才有议价权。
比如腾讯的WorkBuddy，你可以调用国内几乎所有的模型，腾讯利用自己的生态能力去竞争（下图），这就回到了腾讯过去几年做成视频号、腾讯会议最擅长的方法论——利用自家的生态能力、社交关系、渠道入口去打。
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客观看，WorkBuddy可比年初的元宝靠谱多了，元宝这种产品，90%的用户体验差异化都在自家模型能力上，而腾讯模型能力不行，产品负责人也只能干着急。
看生意主要看几个东西：
其一是市场规模，小池塘里养不出大鱼，大模型作为 AI 革命的“蒸汽机”、“电动机”，自然是汪洋大海；
其二就是终局状态，到底是赢家通吃，亦或是多家共存。游戏、潮玩、高端白酒、饮料、金融业，这些强差异化的行业，最终的格局都是多家共存，都活得很不错。当然，微信、Meta 这些强网络效应的生意，最终赢家通吃，拿到了接近 100%的市场份额，也是绝好的生意。
最要命的生意是两头不到岸的，产品既是同质化，赢家又通吃不了，那还能怎么办呢，那就继续打价格战，打个你死我活，打到有人支撑不下去，行业开始出清，然后又会有不服气的卷土重来，再次打价格战，航空业、光伏、制造业，基本都是这种行业。
光伏行业比的就是光电转换效率，大家做到的水平都差不多，2024~2025 全产业链大面积亏损，龙头隆基绿能也普遍营收增收不增利、大额亏损。
你说你隆基有规模效应，成本控制的更好，但是其他上百家光伏企业只想把机器转起来，少亏就是赚，他们就会发起价格战，你们又是卖同样的东西，评估指标又是如此单一，最终就是他们亏，你也亏，只是你有规模效应，在单件硅片上亏少一点，但你也得把产能拉满啊，算上产量后，你也是血亏。
2023 年（价格战启动前一年）：隆基归母净利润 +107.51 亿元 ，毛利率 18.26%，高光时刻；
2024 年（全面价格战元年）：归母净亏损85.92 亿元；
2025 年（价格战延续）：归母净亏损64.20 亿元；
2026 年一季度：单季归母亏损19.20 亿元，连续10 个季度持续亏损；
如果国家不强行介入这个行业，也就不知道还会亏到什么时候，现在也有蛮多朋友想“火中取栗”的，跟 2024 年 9 月投房地产行业一样，现在他们就老实了。
我现在的一个投资原则就是赛道不好、生意不好，我就不看了，让我判断周期，逆境反转，很有难度，我跟的也没有别人紧，信息也没有优势。
我们再看长视频赛道，中国的长视频赛道也不是个好赛道、好生意。
几年前爱奇艺 300 亿美金的市值，也有蛮多人把他类比为中国的奈飞的（跟当年把B站类比为YouTube一样坑），但现在都已经跌到 10 亿美金了。
这个行业已经经历了一轮出清了，乐视破产退市（乐视网还是在的）、搜狐视频收缩关停自制、酷六、 PPTV、暴风影音彻底消亡，大批中小垂类视频平台全数倒闭退场，十几年下来，依然是谁都不赚钱，连腾讯这么多资源支持的腾讯视频，也不赚钱。
问题还是产品高度同质化，内容无独家永久壁垒。
具体某一部剧肯定是有很大差异化的，但用户看完了这部剧就得看再一部剧，你又得花高额的内容采购成本去维持这个差异化，这个成本一般会占到长视频公司成本结构的多少呢？60%。
内容采购成本、云服务带宽成本（含CDN加速）、推广营销成本，这三大成本基本就是长视频的三座大山，压得每个公司都赚不到钱。
这时候问题就来了，那为什么奈飞一年能赚 100 多亿美金？（2025 年营收 452 亿美元，运营利润率～28%–30%，净利润 109.8 亿美元）
你要知道奈飞的自制节目率极高，超过 60%，然后全球摊销这些自制剧的成本，一部剧成本 1 亿美元，摊到 3 亿会员，人均成本极低。内容成本是固定成本，会员越多，单位成本越低，规模杠杆极强。
下一个问题又来了，中国的创业者这么聪明，学习硅谷有多难呢？爱奇艺跟腾讯视频怎么不学习奈飞？也做自制剧不就行了吗？
首先就是中国市场小，爱奇艺跟腾讯视频，都是 1 亿左右的会员，而且 ARPU （单客户价值）值很低，奈飞一个客户一年是 1000 块，中国用户是 150 块，差距就是 6~8 倍。
会员数量差了 34 倍（奈飞会员3.5亿），单客户价值又差了 68 倍，两者叠加就是 20~30 倍。
更要命的是奈飞的视频带宽用的是自家 CDN 加速，占营收也就是 2~3%，爱奇艺跟腾讯视频是单一中文市场，用的是第三方商用 CDN 计价（虽然是腾讯云、百度云，但他们也得向三大运营商采买，中国政策不允许私建带宽），带宽成本得占 10%以上。
你说爱奇艺、腾讯视频怎么就不学习自建 CDN？或者海外奈飞的竞争对手亚马逊Prime Video、Disney+ 视频怎么也不学习？
国内是监管问题，海外是战略重心问题。
长视频是奈飞的一切，他不得不提前很多年进行布局，亚马逊Prime Video 只是亚马逊会员里的一个权益，亚马逊不期待他赚多少钱，虽然亚马逊云很强大，但专门为他搞一个特殊的CDN并不划算。
同样地，自制剧这个事情，奈飞也要比亚马逊、迪士尼快 3～5 年以上，更早地完成了生态闭环。这颇有一种英伟达2006年干CUDA生态的前瞻性，等其他竞争对手反应过来，他已经走得很远了。
奈飞是2012.1月首部合拍自制《莉莉海默》上线，2013.2就出来大爆款《纸牌屋》，亚马逊出这个级别的大爆款要到2019年的《黑袍纠察队》。
总的来说，我最喜欢的还是既具有很强差异化，也足够集中化的生意，比如苹果、微信，次之的是集中化没有那么强，但产品差异化很大，那至少打不起价格战，比如很多游戏公司，他们的净利率普遍都在25-30%，潮玩大概率也会这样，当然，不好的潮玩公司会被线下门店运营吃掉很多固定成本，还没有二线游戏公司赚钱，游戏的固定成本是低的，口碑极好的游戏是可以在低投流成本下实现很高的净利率的。
泡泡玛特与 Top toy 很有可能是一起繁荣，因为他们的竞争属性就很弱。最差的生意莫过于既同质化，又集中不了的生意，那就是价格战打个不停，因为“价格”是唯一的差异化，比这个好一点的，就是那些资本门槛高的同质化生意，有可能通过兼并收购来实现寡头化，但依然不是让他舒服的生意。
最后值得思考的是，游戏公司的第20名都是很赚钱的，但光伏公司的第一名都是巨亏的。