# AI 公司开始集体换用更便宜的模型，成本能砍掉九成

> 原标题：AI 替代浪潮：三大力量重塑成本结构

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-07T00:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/35635
- 原文：https://www.tomtunguz.com/inflation-deflation-ai

## 摘要

Tomasz Tunguz 观察到，基础模型公司往上抢应用层生意、最聪明的闭源模型越来越贵、开源模型又已经够用，这三件事逼着 AI 买家开始大规模“换芯”。Coinbase 把简单任务分流到便宜模型，用量指数级涨但成本没变；Lindy 把所有流量从 Anthropic 切到 DeepSeek v4，省了几百万美元，核心场景效果反而更好；Harvey 在...

## 推荐理由

这篇不是那种“AI 要颠覆一切”的空话，而是把 Coinbase、Lindy、Harvey 这些公司怎么在实际业务里换模型、省了多少钱讲得很清楚。Harvey 那个 84 美元对 954 美元的例子尤其直观，让人一看就知道成本压力有多大。它属于对行业成本结构变化的扎实观察，不是重大模型发布或产品上线，所以放在 featured 里、76 分这个位置是合适的。

## 锐评

Tomasz Tunguz 这篇观察点出了现在 AI 应用层一个很实际的转向：大家不再只追最聪明也最贵的模型，而是开始算经济账。他引用的几个案例数字很直观。Coinbase 把简单任务分流到便宜模型后，用量指数级涨但成本没变，说明省下的钱全被新增的调用吃掉了，买家要的不是省钱，是花同样的钱干更多活。Lindy 更激进，把所有流量从 Anthropic 切到 DeepSeek v4，直接省了几百万美元，而且核心场景效果反而更好。Harvey 的测试也印证了这一点：用 Kimi 2.6 做微调后，跑 100 个法律任务全部通过的比例是 15%，比 Opus 的 14% 还高一个点，但成本只要 84 美元，是 Opus 的十一分之一。

这些数字背后是三个推力：基础模型公司自己往上做应用抢饭碗、最顶尖的闭源模型越来越贵、开源模型在多数场景下已经够用。文章没展开的是，这种切换对延迟、稳定性和复杂推理任务的影响到底有多大，以及当所有人都涌向便宜模型时，模型厂商的定价策略会不会跟着变。另外，Cursor 把 Kimi K2.5 后训练成自己的生产模型，这条路技术门槛不低，正文也没披露他们具体投入了多少资源。