最近AI圈有个有趣的现象：一方面各大厂商在疯狂降价，另一方面大模型的能力在不断提升，成本也在上升。这笔账到底怎么算？我来聊聊自己的观察。

从历史趋势看，AI模型的成本确实在下降。同等能力水平的模型，价格每年都在降低。但另一方面，顶级模型的能力越来越强，价格也越来越贵。这就像是手机市场，有人买几百块的红米，也有人买上万块的iPhone。

为什么会这样？原因是不同场景需要不同的模型。简单场景用小模型就够了，没必要花大价钱用大模型。但对于复杂任务，比如代码生成、复杂推理，长上下文处理，还是得用大模型。

对于开发者来说，关键是选择合适的模型。我现在的策略是：先用小模型尝试，小模型解决不了的再上大模型。这样整体成本反而更低。

另外，开源模型的崛起也在改变定价。LLaMA、Mistral这些开源模型的性能越来越强，很多场景下已经可以替代闭源模型了。对于中小企业来说，用开源模型的成本优势很明显。

展望未来，我认为AI模型会走向分化：一边是越来越强大、越来越贵的顶级模型；另一边是越来越便宜、越来越轻量的边缘模型。中端模型的市场空间可能会被挤压。