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今天起, AGI Bar 提供不限量免费 token
这或许是首个提供 token 的线下场所了,一切 token 均由本地推理,无需订阅,完全免费
使用方法:
- 进店,连上店内 WiFi
- 填写 Base URL 与 API Key,如图 2
另:
- 目前仅提供 DeepSeek V4 Flash,之后会增加更多模型
- 目前仅在北京店提供 token 服务,之后上海店也会有
- AGI Bar 北京新店也即将装修完毕,370+平米并配有独立机房,token 管够🤗🤗🤗
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2、Threads
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每天都有新的 AI 工具和产品上线。很多后来爆火的项目,最早都是从这里被发现的。
5、LinkedIn
不只是找工作。国外很多 CEO、投资人、创业者会直接分享行业洞察,往往比媒体更早看到趋势。
6、Telegram
频道和群组资源极其丰富。技术、AI、投资、工具分享频道更新快、信息密度高,很多一手资料和海外动态都在这里先流出。

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概念呢,我能想到的就只有茅台了,茅台是极少的毛利率能做到 90% 的东西。(虽然全世界都是这个打法,但至少海外的两家,还知道把 AI 打包成 Token Plan,本质是把价格降 10 倍来换 C 端增长)。
你以为大模型是水电煤,是农夫山泉,可人销售的价格是茅台。
直到 7 月 31 号那天,DeepSeek V4 Flash 正式版出来,一条斩杀线,把假扮茅台的矿泉水本质暴露出来。
图片2
同一天 Sam 也宣布 Luna 模型降价 80%,我们不妨也套进这公式里也算一算。
如果价格下降 80%,售价就从 10 元降到 2 元,新的毛利率是:
(2 - 1) / 2 = 50%
所以,一个原来毛利率 90% 的模型,价格下降 80% 以后,在成本不变的情况下,毛利率仍然有 50%。
50% 的毛利率,并不是亏钱,仍然有的赚,想想造车行业 20% 的毛利,AI 行业真的已经很幸福了。
之前某圣也说了,如果毛利率是 60%,回本周期大约是 10 个月。
用 10 个月时间,就把推理之外的显卡、研发成本都覆盖了。而通过大幅降价让利,自然获得了行业的口碑传播,这样把运营和销售的钱也省了。这也是让我们可以简化计算的根本原因。
模型太贵,应用就没有空间
模型价格高,还有一个很直接后果:它会把应用层挡在门外。
大家说欸神奇了,AI 这么好的技术,为什么没有什么 2C 应用场景呢?实则是上游你来个 90%,我来个 90%,大家吃肉的实在是太干净了,消费者那边实在啃不动。
一个 AI 应用要付模型调用费,还要付产品、研发、销售、客服、渠道的费用。模型厂商先拿走一大块,应用公司还没开始赚钱,就已经背上了很高的成本。
所以很多产品不是做不出来,也不是没有需求,只是账算不过来。
Coding 场景之所以成立,就是因为程序员的人力成本高,代码模型又能直接参与写代码、调试和交付。普通人的工作当然也需要 AI,只是他们的人力成本往往没有那么高,模型费用就更难被 ROI 覆盖。
现在我们在 Coding 的局部 PMF 里沉浸式捞钱,不要忘了初心想做的是 AGI。
图片3
现在的价格,却只能让 AI 只能先服务最贵的人。
这也是我不太理解的地方。国产模型也好,文本模型也好,视频模型也好,闭源也好,开源也好,我们到底是给谁用的?
如果只是为了出口,卖给海外公司,价格高一点、利润厚一点,至少还能解释成一种商业选择。可现在看起来,大家显然也希望它们服务中国自己的企业和普通人,希望它们提高整个社会的生产效率。那就更应该让更多人用得起。
开源当然不等于免费。但开源至少应该带来更多普及,应该给价格下降留出空间。如果模型开源了,还非要一起协商不能降价,那用户得到的到底是什么?
大家投了很多钱,买了很多算力,做了很多模型,最后却没有多少应用真正长出来,没有多少人真正用得起。
先让更多人用起来
站在初创公司的角度来说,我们没有办法左右模型公司的毛利率,也无法左右资本在 Infra 和模型层的泡沫狂欢,我们只能带着一些无奈,等待正确的事情发生,同时做一些力所能及的事情。
