LAUNCH创始人 Jason Calacanis：智能商品化将推动智能普惠
Jason Calacanis提出，智能能力一旦从稀缺的专家服务变成标准化、可替换、按量调用的商品，其价格就会下降，获得门槛也会同步降低；这里的普惠指使用权扩散，不代表模型所有权分散。
达到GPT-3.5水平的模型推理成本，曾从每百万Token约20美元降至0.07美元，约18个月下降超过280倍。头部模型性能差距也持续收窄，竞争变量正从“谁更聪明”转向价格、可靠性和垂直场景效果。
买方是企业、开发者与个人用户，卖方是模型公司和云服务商；资金并非因单一事件流入，而是从人工成本、传统软件授权转向Token调用、GPU算力和数据服务。应用开发者与用户受益，通用模型溢价承压，掌握算力、专有数据和分发入口的企业获得更多议价权。
生成式AI在3年内覆盖约53%人口，88%的受访机构已采用AI，美国消费者获得的年度估算剩余价值达到1,720亿美元；但美国拥有5,427座数据中心，先进AI芯片制造又高度依赖TSMC，使用端普及与供给端集中同时发生。
ABAB AI 解读
Jason Calacanis先后创办Weblogs, Inc.与LAUNCH，并从内容平台创业转向早期投资。LAUNCH公开投资组合覆盖Uber、Robinhood、Calm等公司，累计支持超过1,000家创业企业；他的长期路径一直是降低创业者接触资本、媒体和分发资源的门槛。
智能商品化改变了资金路径：创业公司不再需要自建模型团队，而是购买API、租用云端GPU并调用开放权重模型，将固定研发成本改造成可变成本。与此同时，美国私人AI投资已达2,859亿美元，是中国私人投资额的23倍；使用门槛下降扩大了创业数量，却让底层资本继续集中于模型实验室、云平台和芯片供应链。
AWS在2006年把服务器从企业固定资产变成按量付费服务，降低了互联网创业门槛，却把基础设施利润集中到云平台；Linux免费开放操作系统，Red Hat则通过企业服务建立商业价值。AI正在重复这条路径：基础智能进入标准化阶段，行业竞争从训练通用模型转向控制工作流、客户关系和专有数据。
本质属于定价权转移：当模型能力趋同，模型厂商无法长期依靠“更聪明”维持高价，定价权就会转向GPU产能、能源、数据和用户入口。智能普惠化分散的是调用能力，集中的是生产智能所需的资本与基础设施。
ABAB News · 认知定律
能力越普及，稀缺性越向入口迁移
工具趋近免费，控制工具的人反而更贵
普惠分散使用权，规模集中所有权