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title: "锁定、储备和预算损失：AI 供应商锁定的反噬效应"
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description: "这篇文章讨论了人工智能行业中供应商锁定问题日益严重的挑战，因为公司发现由于技术依赖和成本上升，切换 AI 模型变得越来越困难。Zapier 的一项调查显示，尽管许多高管认为他们可以轻松更换供应商，但只有 42% 的组织报告了迁移过程顺利。AI 提供商正在大幅提高价格，OpenAI 的 GPT-5.2 模型的价格从每个 token 1.25 美元上涨至 5.75 美元。向基于 token 的定价结构的转变预计将重塑软件经济，影响各种 AI 应用"
datetime: "2026-04-28T09:18:48.000Z"
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# 锁定、储备和预算损失：AI 供应商锁定的反噬效应

观点 你可以随意从一个前沿 AI 模型跳到另一个模型的日子已经一去不复返，因为供应商锁定开始显现，价格也在上涨。

曾几何时，比如上个月，人们毫不在意地从一个 AI 前沿模型跳到另一个模型。一个星期，最热门的 AI 模型是 Gemini 3.1 Pro，接着是 Claude 4.6，现在，可能是 GPT-5.5。下个月呢？谁知道呢。这对乔·业余程序员来说没问题，但对珍妮特·专业程序员来说，情况就不同了。

你看，企业 AI 购买者面临两个交汇的问题。首先，切换 AI 供应商比人们预期的要困难得多。同时，AI 供应商正在推行价格上涨，这正在重塑软件经济。我们早就知道这会发生。多年来，AI 价格一直是亏损引导者，而账单终于要来了。

最近，AI 编排平台提供商 Zapier 对 542 位与活跃 AI 供应商签订合同的美国高管进行的调查发现，近 90% 的人认为他们可以在四周内切换 AI 供应商，41% 的人表示他们可以在仅仅 2-5 个工作日内完成。现在谁在幻想呢？

我一直认为，在公司高层对 AI 的空洞承诺背后，大多数高管对 AI 是什么以及如何部署它完全无知。这种妄想的思维就是证明。

根据 Zapier 的报告，只有 42% 的尝试在 AI 平台之间迁移的组织报告称过程顺利。剩下的 58% 呢？他们表示这个过程要么完全失败，要么需要比预期更多的努力。真的，谁会想到呢？

问题源于早期采用者低估的所有技术依赖层。AI 实施需要特定供应商的 API、专有的训练数据、模型部署的自定义工具，以及与现有工作流程的深度集成，而这些在供应商之间并不能顺利转移。

根据 Zapier 的说法："问题在于，当 AI 已经融入内部流程、连接到其他系统并调整到特定工作流程时，它有依赖性、边缘案例和没有人记录的小调整，因为它们被认为是 ‘临时的’。"

不仅仅是软件让迁移变得更加困难。正如 AI 顾问哈伦·乔德里指出的："切换模型供应商不再只是 API 迁移。这涉及上下文、工作流程和机构记忆。" 将这些从一个供应商的平台迁移到另一个并不容易，如果你对这三个领域的锁定情况没有把握，那就更糟了。你猜怎么着？乔德里观察到，"我交谈的大多数运营商都没有绘制出它们的任何一项。"

我并不感到惊讶。这再次证明了你的 C 级高管对将资源迅速投入 AI 的做法毫无头绪。

我与一些人交谈时，他们似乎认为，由于 AI 成本如此低，即使从一个模型迁移到另一个模型的费用很高，他们也能承担得起，因为模型本身是如此便宜。

然而，那些亏损严重的 AI 供应商终于全面提高了价格。例如，OpenAI 将其旗舰 GPT-5.2 模型的开发者使用成本从之前的 GPT-5.1 的每个输入令牌 1.25 美元提高到 5.75 美元。哎呀！

不仅仅是 OpenAI。Anthropic 确认其 Claude 企业版在 2026 年 4 月 15 日的事实上的价格上涨，当时它从固定定价转向动态使用基础模型。专家认为这可能会使重度用户的成本翻倍或三倍。

你不必是一个硬核 AI 开发者就能看到这一点。例如，当我写这篇文章时，你无法再获得新的 GitHub Copilot 订阅。GitHub 还限制了你从其个人订阅计划中获得的计算能力，同时完全取消了对 Opus 模型的访问。我希望你没有打算围绕 GitHub Copilot 启动你的业务。

这不仅仅是纯 AI 程序会看到这种情况。AI 成本也在推高 Microsoft 365 等程序的价格。

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每个人都会这样做。仍然会有一些甜头固定价格层，但你在其中获得的计算能力会更少。不管你喜欢与否，我们正朝着基于令牌的定价结构和固定价格层的终结迈进。

正如 OpenAI 高管尼克·特尔利最近所说，"没有一个世界是定价不会显著演变的。"你觉得呢？至于那些无限量计划？忘了它们吧。它们已经成为历史。

这些价格变化反映了基础设施的基本现实。如果你没有注意到，内存芯片的价格正在与黄金竞争。所有那些千兆瓦的 AI 数据中心也不会自我支付。

正如 Datos Insights 首席执行官兼联合创始人埃利·古德曼去年对 Reworked 说的："最常见的神话是 AI 像常规软件一样工作。这不是真的；每个查询都有实际成本。当你使用更多时，供应商的账单就会上升。"

AI 不像软件即服务（SaaS），其成本随着规模的扩大而缩小。我们谈论 AI 训练的成本，但你每次发出的查询和启动的代理都需要消耗推理令牌。简而言之，在其新的定价结构下，你使用 AI 越多，成本就越高。

思科首席工程师兼产品架构师尼克·凯尔补充道："微软的涨价不是暂时的波动——它们是 AI 时代新价格基线的开始。GPU 能力、推理扩展和大型模型工作负载的能源需求上升已成为结构性、重复性的成本。供应商再也无法吸收这些成本。"

你能吗？好吧，你将会发现。

但是，等等，还有更多！假设你在自己的硬件上运行 Meta Llama。那你就安全了，对吧？对吧？错。首先，Llama 从来就不是完全开源的。因此，当 Meta 决定将其转变为放弃维护的软件，以支持其专有的 Muse Spark 时，你就会陷入困境。

“问题不在于人工智能是否有用，” Zapier 报告指出。“当你依赖的人工智能消失、价格飙升，或者被一家将其拆解的私募股权公司收购时，会发生什么？”

这是个非常好的问题，不是吗？你有答案吗？你最好开始着手准备一个。你在人工智能上投资越多，你几乎肯定就越被锁定在特定的供应商中，我敢保证他们的价格会涨到市场所能承受的一切，甚至更多。®

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