如果你喜欢这篇文章，应该订阅我的高级新闻通讯。价格是每年70美元，或每月7美元，作为回报你将收到一份每周的新闻通讯，通常包含5000到18000字的内容，包括对NVIDIA、Anthropic和OpenAI财务的详尽分析，以及对人工智能泡沫的全面讨论。我的《对SaaSpocalypse、私人信贷和私募股权的仇恨者指南》对理解我们当前的金融系统至关重要，而我关于OpenAI如何击败Oracle的指南与我对Oracle的仇恨者指南相得益彰。在过去的三周里，我发布了一份详尽的三部分指南，探讨人工智能泡沫可能如何崩溃、可能引发崩溃的事件以及后果。订阅高级内容不仅具有极高的价值，还使我能够每周撰写这些深入研究的免费文章。上周发生了一些变化。在Uber首席运营官Andrew Macdonald表示，花钱在人工智能上“变得越来越难以辩解”，因为很难将支出与有用的消费者功能划上等号（在其首席技术官表示Uber在四个月内消耗了整个年度代币预算后），Axios的Madison Mills报道了一家公司在一个月内不小心在Anthropic的模型上花费了5亿美元，因为未能设置支出限制。几天后，Mills报道了其他公司正在寻找减少人工智能支出的办法。这是因为，正如我之前所说，没有人能够实际测量人工智能的投资回报，甚至由于大型语言模型的不可避免的幻觉倾向和不断增长的不同接口和“代理”接口，创建任务成本的标准化测量也是困难的。每一个不同的提示、项目和互动都有可能以难以预测或计划的方式出错，除了保持警惕，确保所谓的“智能”不会做出灾难性的愚蠢决定，因为大型语言模型没有思维、意识或在前后培训之外的学习能力。如果你无法测量某件事情的好坏、它的成本是多少，或者你可能获得的投资回报是多少，那么问你为什么要为它支付费用也是公平的。人们（合理地！）对投资回报的问题抱怨不已，但我认为“无法真正测量成本”这一部分是一个更大的问题。昨天，微软的GitHub Copilot将所有客户从高级请求模型转移到了基于代币的计费模式（正如我在一周前向大家报道的那样），因为用户被允许在39美元的月度订阅中消耗数千美元的代币。客户们非常愤怒。一位用户在一个提示中耗尽了50%的月度代币，另一位在几个小时内耗尽了60%，还有一位在单个提示中耗尽了31%，另一位估计他们在一次五小时的会话中会耗尽他们的月度代币，另一位在八个提示中耗尽了近一半的代币，还有一位在两个提示中耗尽了大约14%的代币，还有一位感叹GitHub Copilot从他们最喜欢的订阅一夜之间变成了最令人压力的订阅，在几个小时内耗尽了月度余额的33%。而且，明确地说，这是一个促销期，在该期间你可以获得11美元或21美元的免费月度代币：这些用户——就像几乎所有受到补贴的人工智能订阅的用户一样——其实并不真的知道他们做的任何事情的成本，因为微软故意隐藏了提示的实际成本，并允许用户花费巨额金额来推动GitHub Copilot的增长。这个问题是整个行业的问题。每一个人工智能订阅服务的用户的代币都在获得补贴，而人工智能的实际成本被模糊了。因此，关于Claude Code或一般人工智能的每一篇热潮文章都是一种错觉——即认为某些东西比实际更美好的信念。教育旁白！虽然许多人可能已知晓这一点，但对于刚刚加入我的人，让我分解一下平均人工智能订阅是如何运作的。你支付每月的订阅费用给，比如说，Anthropic或OpenAI的服务，可以根据每日和每周的“费率限制”使用这些服务。这些公司从未真正解释费用限制可能是什么，而是给用户一个模糊的百分比指标，让他们自己摸索。当您使用人工智能模型时，您通过输入代币将信息输入其中（一个代币大约是三个字母）并通过输出代币接收输出，公司则按每百万个代币的基础收费。尽管模型可以“缓存”信息以避免再次读取或写入，但每一次交互都需要费用，无论其成功与否。这就是为什么每个人工智能初创公司本质上都不盈利——他们实际上将每一分钱风险投资资金直接支付给Anthropic和OpenAI，以支持他们不盈利的服务。人工智能实验室可能能够运营自己的基础设施并节省一些成本，但我们没有证据表明...