AI技術路徑重演鋁金屬歷史
AI正從高成本稀缺資源快速轉向低成本普及商品，類似19世紀鋁從貴金屬變爲日常材料的過程。
OpenAI等模型推理成本在近年大幅下降，GPT-3.5級別性能從數美元/百萬token降至幾分錢，生成式AI工具向中小企業和個人廣泛開放。
科技巨頭和初創企業加速部署開源及高效AI模型，資金從早期高價專有模型轉向基礎設施優化和應用層創新，傳統高價AI服務商承壓而低成本AI平臺及終端應用開發者受益。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
Charles Martin Hall和Paul Héroult在1886年發明電解工藝後，鋁價格從每磅數美元快速跌至不足1美元，使其從王室奢侈品變爲工業基礎材料，這一技術突破打破了提取瓶頸。
資本正大規模投入AI算力、模型壓縮和邊緣計算，企業通過開源模型（如Llama系列）和硬件優化降低邊際成本，戰略上從“獨佔智能”轉向“規模分發智能”，以搶佔應用生態主導權。
類似電力或半導體從實驗室到商品化的歷程，AI當前處於從實驗室高端向大衆基礎設施轉型的早期階段，領先者聚焦於能效和分發而非單純參數規模。
本質屬於技術替代與定價權轉移：AI通過算法和硬件迭代大幅降低“智能生產”的門檻，像Hall-Héroult工藝釋放鋁一樣，生成式AI釋放了通用計算智能，導致定價權從少數實驗室轉向平臺分發者和應用集成者，這一變化因摩爾定律延伸和開源競爭而加速。
ABAB News · 認知定律
技術稀缺源於提取成本，而非資源本身；突破瓶頸即實現豐裕。
昨日的奢侈品，往往是明日的公用設施。
贏家不賣稀缺，而賣讓稀缺變廉價的結構。