文 | 縱向青年，作者｜碣石，編輯｜之上
國產(chǎn) AI 大模型智譜清言，最近在市場上很出風頭，因為性能卓越，一些老外為了能順利使用，甚至開始自學起了中文。
然而對于國內(nèi)一些使用者來說，智譜的 AI 大模型雖然功能強悍，但某些時段降速、額度消耗太快、甚至不時發(fā)生的封號烏龍，都可能會在不經(jīng)意間拉低了用戶的好感。
對創(chuàng)業(yè)者來說，本以為 AI 大模型能助其如虎添翼，結(jié)果卻常常拖慢工作進度。
另一邊，Kimi、DeepSeek、MiniMax 等大模型，也可能出現(xiàn)算力黑箱、速度下降、能力變?nèi)醯葐栴}，用戶對 AI 大模型曾經(jīng)有多愛，最后也許就有多恨。
各種 AI 大模型，頻頻給予用戶暴擊，根本原因似乎在于算力不足；各大廠商 Token 頻頻漲價的背后，是相關(guān)需求的不斷走高。
算力成本的升高，讓 AI 相關(guān)創(chuàng)業(yè)者壓力山大。為此，他們不得不通過切換模型，錯峰使用，以及刪除歷史記錄等方式，維護來之不易的算力。
在這種背景之下，想要大展拳腳的創(chuàng)業(yè)者，在一番 AI 工具折騰后，公司和業(yè)務有沒有賺錢尚不可知，但賣鏟子的廠商一定是賺得盆滿缽滿。
來自智譜的三重暴擊
如果一款 AI 大模型，國內(nèi)價格比國外價格低很多，作為科技達人的你，會不會感到幸福滿滿？
最近，智譜清言的會員定價，就讓不少國內(nèi)用戶，薅到了一波 AI 紅利。
這是因為，智譜清言的 AI 大模型會員，目前分為 Lite、Pro、Max 三個檔次，國內(nèi)最新定價分別為 49 元、149 元、469 元。
另一邊，智譜清言的海外版本，同樣的三種會員套餐，價格則分別為 18 美元、72 美元、160 美元；折合人民幣分別為 123 元、491 元、1091 元，比國內(nèi)貴了 74 元、342 元、622 元。
他們中有的在網(wǎng)上苦學漢字，以此來識別中文驗證碼；有的找人注冊微信、支付寶，通過它們登錄智譜并付款；還有的搭梯子變成中國 IP，讓自己假裝成為中國用戶。
智譜清言的 AI 大模型會員，之所以敢對用戶收老外稅，似乎源于其自身，對于產(chǎn)品有絕對自信。
但一些國內(nèi)用戶打開智譜清言后，卻可能在使用過程中，遭遇它的三重爆擊。
第一重爆擊叫做 " 降速 "。
自從養(yǎng)龍蝦風潮興起之后，計算機專業(yè)畢業(yè)的小雨，就試圖用 AI 大模型幫忙，開發(fā)一款食譜組合的應用。但沒想到，投入了一個月會員費的想要實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)夢想的自己，會被小小的平臺使用困難打到。
他在智譜清言上，購買了 Max 會員套餐，利用最新的 GLM5.1 智能體，來給自己生成程序代碼。
可是使用了幾天之后，小雨發(fā)現(xiàn)他的智譜清言龍蝦，每天到了下午這一時間段，工作的輸出效率就會降低，寫出來的代碼斷斷續(xù)續(xù)，十分影響開發(fā)進度。
真金白銀養(yǎng)的龍蝦，難道染上了午睡這種惡習？對于龍蝦的這種偷懶行為，小雨感到十分無語。但是，還沒等他找到解題思路，名為 " 限額 " 的第二重暴擊，又不經(jīng)意間悄然來臨了。
眼看生成代碼效率不高，賺錢心切的小雨，干脆叫停了應用開發(fā)大業(yè)，轉(zhuǎn)而讓這群龍蝦研究金融。
他讓智譜清言的 GLM5.1 智能體，每天發(fā)關(guān)于 A 股市場的晨報和晚報，結(jié)果之前下午偷懶的龍蝦們，這次變得異常勤勞，給出了特別多的分析，三天就把一周的 Token 用完了。
萬般無奈之下，小雨只好暫時收起股神雄心，等智譜技能冷卻一周后再用，結(jié)果這一等，就等來了第三重暴擊：" 封號 "。
因為平時工作生活中，小雨經(jīng)常需要在電腦、手機、平板上，切換使用智譜清言賬號，再加上他時不時還會去外地出差，導致 IP 地址變換頻繁。
因此，使用智譜清言一段時間后，小雨發(fā)現(xiàn)自己竟然被封號了，而這次封號的原因，也許就是系統(tǒng)判定小雨的賬號，有多人共享的嫌疑。
算力是關(guān)鍵？
智譜清言的降速、限額、封號三板斧，讓創(chuàng)業(yè)未半的小雨，中道崩殂了好幾次。
而除了智譜清言之外，在其他 AI 大模型身上，你也會看到類似的現(xiàn)象。
阿文不久前花費 99 元，辦理了 Kimi 的 Moderato 會員，利用它的 K2.6 智能體，幫自己寫一個 MCP 插件。
這一級別的 Kimi 會員，擁有每五小時限額、和每周限額兩個條件，當用戶觸發(fā)五小時限額后，需要等待五小時再繼續(xù)使用；觸發(fā)一周限額之后，需要等待一周再繼續(xù)使用。
可是，阿文在實際體驗中發(fā)現(xiàn)，Kimi 僅僅工作了半小時，就觸發(fā)了五小時限額；后面用到第三天的時候，更是直接觸發(fā)了周限額，導致項目不得不延期。
與 Kimi 客服一番溝通后，阿文了解到 Kimi 的會員額度，包含了 PPT、Agent、Code 等等，可單一任務具體消耗了多少額度，目前用戶面對的仍是未知的黑箱。
