Matthew Berman預測AI成本將持續下降
Matthew Berman表示，AI成本將下降，token效率將提升，AI輸出將更有效擴散。
開源模型將進一步壓低價格，企業採用AI的能力也將增強，目前正處於“怪異的中期階段”。
市場機制：開發者與企業作爲買方加速AI採購，資本從高成本閉源模型向高效開源及優化工具流動，AI基礎設施供應商短期承壓但長期受益於滲透率提升，Matthew Berman等意見領袖通過觀點強化市場樂觀預期。
補充數據：Berman已錄製相關視頻詳細闡述該觀點。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
Matthew Berman長期作爲獨立AI分析師，此前多次準確預測模型性能提升與成本曲線下降，此次觀點延續其對AI技術成熟路徑的跟蹤，早年已多次指出從“貴而稀缺”向“廉而普及”的過渡特徵。
資本路徑上，Berman強調企業正通過內部優化和開源遷移降低單token成本，動機是從當前高投入驗證階段轉向規模化部署，以實現ROI正循環，同時推動整個行業從實驗性支出向生產力工具轉型。
類似過去雲計算從AWS早期高價到如今成本劇降的過程，AI行業當前處於從前沿探索向廣泛商業採用的“怪異中期”，重點解決效率瓶頸與組織適應問題。
結構判斷：本質屬於技術替代。開源模型與效率改進正在替代高價閉源大模型，通過成本下降和擴散加速實現AI從少數巨頭專屬工具向大衆生產力基礎設施的轉變，機制在於token經濟性的快速提升打破了採用門檻，加速全行業滲透。
ABAB News · 認知定律
最高成本永遠出現在技術普及的前夜。
怪異中期最難熬，也最值錢。
效率提升比參數增大，更能重塑行業格局。