📈 本周数据速览：人工智能挤压

更便宜的人工智能本应缓解计算资源紧张的局面，但结果却适得其反，加剧了计算资源短缺。杰文斯悖论应用于人工智能领域，意味着每次代币价格下跌时，需求增长的速度都会超过供应的增长速度。

但实验室无法通过提高价格来缓解计算资源紧张的局面——他们的客户会转向其他更优的替代方案。因此，计算资源短缺的危机出现在经济学家最意想不到的地方。正如我们昨天所写，OpenAI正在错失良机，Anthropic正在调整其专业用户的会话限制，而一些开源模型也正在被关闭。

但首先，我们先来看看需求。OpenAI 的 API 在 2025 年 10 月每分钟处理 60 亿个令牌。到今年 4 月，这一数字已飙升至 150 亿，短短五个月内增长了 2.5 倍。OpenAI 和 Anthropic 都在竞相提升计算能力以满足需求。

正是这种持续不断的负载，使得谷歌七代TPU（其中一些已经使用了七八年）至今仍满负荷运转。原本预计几年前就应该报废的硬件，如今依然在发挥着应有的作用。

这种压力体现在营收上。例如，Anthropic 的总营收在增长，但每个代币的价格却在下降——而且下降速度超过了总营收的增长速度。这意味着该公司越来越依赖交易量来维持增长。

用户也感受到了这种压力。去年，所有主流人工智能平台的使用权限都收紧了——更多层级、更严格的限制，而且这些变化往往毫无预警。