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人工智慧與機器學習

揭示真正 AI 經濟的兩個問題

探索揭示 AI 經濟複雜性的兩個關鍵問題,包括代幣炒作和中國獨特的市場挑戰。

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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

我上週收到一條訊息,裡面有兩個看似無關的問題。一位讀者注意到,AI 生成的短劇在海外爆炸性增長——在 TikTok、YouTube、Instagram 上成為病毒式熱門,而中國國內市場幾乎沒有可比的作品。中國只是“早”到派對了嗎?

然後他問了完全不同的事情。他聽說過關於“ 代幣炒作「—以批量購買便宜的人工智慧運算資源並以加價轉售。他注意到圍繞這個領域的人們是...五光十色的。擁有法律包袱的加密貨幣億萬富翁。一位最近倖存於兩次刺殺企圖的金髮政治人物。他想知道:這是否是下一個高利潤的藍海?」

表面上,這些問題涉及娛樂和基礎設施。其實質是關於同一件事:單位經濟學的殘酷數學,以及在空隙中茁壯成長的掠食者。

為什麼中國不製作人工智慧短劇

國內市場缺乏高品質的人工智慧短片並不意味著這個行業不成熟。這意味著市場對這種特定產品在經濟上不可行,而理性的行為者選擇不在這裡參與。

這裡是沒有人在新聞稿中提到的數學。

當一位西方消費者在數位娛樂上花費一美元時,心理摩擦大約相當於一位中國用戶花費一元人民幣。相同的衝動,相同的「好吧,為什麼不呢」的能量。但匯率和購買力將這種等價的衝動轉化為截然不同的收入。

考慮到對高品質數位內容的基本支付意願,乘數變得荒謬。在美國市場中,一部中等熱門的作品可以產生比國內市場中的病毒性熱門作品多50倍的利潤,即使國內版本的原始觀看次數是其十倍。

這不是一個理論。這正是中國遊戲市場由免費遊玩的大型多人線上遊戲主導,而不是高價單人遊戲的確切原因。在免費遊玩模式中,大量不付費的用戶並不是顧客——他們是 內容。他們是那些富有的「鯨魚」玩家支付以主導的世界。

人工智慧短劇在這種模式下無法運作。它們更接近於高價單人體驗:高製作成本、直接付款,沒有鯨魚經濟來補貼免費用戶。當國際市場對你的製作投資提供50倍的回報時,沒有理性的工作室會在低利潤的池塘中浪費計算資源和人才來開發。

你無法通過觀察開發者積極、理性忽視的市場來評估全球趨勢的成熟度。

代幣炒客的操作手冊

現在,第二個問題。代幣炒作.

表面上,這個機制很簡單。從低階地區或批發供應商大量購買便宜的 AI API 代幣——計算能力。重新包裝它們。以比官方 OpenAI 或 Anthropic 價格稍微便宜的價格轉售給較小的公司。成為中介。

當湧向一個商業模式的人士中包括那些為了娛樂而逃避聯邦起訴的人時,有兩件事是可以保證的:利潤率驚人,倫理則是可協商的。

如果你在考慮從這些轉售商那裡購買——或者更糟的是,成為其中之一——你需要確切瞭解他們是如何賺錢的。這歸結為兩種掠奪性策略。

策略一:資料攔截

當你將你的專有資料插入第三方代幣轉售商的 API 時,你不僅僅是在購買計算能力。你是在租用他們伺服器房間的空間。你的工作流程、客戶資料、商業邏輯、提示和輸出——所有這些對他們來說都是透明的。

最糟糕的黃牛像掠奪性的商業房東一樣運作。他們監視你的數位商店。他們看到你的流程。一旦他們認識到你的業務是有利可圖的,他們有兩個選擇:竊取你的資料以啟動一個克隆的競爭對手,或將你的專有資訊出售給你現有的競爭對手。

在他們眼中,你不是客戶。你是一個每月訂閱的監控目標。

策略二:稀釋的代幣

為了贏得市場份額,炒家提供看似無法抗拒的價格。但這些代幣被大量稀釋。

這是一個舊的雲端運算詐騙,只是換了新包裝。在早期,供應商不會直接賣給你一臺價值12,500美元的伺服器,因為你會計算硬體成本並拒絕。相反地,他們會以每個2,500美元的價格賣給你「串流」,聲稱一個串流可以支援一百個使用者。然後他們會將相同的伺服器容量賣給五十個不同的客戶五十次。

他們是怎麼逃過去的?他們賭你的失敗。他們打賭你需要幾年時間才能獲得足夠的使用者來壓力測試系統。他們知道在第一天,你不會在晚上8點有五千個同時使用者連線到伺服器。如果你真的達到容量呢?伺服器會崩潰。他們會把責任推到你的程式碼上,向你推銷「專用」等級,並保留利潤。

代幣炒家正在運行相同的分數準備金計畫,利用AI運算。他們賣給你一部分你所支付的金額,賭你永遠不會使用全部的量。當你真的需要時,「無限制」的API突然有了限制。「專用」的實例是共享的。便宜的代幣變成了昂貴的故障。

選擇你的池塘

所以是 代幣炒作藍海嗎?是的。這還是早期階段。利潤空間巨大。若你有資本且不拘小節,進入門檻很低。

但並非所有高利潤的利基市場都適合每個人。找到一個有利可圖的釣魚池通常需要深厚的技術能力或不懈的執行力。代幣剝頭皮需要完全不同的門檻:高風險容忍度和在灰色地帶運作的意願。

目前主導這個領域的人並不是技術專家。他們是那些能夠輕鬆躲避聯邦起訴的人,或者在最近的一個案例中,甚至是子彈。如果你的風險評估不包括「潛在的證券交易委員會調查」或「依賴詐騙的商業模式」,那麼這不是你的藍海。

在B2A經濟中,有許多高利潤的運營利基市場,並不需要你竊取客戶資料或出售詐騙計算。困難的部分不是找到利潤,而是找到你能夠安心的利潤。

小心挑選你的釣魚池。岸邊的水看起來一樣。水下的情況取決於誰已經在那裡游泳。

— 詹姆斯,水星科技解決方案,東京,2026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.