Marc Andreessen：AI 比互联网更重要——这就是经济学运作的原因

观点

Marc Andreessen 很少就 AI 经济学进行深度 AMA 问答。这场对话是任何构建或投资 AI 公司的人必看的内容。他的核心论点是：我们正处于一场 80 年革命的第三年，神经网络终于实现了其承诺，而底层经济学——尽管目前成本很高——即将大幅改善。他所看到的收入增长是前所未有的，而 token 成本下降的速度比摩尔定律还快。

关于这一转变的规模： "This is the biggest technological revolution of my life. The comps on this are things like the microprocessor and the steam engine and electricity... the wheel."（这是我一生中最大的技术革命。可以与之相比的是微处理器、蒸汽机、电力……还有轮子。）Andreessen 认为这不仅仅是另一波技术浪潮——这是智能在经济中部署方式的根本性变革。

关于 80 年的"一夜成名"： "The first neural network paper was published in 1943. There's an interview with Makulla on YouTube from like 1946—him in his beach house, not wearing a shirt, talking about computers built on the model of a human brain. That was the path not taken."（第一篇神经网络论文发表于 1943 年。YouTube 上有一段 1946 年左右 Makulla 的采访——他在海滨别墅里，没穿上衣，谈论基于人脑模型构建的计算机。那是一条未被选择的道路。）ChatGPT 的时刻不是发明——而是 80 年沉寂研究的结晶。

关于显示性偏好： "If you run a survey of what American voters think about AI, they're all in a total panic. 'Oh my god, it's going to kill all the jobs.' If you watch the revealed preferences, they're all using AI."（如果你调查美国选民对 AI 的看法，他们都在恐慌。'天哪，它会消灭所有工作。'但如果你观察显示性偏好，他们都在使用 AI。）人们说什么和做什么之间的差距，才是真正的采用故事。

关于收入增长速度： "This new wave of AI companies is growing revenue—actual customer revenue, actual demand translated through to dollars showing up in bank accounts—at an absolutely unprecedented takeoff rate."（这一波新的 AI 公司正在以绝对前所未有的起飞速度增长收入——实际的客户收入，实际的需求转化为银行账户里的美元。）而且关键的是，公司正在以每月 200-300 美元的价格层级向消费者收费——比 SaaS 曾经达到的价格点还要高。

关于成本通缩： "The price of AI is falling much faster than Moore's law. All of the inputs into AI on a per-unit basis, the costs are collapsing."（AI 的价格下降速度比摩尔定律快得多。AI 的所有投入按单位计算，成本正在崩塌。）这种超级通缩推动弹性需求——更便宜的 token 意味着指数级更多的使用量。

关于小模型追赶大模型： "There's this Chinese company that produces Kimmy—a reasoning model that basically replicates GPT-5 capabilities. It either runs on one MacBook or two MacBooks. That's another Tuesday, another huge advance."（有一家中国公司生产了 Kimmy——一个基本上复制了 GPT-5 能力的推理模型。它可以在一台或两台 MacBook 上运行。这又是一个普通的周二，又一次巨大的进步。）这个模式是：前沿能力在 6-12 个月内被压缩到可以本地运行。

关于即将到来的芯片过剩： "If you look at the entire history of the chip industry, shortages become gluts. Nvidia fully deserves the profits they're generating, but they're now so valuable it's the bat signal of all time to the rest of the chip industry."（纵观整个芯片行业的历史，短缺会变成过剩。Nvidia 完全应得他们创造的利润，但他们现在如此有价值，这对整个芯片行业来说是有史以来最大的蝙蝠信号。）AMD、超大规模云厂商定制芯片、中国芯片——所有人都在加入。5 年内 AI 芯片将变得便宜且充足。

核心要点

• 比互联网更大 - AI 在互联网的载波上部署；你可以下载 AI，但不能下载电力或室内管道
• 80 年革命的第 3 年 - 神经网络理论自 1943 年就存在；ChatGPT 是结晶，不是发明
• 收入增长前所未有 - AI 公司的增长速度比 Andreessen 见过的任何浪潮都快；每月 200-300 美元的消费者价格层级正在奏效
• Token 将变得极其便宜 - 成本通缩速度比摩尔定律还快；弹性需求意味着更便宜会带来更多使用
• 小模型追赶大模型 - 前沿能力在 6-12 个月内缩小到笔记本电脑规模（参见：Kimmy 复制 GPT-5）
• 芯片过剩即将到来 - AMD、超大规模云厂商和中国都在制造；Nvidia 的利润是竞争的"蝙蝠信号"

全局视角

Andreessen 的框架非常清晰：问题不在于 AI 经济学是否有效——而在于你是否理解时间线。今天的高成本是暂时的；token 价格正处于超级通缩中。真正的洞察是结构性的：AI 可能会镜像计算机行业，数据中心里有少数几个"神级模型"，加上一系列较小的模型在各处运行，包括嵌入式系统。对于采用 AI 的组织来说，含义很明确：能力是真实的，收入是真实的，成本即将崩塌。关于这是否是泡沫的争论没有抓住重点——问题是如何在一个仍处于第一局的市场中定位。