如今，各種 AI 大模型如火如荼，但用戶興沖沖成為會員后，卻很可能在速度、額度等方面，陷入看不清、摸不著、搞不懂的狀態(tài)，這又是為什么？
最根本的原因，似乎在于市面上的 AI 大模型，普遍存在算力不足的問題，因此必須用限速、限額等方式，來保證用戶體驗。
2026 年 3 月，中國日均 Token 調(diào)用量，已突破 140 萬億；相比 2024 年初，1000 億的日均調(diào)用量，增長了 1000 倍；相比 2025 年年底，日均 100 萬億的調(diào)用量，增長了約 40%。
算力需求的暴增，帶來的最直觀的影響，便是算力價格的上漲。
2026 年 3 月 11 日，騰訊云宣布對混元大模型 2.0 Instruct 漲價，漲幅高達 463%；4 月 9 日又發(fā)布公告，將對 AI 算力、容器服務、EMR 等產(chǎn)品，統(tǒng)一提價 5%。
2026 年 3 月 18 日，阿里云宣布對 AI 算力、儲存等產(chǎn)品，提價 5% 至 34%；4 月 13 日宣布，調(diào)整 Data Works 用戶的 API 免費額度，開始按量付費；4 月 15 日又發(fā)布公告，對百煉大模型部分服務，提價 2% 至 5%。
不僅如此，百度云同樣在 3 月 18 日官宣，對 AI 算力、儲存相關(guān)服務產(chǎn)品，調(diào)價 5% 至 30%。
智譜更是一年三次調(diào)價，繼 2 月 12 日、3 月 16 日兩次漲價后，又在 4 月 8 日發(fā)布 GLM5.1 智能體時，宣布全系 API 提價 10%。
AI 大模型產(chǎn)商的頻頻提價，會不會勸退一部分用戶？其實并不會。
比如，在 2025 年年報業(yè)績說明會上，智譜 CEO 張鵬還表示：2026 年第一季度，智譜 API 調(diào)用定價提升了 83%；但市場依然供不應求，調(diào)用量反而增長了 400%。
而在今年 4 月初，阿里 Qwen3.6-Plus 大模型上線后，單日調(diào)用量突破 1.4 萬億 Token，成為全球首個單日處理超過 1 萬億 Token 的大模型。
普通人還能讓 AI 打工嗎？
可以看出，隨著 AI 越發(fā)深入人們的生活，算力成本與算力需求，呈現(xiàn)螺旋上升的態(tài)勢。
但是，對于 AI 大模型用戶來說，雖然他們依舊買單，但這種價格、需求的雙重上漲，卻讓他們感到壓力山大；尤其是一些試圖利用 AI 工具，進行一人公司創(chuàng)業(yè)的用戶，更是逐漸被成本嚇昏了頭。
相關(guān)報道顯示：一位做 AI SaaS 的創(chuàng)業(yè)者，總共 120 萬的營收中，Token 費用就占了 92 萬，再剔除各種雜七雜八的費用，不僅沒賺錢，反而賠錢了。
由此可見，AI 大模型費用的上漲，讓那些試圖用 AI 創(chuàng)業(yè)的人，不得不面臨成本問題，他們中的一些人為了降本增效，祭出了三種武器：
首先，是執(zhí)行一些相對簡單的任務時，及時切換成更低的版本。
不同級別的 AI 大模型，收費規(guī)則也有不同，因此一些創(chuàng)業(yè)者工作時，先對任務級別進行梳理，將最難的工作交給最厲害的 AI，以此節(jié)省來之不易的算力。
比如，前文提到的小雨，之后再進行 A 股分析時，不再使用智譜 GLM5.1 智能體，轉(zhuǎn)而采用智譜清言的免費版本。
其次，是錯峰使用 AI 大模型。
由于各種 AI 大模型，普遍在白天消耗更多算力，不僅用戶體驗感下降，廠商也有不小壓力；因此，一些 AI 廠商開啟了午夜打折模式，一次來分擔算力。
比如，DeepSeek 就推出了錯峰優(yōu)惠，北京時間夜里十二點半，至第二天早上八點半，V3 模型降價至原價的 50%，R1 模型降價至原價的 25%。成本敏感性創(chuàng)業(yè)者，紛紛變成了夜貓子。
大多數(shù) AI 大模型，沒有真正的長期記憶，所以每次處理問題時，都會重新閱讀當前對話框內(nèi)，存在的所有內(nèi)容。
這就導致很多 AI 大模型，會出現(xiàn)越用越慢，越用越笨的現(xiàn)象，尤其某些用戶使用 AI 時，沒有重啟問題的習慣，始終在一個對話框內(nèi)提需求，不僅讓 AI 變得越發(fā)燒腦，還浪費了很多算力。
因此，處理完一個任務之后，及時對 AI 進行記憶清空，成了性價比更高的使用方式。
可見，對于不少創(chuàng)業(yè)者來說，讓 AI 大模型給自己打工，雖然聽起來無比美好，但成本未必比雇傭真人更低。那些無法說清的算力計算規(guī)則，那些雖然節(jié)省精力無法自我掌控的輸出，那些層層拔高的會員體系，都讓所有想用的人，都要先仔細算算自己的口袋里的錢夠不夠。
如果有一天，懷揣著暴富夢想，打開 AI 大模型的創(chuàng)業(yè)者們猛然發(fā)現(xiàn)，從公司離職創(chuàng)業(yè)的自己，又成了 AI 廠商的 " 打工人 "，這可能并不是我們想用 AI 去撬動世界的初衷。
