新智元報道

編輯：傾傾

ChatGPT漲價、免費額度縮水，罵歸罵，很多人還是沒搞懂：到底誰在拿走我們的錢？其實，漲價的真正推手不是OpenAI，而是用GPU鎖住AI底價的英偉達。

ChatGPT漲價的討論又沖上了首頁。

Plus到手價從20美元漲到22美元、美區Team從25美元漲到30美元，Claude在20美元的Pro之外，又新增了30美元的Team檔和Max檔，

有人罵貴，有人覺得情有可原，更多人開始意識到：AI正在進入一個「越用越貴」的時代。

可順著成本鏈條往下看，會發現漲價的真正推手既不是OpenAI，也不是Anthropic，而是Nvidia。

所有AI公司都在為它的GPU付賬，用戶最終為這條鏈買單。

漲價的起點：算力被Nvidia推上去了

外界把漲價的矛頭指向OpenAI，可真正把整個行業往貴的方向推的，是算力成本。

把「算力」 這兩個字拆開看，其實就是三個字：英偉達。

據The Information報道，這一輪漲價背后，是Nvidia的現金流在過去兩年里出現了幾乎前所未有的爆炸性增長。

截至2023年1月，它的自由現金流只有38億美元；到了明年，預計會飆到965億美元，三年復合增長率高達194%。

短短四年，它的自由現金流放大了二十多倍。

這種增速，在1990年以來的大型科技公司里都極為罕見，能勉強靠近的只有iPod剛問世那幾年的蘋果，但幅度仍不及Nvidia。

Nvidia的自由現金流在四年內接近百倍暴漲，遠超meta與Apple在各自巔峰時期的增速

這種增長不是憑空出現。

2023年ChatGPT爆火后，全球科技公司一齊沖向Nvidia訂購AI芯片。

Google、meta、微軟、亞馬遜在AI上的投入全面上升，它們瘋狂擴建數據中心、搶購GPU，Nvidia直接變成算力時代的核心供貨商。

ChatGPT點燃AI浪潮后，Nvidia的營收與自由現金流在四年內直線上沖，遠超資本開支的增幅，形成史無前例的「現金噴泉」

The Information在報道里提到一個關鍵趨勢：谷歌、meta、亞馬遜和微軟因為大規模購入Nvidia的GPU，自身的自由現金流被明顯壓低，可用來維持「免費服務」的現金池變小了。

我們看到的那些「免費額度減少」「會員漲價」「高級模型限流」，都和這一點息息相關。

巨頭為了繼續做AI，只能把算力成本攤給用戶。

與此同時，Nvidia的的現金儲備也在持續膨脹。從2023年初大約130億美元，上升到今年10月底的600億美元。

分析師預計，從現在到2030年，Nvidia累計會創造接近8500億美元自由現金流。

分析師預計Nvidia在2027—2030年的自由現金流將持續走高，到2030年逼近3000億美元

這一總量，被認為已經明顯高于分析師對Google、亞馬遜、meta、微軟同一時期自由現金流的預期，也高于蘋果被預計產生的自由現金流。

現金被掏空：巨頭把成本轉嫁給用戶

當Nvidia的現金曲線開始向上「跳檔」時，產業鏈的另一邊已經有些吃不消了。

Google、meta、微軟、亞馬遜這幾家最能賺錢的公司，過去兩年都在加速擴建AI計算集群。

它們的資本開支成倍增長，而自由現金流卻被顯著壓縮。

也就是說，它們花的錢比以前多，手里能自由支配的現金卻比以前少。

這個變化直接影響了整個AI服務的收費方式。

在此之前，巨頭還能靠廣告、云服務、硬件補貼用戶，讓產品保持免費。

但當數據中心不斷擴建、GPU價格居高不下，它們第一次發現：AI服務不能再無限免費了。

于是我們就看到：強模型被放進更貴的付費層，免費額度開始收緊，訂閱費一點點往上挪。

這些公司的商業模式沒什么本質變化，它們只是被迫承認一個現實——算力成本持續上升，如果價格不調整，就只能長期虧錢。

更關鍵的是，Nvidia不只賣芯片，它還在投資、扶持整條下游鏈條。

Anthropic、CoreWeave、Lambda這些云和模型公司，都在它的生態之內；最近它和微軟一起宣布，未來幾年最高會向Anthropic投入150億美元，其中Nvidia自己的部分最高可達100億美元。

有這么多的需求，GPU的價格就很難往下走。

巨頭買GPU的成本壓不下來，AI產品自然也不可能回到過去那種「想用多少用多少」的時代。

供應商變金主：Nvidia把AI底價鎖死了

所以問題已經不再是「為什么漲價」，而是：為什么未來幾年AI的價格都很難降下來。

原因不是市場競爭不夠，而是Nvidia已經在用另一套邏輯，把整個AI行業的基礎結構提前固定住了。

The Information提到Nvidia的幾個關鍵操作：

向Anthropic投入100億美元

與OpenAI商談規模高達千億美元級別的長期合作；

支持CoreWeave、Lambda等云廠商擴建算力

替一家云公司擔保數據中心租約，換取未來的GPU訂單

這些看起來像是財務投資，實質是一種「提前綁定」：誰來買卡、買多久、買多少，Nvidia都提前把關系鎖好了。

被綁定的公司規模越大，算力需求越高，Nvidia的收益也越高。

再疊加CUDA的生態壁壘、臺積電的產能限制、替代方案的落地周期這些現實因素，很容易得出的結論：行業短期內根本離不開Nvidia。

一旦離不開，成本就不會降。

就算巨頭有心拉低價格，也會被供不應求的 GPU 和已經鎖定的產能限制。

對用戶來說，這意味著AI會越來越強，但「免費時代」幾乎不可能回來了；更好的模型，會停在更高的價格層；按量計費會變成常態。

整個行業已經切到一條不會輕易反轉的軌道上。

成本不會突然降低，價格自然也不會。

過去一年，我們習慣把AI看作一種「能力爆發」，但Nvidia的曲線提醒我們，背后還有一場靜悄悄的基礎設施重構。

當算力被鎖定，當供應鏈被提前寫入未來，當整個行業都圍著同一個底層旋轉——價格就不再只是市場行為，而是一種結構性趨勢。

你的時間、你的技能、你的效率，也會在這條曲線里被重新定價。

成本會上升，但它推動的，未必只有負擔，也可能是價值的整體抬升。

參考資料：

https://www.theinformation.com/articles/nvidias-mushrooming-cash-pile-spotlights-spending-choices?rc=epv9gi

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