这里不得不提到某神的公司,通过极限的算法,把他们的 Token Plan 做到了 4 折。结果被全行业的媒体喷,说他们打压竞争对手,说他们用投资人的钱补贴用户换增长。但他明明现金流都正了,一个毛利率是负的 AI 应用公司,在尽自己最大的努力让 AI 变得普及,有必要成为人人喊打的对象吗?太神奇了。
我在设计 Cola 的 Token Plan 的时候,发现按照 SaaS 健身房模式,再把利润全部让给用户换增长,4 折的价格其实也不算很夸张。
在测试阶段,我们给 30 美金的套餐开到了 300 美金的 Token 额度,让大家敞开了用。实验结果发现,用户实际使用量只有 30%,如果模型厂商的毛利稍微下降一点,这个 Token Plan 就能盈亏平衡,这个生意就可以做下去。
当然我知道,我们现在都在一个泡沫里。模型公司需要融资,创业公司需要估值,投资人需要故事。大家都想尽快把投入变成利润。
但我觉得某圣说的是对的,AGI 它实则太大了,现在远远还没到只顾着捞钱的时候。用 10 倍成本定价法,实在是太短视了。
AI 的普及需要更低的价格,需要更多人真实地使用,需要更多小公司有机会试错。很多现在算不过来的场景,才有机会慢慢算过来。
这件事最终会影响社会面的生产力,也会影响一个社会面对未来的能力。
所以我最近一直在跟合作的厂商们真诚沟通,希望他们定价的时候可以把目光放长远,可以考虑把毛利降下来。
虽然大模型没有直接数据飞轮,但你看 V4 从预览到正式版的大幅提升,只要 RL 算法好,场景数据也是非常有用的,不要等到大家都提升之后,自己再花钱去买数据。
数据好买,时机难买。
别急着把 AI 变成一台赚钱机器,先让更多人把 AI 用起来吧。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/1gYDELnZ0tFum0S8Tx0Oow
@aigc1024
AI 真的太贵了
本文所述内容均来源于真实事件,但隐去具体名称实属无奈之举,并非故意制造阅读障碍,还望大家理解。
AI 行业有个吊诡的事儿我一直想不明白,最近有了点思路了,不吐不快。
前几天,一个朋友买了某大模型公司的模型套餐。每月 700 块钱的档位。模型确实很不错,用起来也舒服。结果花了两天就把一个月的额度用没了,没想到会这么贵。
昨天,另一位朋友,又试了一个某大厂的 AI 套餐,每月 200 块钱的档位,总共用了 3 次,一周 7 天额度就用没了,特别离谱。
而相比之下,海外的某两家头部模型公司,他们的 30 美金和 100 美金套餐都非常耐用。
这些事儿让我开始有点恍惚。现在国内的 AI 套餐,为什么这么贵呢?
昨天还看到一个辛酸的段子,还没迎来监管,行业就没了:
图片1
虽然中国消费者也是愿意为 AI 花钱的,但是花钱也要听个响的,现在跟猪八戒吃人参果似的,一口吃下去,还没咂摸出味儿呢,就没了。
怪不得大家都说,AI 真的太贵了。
大家都在说中国的人力成本低,电力便宜,模型推理也更极致。可最后落到真实用户手里的价格,似乎一点也没有便宜啊。
更让我想不明白的是,国产模型大部分还都是开源的,开源就意味着不仅是自己可以部署,各种云厂商都能部署,实际是不存在资源问的,那为什么普通用户感受到的仍然是高价格和低额度?
把这笔账算清楚
模型的成本要素很多,显卡,研发,推理,运营,销售,但我们暂且抛开其他,先从推理成本和模型毛利入手,用一个简单的模型算一算把账算。
前几天某圣说他们把价格降了四倍,只收 60% 的毛利,回本周期是 10 个月。
这个信息非常有价值,让我们来计算一下数字这个是怎么来的。
假设一个东西卖 10 元,成本是 1 元。它的毛利是 9 元,毛利率是 90%。
如果价格降到原来的四分之一,售价就变成 2.5 元。成本仍然按 1 元计算,新的毛利率是:
(2.5 - 1) / 2.5 = 60%
价格降了四倍,毛利率依然有 60%。
对, 60% 就是这么来的,也就是说,如果倒推的,原来的毛利率就是 90%。
而 90% 毛利,10 倍成本定价,恰好是诸多模型厂商和云厂商讳莫如深的标准毛利率。
坐拥 90% 毛利率,把利润花到销售、运营、推广,让自己产生竞争优势,让 2B 企业和应用公司去买单。
也就是说,在某圣降价之前,所有的人都是以 90% 的毛利率,10 倍成本的定价在卖模型,而 90% 是什么
把压箱底的雷达日报重新拾掇了一遍,然后开源了。

