LAUNCH創始人 Jason Calacanis：智能商品化將推動智能普惠
Jason Calacanis提出，智能能力一旦從稀缺的專家服務變成標準化、可替換、按量調用的商品，其價格就會下降，獲得門檻也會同步降低；這裏的普惠指使用權擴散，不代表模型所有權分散。
達到GPT-3.5水平的模型推理成本，曾從每百萬Token約20美元降至0.07美元，約18個月下降超過280倍。頭部模型性能差距也持續收窄，競爭變量正從“誰更聰明”轉向價格、可靠性和垂直場景效果。
買方是企業、開發者與個人用戶，賣方是模型公司和雲服務商；資金並非因單一事件流入，而是從人工成本、傳統軟件授權轉向Token調用、GPU算力和數據服務。應用開發者與用戶受益，通用模型溢價承壓，掌握算力、專有數據和分發入口的企業獲得更多議價權。
生成式AI在3年內覆蓋約53%人口，88%的受訪機構已採用AI，美國消費者獲得的年度估算剩餘價值達到1,720億美元；但美國擁有5,427座數據中心，先進AI芯片製造又高度依賴TSMC，使用端普及與供給端集中同時發生。
ABAB AI 解讀
Jason Calacanis先後創辦Weblogs, Inc.與LAUNCH，並從內容平臺創業轉向早期投資。LAUNCH公開投資組合覆蓋Uber、Robinhood、Calm等公司，累計支持超過1,000家創業企業；他的長期路徑一直是降低創業者接觸資本、媒體和分發資源的門檻。
智能商品化改變了資金路徑：創業公司不再需要自建模型團隊，而是購買API、租用雲端GPU並調用開放權重模型，將固定研發成本改造成可變成本。與此同時，美國私人AI投資已達2,859億美元，是中國私人投資額的23倍；使用門檻下降擴大了創業數量，卻讓底層資本繼續集中於模型實驗室、雲平臺和芯片供應鏈。
AWS在2006年把服務器從企業固定資產變成按量付費服務，降低了互聯網創業門檻，卻把基礎設施利潤集中到雲平臺；Linux免費開放操作系統，Red Hat則通過企業服務建立商業價值。AI正在重複這條路徑：基礎智能進入標準化階段，行業競爭從訓練通用模型轉向控制工作流、客戶關係和專有數據。
本質屬於定價權轉移：當模型能力趨同，模型廠商無法長期依靠“更聰明”維持高價，定價權就會轉向GPU產能、能源、數據和用戶入口。智能普惠化分散的是調用能力，集中的是生產智能所需的資本與基礎設施。
ABAB News · 認知定律
能力越普及，稀缺性越向入口遷移
工具趨近免費，控制工具的人反而更貴
普惠分散使用權，規模集中所有權