成本曲线为何持续向下
过去两年，AI推理的单位成本呈现出明显的下行趋势。这一变化并非来自单一突破，而是模型架构优化、量化与蒸馏等压缩技术、专用加速硬件，以及推理侧批处理与调度效率提升共同作用的结果。
与此同时，开源模型生态的繁荣和厂商之间的激烈竞争，也在持续压低调用价格。当单位推理成本降到某个心理阈值以下，许多原本“算不过账”的场景开始变得可行。
成本下降不等于需求爆发
价格下降确实会释放需求，但需求弹性在不同场景中差异极大。对高频、低价值密度的任务而言，成本是决定性因素；而在决策、医疗、金融等高风险场景中，用户真正在意的往往是准确率与可追溯性，而非每千次调用的费用。
换句话说，成本下降解决的是“能不能用得起”，却回答不了“值不值得用”。如果模型输出仍需大量人工复核，节省下来的推理费用很可能被校验成本抵消。
最先被点燃的是长尾场景
成本下探最直接的影响，是让过去被算力预算挡在门外的长尾需求浮出水面。例如海量文档的结构化处理、多轮客服辅助、代码补全与审查、以及需要反复调用模型的智能体工作流。
- 高频轻量任务：单次价值不高，但调用量巨大，对单价高度敏感。
- 智能体链路：一次任务可能触发数十次模型调用，成本压缩直接决定其商业可行性。
- 端侧与边缘场景：小模型配合高效推理，让隐私敏感型应用成为可能。
这些场景通常不会制造轰动性的新闻，却可能贡献最稳定的调用量增长。
真正的瓶颈仍在可靠性与工程化
制约应用落地的核心障碍，往往不是价格，而是稳定性。模型幻觉、输出格式不稳定、长链路任务中途失败，都会让产品体验大打折扣，也让企业在集成时顾虑重重。
此外，数据合规、权限管理、与既有系统的对接、以及组织内部流程的重新设计，都是隐性成本。这些成本不会因为推理单价下降而自动消失，反而可能随着应用规模扩大而变得更加突出。
爆发可能以“静默渗透”的形式发生
与其期待某个杀手级应用一夜之间出现，更现实的图景是：AI能力像水电一样嵌入现有产品与流程之中。用户未必感知到“我在用大模型”，但搜索、办公、客服、开发的体验都在被悄悄改写。
这种渗透式增长在统计上未必显眼，却更具可持续性。它依赖的是单位经济模型的改善、失败率的下降，以及一次次小规模验证带来的信任积累。
成本是前提，而非答案
推理成本大幅下降，确实拆除了大模型应用普及路上的一道重要门槛。但它更像是一张入场券，而非增长的保证书。
能否迎来爆发，取决于开发者能否把便宜算力转化为可靠产品，取决于企业能否找到真正愿意付费的价值点。成本曲线向下，故事才刚刚开始。