先说这个雷达日报是啥。我平时靠它盯独立开发的机会:每天早上自动去 19 个国内外信息源扫一圈——App Store 五个区的新应用、 GitHub 热榜、即刻的几个 AI 圈子、 36 氪、少数派、 V2EX 、 Product Hunt 、 Reddit……英文信号自动翻译成中文,再让 AI 从里面挑出值得做的机会、赚钱案例、产品灵感,整理成一份日报。

这次我把日报做成了网站,打开浏览器就能看,历史日报按日期排好,随时翻阅。

功能说几个我天天在用的:
•日报时间线:每天的 AI 精选日报,按日期排列,往前翻很方便
•小程序机会:所有能落地成小程序的选题单独聚合,还能按关键词筛——这是我给自己留的模块,因为我现在盯的就是小程序方向
•信号流: 19 个平台的原始信号,像热榜一样一屏扫完
•收藏:看到好机会点一下收藏,一键复制全文,丢给 AI 帮我分析

https://mp.weixin.qq.com/s/3gKqljaCJcR23sBx_U1y0w

@aigc1024
豆包把飞书合并了!!
这显然不是一次普通的组织调整,而是准备正面追着 WorkBuddy 打!!
WorkBuddy想从桌面接管办公任务,豆包直接借飞书进入企业内部。
飞书真正值钱的,不只是文档、会议和表格,而是大量“先进团队”沉淀下来的组织关系、业务数据和工作流程。
豆包接入飞书之后,拿到的是企业AI最难获得的东西:
数据、权限、流程和执行入口。
飞书已经不再只是一款协同办公软件,而会变成豆包的企业版操作系统。
很多企业AI应用场景有了更高效的落地方案!
有人已经嗅到了一万个变现机会!!
有人还在被豆包的月费劝退。

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PromptLens
一个AI视频提示词分析工具,通过分析现有视频内容,反推出有效的AI视频提示词,并支持视频剪辑和音频分析功能,实现AI视频创作闭环。
兼容智谱AI、Google Gemini、OpenRouter等多种AI API,支持提取视频中的字幕并进行智能分段,提升音频处理效率。
https://github.com/raojiacui/prompt-lens

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一条指令,让 AI 自动帮你写 Prompt。
复制:
“你现在是一名顶级 AI 提示词架构师。我只告诉你使用场景和目标,你负责生成高质量 Prompt。
要求:
1. 自动补充角色、约束、输出格式等隐藏需求。
2. 输出简洁版和进阶版两个版本。
3. 结构清晰,删除无效指令,避免歧义。
从现在开始,我提供需求,你直接输出可用 Prompt。”
不会写提示词,就让 AI 帮你写。
@aigc1024
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