9/04/2025，，（来自fierce）AI模型领导者可能很快将步电信商后尘，陷入商品化困境。免费模式可能适得其反，行业整合即将来临，这对虚高的AI公司估值产生重大影响。
电信商一直抗拒"公用事业化"标签，但固定和移动宽带服务似乎已成为类公用事业服务。它们不再是"锦上添花"，而是消费者工作、学习和娱乐的基本需求。尽管网络能力仍存在差异，但宽带和移动服务在很大程度上被视为可互换产品。AI会步其后尘吗？
答案因受访者而异。但首先值得关注的是，微软本周决定以大幅折扣（我们说的是31亿美元）向美国政府出售其云和AI服务，这促使Fierce开始思考这个问题。重要的是，微软还为政府用户免费提供一年其大力宣传的AI Copilot服务。
微软很可能意图成为政府实体的唯一AI合作伙伴，通过折扣击败AWS、谷歌和其他AI提供商。他们可能认为，一旦用户对AI上瘾，将来就不得不付费使用。
其他AI参与者同样在玩"免费提供以吸引用户"的游戏。OpenAI、谷歌和Anthropic都为AI工具（包括ChatGPT、Gemini和Claude）提供所谓免费层级。
问题在于，一旦人们免费获得某物，除非被迫，否则通常根本不想开始付费。这显然是出版商、电信商和流媒体视频服务面临的问题，它们都通过向消费者提供"额外福利"来证明额外收费合理，或是用广告和糟糕体验迫使用户升级到付费层级以恢复基本功能。
Recon Analytics创始人Roger Entner告诉Fierce，他并不担心AI会陷入商品化陷阱。原因？因为AI能力具有非常强的任务特异性。也就是说，你不能像家庭宽带或移动网络那样用一款AI工具替代另一款。
Entner使用了一个精美的银器类比：在正规餐具中，有用于汤、沙拉、甜点和切割的不同器具。你不会用刀喝汤。当然，你可以尝试，但可能会很糟糕。他表示，这种专业性不会很快消失。
至于免费模式？"这是入门毒品。你需要让人们尝试它，"他说。最大的问题不是技术免费，而是初学者错误使用它并因其性能而却步。
Gartner杰出副总裁分析师Arun Chandrasekaran同意这一观点，指出在AI应用和基础设施层仍然存在"重要的竞争护城河"。他特别强调，在基础设施层面，原始性能、可编程性和生态系统集成仍然是"关键"差异化因素。
但尽管AI可能尚未商品化，他对未来可能性持开放态度。
Entner的Recon Analytics同事Daryl Schoolar提出了不同看法。Schoolar表示，当今AI公司面临的主要挑战是在消费者眼中区分其产品。"如果消费者认为所有AI解决方案都相同，那将加速商品化，"。他补充说，AI公司使用的免费策略是"冒险的，因为它假设消费者会发现其服务有足够价值来支付高级体验。这是一个大胆的假设，并且怀疑是否有足够多人愿意付费以维持所有这些AI公司的生存。"
独立云和AI行业专家Sid Nag同样倾向于AI正朝着成为公用事业型技术的道路发展。他告诉Fierce，AI不会保持如今独立技术的状态，而是将"作为嵌入式技术演进和成熟"。换句话说，AI模型将成为新应用和服务的推动者，而不是产品本身。正如AvidThink创始人Roy Chua指出的，随着开放权重模型的兴起，我们已经开始看到这种转变。这些本质上相当于模型层的某种商品化。"我们实际上并没有为我们获得的价值支付全额费用。我们甚至没有支付接近提供成本的价格，"Chua说。"下一层级是谁试图捕获价值。"
想想当连接成为既定事实时，过顶流媒体玩家的做法。对于AI，价值最终不会流向模型创建者，而是流向以消费者认为有价值的方式应用模型的应用程序。
这对市场和常被提及的AI泡沫意味着什么？
Schoolar和Nag都指出即将到来的整合浪潮。Nag表示，这意味着该领域的许多供应商将消亡，市场将剩下"少数"前沿模型领导者。当然，这种转变意味着（ arguably inflated）AI估值将相应调整。
Nag预测："AI公司的估值将被投资界以及金融分析师重新校准，由于AI公司被淘汰或以低于最初预期的估值收购，一些投资者可能会受到财务影响。"
Schoolar同样表示，一些公司"明显被高估"，可能无法带来支持这些估值所需的收入。"与希望全部收入来自AI的独立AI公司相比，我对作为更大数字解决方案公司一部分的AI解决方案（如谷歌的Gemini）更有信心，"他总结道。
原文：https://www.fierce-network.com/cloud/ai-already-heading-down-path-commoditization
