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人工智能与机器学习

揭示真实AI经济的两个问题

发现揭示AI经济复杂性的两个关键问题,包括代币倒卖和中国独特的市场挑战。

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AI Generated Cover for: The Two Questions That Expose the Real AI Economy

AI Generated Cover for: The Two Questions That Expose the Real AI Economy

上周我收到了一条信息,里面有两个看似无关的问题。一位读者注意到,AI生成的短剧在海外爆炸式增长——在TikTok、YouTube、Instagram上成为病毒式热门——而国内的中国市场几乎没有类似的作品。中国只是“早到”这个派对吗?

然后他问了完全不同的事情。他听说过关于“ 代币倒卖的耳语“——以低价批量购买人工智能计算资源并以加价转售。他注意到,围绕这个领域的人们……五光十色。拥有法律负担的加密货币亿万富翁。最近经历过两次暗杀未遂的某位金发政治家。他想知道:这是否是下一个高利润的蓝海?

从表面上看,这些问题与娱乐和基础设施有关。实际上,它们关乎同一件事:单位经济学的残酷数学,以及在空白处生存的掠食者。

为什么中国不制作人工智能短剧

国内市场缺乏高质量的人工智能短片并不意味着行业不成熟。这意味着市场在经济上对这种特定产品不可行,理性参与者选择不在此领域竞争。

这是没人会在新闻稿中提到的数学。

当西方消费者在数字娱乐上花费一美元时,心理摩擦大致相当于中国用户花费一元人民币。同样的冲动,同样的“好吧,为什么不呢”的能量。但汇率和购买力将这种等价的冲动转化为截然不同的收入。

考虑到对优质数字内容的基本支付意愿,乘数变得荒谬。在美国市场,一部中等水平的热门作品可以产生国内市场上病毒式热门作品50倍的利润,即使国内版本的观看次数是原版的十倍。

这不是一个理论。这正是中国游戏市场被免费游戏MMO主导而不是高价单人游戏的确切原因。在F2P模式中,大量不付费的用户并不是客户——他们是 内容。他们是那些富有的“鲸鱼”玩家支付以主导的世界。

AI短剧在这种模式下行不通。它们更接近于高价单人体验:高制作成本,直接支付,没有鲸鱼经济来补贴免费用户。当国际市场对你的制作投资提供50倍的回报时,没有哪个理智的工作室会在低利润的池塘中浪费计算资源和人才进行开发。

你不能通过观察开发者积极、理性忽视的市场来判断全球趋势的成熟度。

代币倒卖者的操作手册

现在,第二个问题。代币倒卖.

表面上,这个机制很简单。以低价从低级地区或批发供应商那里批量购买便宜的AI API令牌——计算能力。重新包装它们。以比官方OpenAI或Anthropic定价稍低的折扣转售给小公司。成为中间商。

当涌向某种商业模式的人中包括那些为了娱乐而逃避联邦起诉的人时,有两件事是可以保证的:利润率极高,伦理问题是可以商量的。

如果你在考虑从这些转售商那里购买——更糟的是,成为其中之一——你需要确切了解他们是如何赚钱的。这归结为两种掠夺性策略。

策略一:数据拦截

当你将自己的专有数据插入第三方令牌转售商的API时,你不仅仅是在购买计算能力。你是在租用他们服务器房间的空间。你的工作流程、客户数据、商业逻辑、提示和输出——所有这些对他们来说都是透明的。

最糟糕的黄牛像掠夺性的商业房东一样运作。他们监视你的数字店面。他们看到你的流程。一旦他们意识到你的业务是盈利的,他们有两个选择:窃取你的数据以推出一个克隆竞争对手,或者将你的专有信息出售给你现有的竞争对手。

对他们来说,你不是客户。你是一个带有月度订阅的监视目标。

策略二:稀释的代币

为了赢得市场份额,倒卖者提供看似极具吸引力的价格。但这些代币被严重稀释。

这是一种旧的云计算骗局,换了新包装。在早期,供应商不会直接卖给你一台12,500美元的服务器,因为你会计算硬件成本并拒绝。相反,他们会以每个2,500美元的价格卖给你“流”,声称一个流可以支持一百个用户。然后,他们会将同样的服务器容量卖给五十个不同的客户,重复五十次。

他们是如何逃脱的?他们赌你的失败。他们打赌你需要几年时间才能获得足够的用户来给系统施加压力。他们知道在第一天,你不会在晚上8点有五千个并发用户访问服务器。如果你真的达到了容量?服务器就会崩溃。他们会把责任推到你的代码上,向你推销“专用”级别,并保持利润。

代币倒卖者正在用AI计算运行完全相同的部分准备金计划。他们卖给你一部分你所支付的费用,赌你永远不会使用全部。当你真的使用时,“无限制”的API突然有了限制。“专用”实例是共享的。便宜的代币变成了昂贵的停机时间。

选择你的池塘

所以 代币倒卖蓝海?是的。现在还早。利润空间巨大。如果你有资本且没有顾忌,进入门槛很低。

但并不是所有高利润的细分市场都适合每个人。找到一个盈利的钓鱼池通常需要深厚的技术技能或不懈的执行力。代币剥头皮需要完全不同的门槛:高风险容忍度和在灰色地带操作的意愿。

目前主导这个领域的人不是技术专家。他们是那些能够躲避联邦起诉的人,或者在最近的一个案例中,甚至是躲避子弹。如果你的风险偏好不包括“潜在的SEC调查”或“依赖于欺诈的商业模式”,那么这不是你的蓝海。

在B2A经济中,有很多高利润的运营细分市场,不需要你窃取客户数据或出售欺诈性计算。困难的部分不是找到利润,而是找到你能安心入睡的利润。

仔细选择你的钓鱼池。岸边看起来水一样。水下的情况取决于谁已经在那游泳。

— 詹姆斯,水星科技解决方案,东京,2026年5月

Frequently Asked Questions

Why are there fewer AI-generated short dramas in China compared to the West?

The lack of high-quality AI short dramas in China is not due to an immature industry, but rather the economic unviability of such products in the domestic market. The revenue potential for AI content in China is significantly lower than in Western markets, where a single dollar spent translates to much higher profits compared to the equivalent RMB spent by Chinese users.

What is token scalping in the AI economy?

Token scalping refers to the practice of buying AI compute tokens in bulk at a low cost and then reselling them at a markup to smaller companies. This practice often involves unethical tactics, such as data interception and selling diluted tokens, which can lead to significant risks for buyers.

What risks are associated with buying from token scalpers?

Purchasing from token scalpers can expose businesses to several risks, including data theft and reliance on compromised computing resources. The scalpers may not provide the promised service quality, leading to outages and additional costs as businesses may need to upgrade to more reliable services.

Are there ethical alternatives to token scalping in the AI space?

Yes, there are ethical and profitable operational niches in the broader AI economy that do not involve unethical practices like data theft or fraud. Businesses can explore legitimate avenues that focus on creating value without compromising their integrity or client trust.

What should businesses consider before entering the token scalping market?

Before entering the token scalping market, businesses should evaluate their risk tolerance and ethical stance. The token scalping landscape is dominated by individuals willing to operate in legal gray areas, and those who do not align with such practices may find more sustainable and ethical opportunities in other sectors of the AI economy.