01

降价和登顶

最近，两件事碰在了一起。

9月22日，OpenAI和Anthropic，两家全球头部的大模型公司，前后脚发布了新模型，同时宣布降价。OpenAI发布GPT-6 Sol和Luna，一个面向复杂编码和Agent工作流，一个面向成本敏感的高调用量任务，API价格比上一代促销价永久下降50%。

Anthropic发布Claude Opus 5.5，多数任务表现已经追平自家最强模型Fable 5.1，典型工作负载下综合成本降了40%。两家相隔不到两个小时，一个说“永久降价”，一个说“成本降四成”。竞争点已经从“谁的模型更强”变成了“谁更便宜”。

就在前一天，9月21日，Meta收盘涨了11.43%，单日市值增加超过1900亿美元。原因不是模型，是Muse。

Meta的Muse，9月8日上线，不到两周登顶了美国App Store免费榜，把ChatGPT挤了下去。

有意思的是，Stratechery创始人Ben Thompson在分析Muse时说了一句话：“Muse Spark 1.3并非最顶尖的模型。”

并非最顶尖的模型。但就是用这个模型，Muse把ChatGPT挤下了王座。

一边，两家头部公司在拼命降价，用更低的价格证明自己值。另一边，一家公司用“并非最顶尖的模型”赢了市场。

这就引出了一个问题：当模型变得足够便宜、足够好用之后，AI的竞争到底变成了什么？

02

为什么降价

先说降价这件事。

模型降价不是一天两天了。这两年，大模型的价格一直在往下走，而且速度比大多数人感知的要快得多。有研究分析了几百个模型的定价趋势，发现同等能力水平的模型，价格差不多每隔一年出头就腰斩一次。摩尔定律的基准是两年，模型的降价速度比摩尔定律还快。

但降价的原因，可能跟你想的不一样。

不是芯片变便宜了。有研究分析了大量模型的定价数据，发现降价的主因是软件和架构创新，不是硬件。说白了，模型训练越来越高效，推理优化越来越精细，同样的能力需要的算力越来越少，成本自然往下走。算力在增强，算法在优化，两个因素叠加，价格就降了。

还有一件事值得注意：降价是分层的。

经济型模型的价格在快速腰斩，但旗舰模型的价格几乎没什么变化。最顶尖的能力，依然维持着高溢价。你想用够好的模型，越来越便宜；你想用最好的模型，还是得掏大价钱。

而且，模型依然是护城河。Anthropic的Claude到现在在中国大陆都无法直接访问，开发者要绕一大圈才能用上。如果模型真不重要了，为什么要封锁？模型作为战略资源的属性，没有因为降价而改变。

所以准确地说，降价的是“够用”的那一层，不是“最好”的那一层。够用的模型变便宜了，门槛降低了。但门槛降低之后，意味着什么？

03

Muse凭什么赢了

回到开头提到的Muse。

模型不是最强的，但它干的事，ChatGPT干不了。ChatGPT是聊天，你问它答。Muse是干活，你给它一个目标，它自己拆成几十个步骤，打开网页、填表单、调用外部应用，一步步做完。你关掉手机上的App，它在云端还在替你跑，直到做完为止。

具体能干什么？有人让Muse规划圣托里尼的旅行，13分钟搞定了商务舱、酒店、租车，总计6,695美元的行程。有人让它换了汽车保险，每年省3,500美元。有人让它分析9200封未读邮件，全部分类整理完。有人让它处理90个数据经纪人的退订，90个差事全自动跑完。还有人让它打电话给Costco客服排队，等接通了把通话记录转回来。

也有翻车的。有媒体测试让Muse做三件事：在亚马逊买卫生纸、在Domino's点披萨、在Resy订餐厅。三件事全没办成，卡在账号授权和结账环节。还有评测者发现Muse更热衷收集你的数据而非完成任务。不夸大。有笑有泪。

说白了，Muse就是一个智能体，能整合各种App和网站，替你去操作、去执行、去完成。ChatGPT给你答案，Muse给你结果。

那么说到这里，你可能就有疑问了。智能体又不是只有Meta有，OpenAI有Codex，Anthropic有Claude Code，它们也是智能体，也能干活，而且干的活还不错，凭什么Muse能登顶App Store，把ChatGPT挤下去？

答案很简单：用户。

Codex也好，Claude Code也好，首先，它们的用户更多是专业人士。码农、分析师、设计师等等，这些人在用它干活。它们也在努力争取更多用户，也在出圈。

但Meta不需要争。它本身就有超过30亿日活用户，WhatsApp、Instagram、Facebook，用户不需要下载新App，不需要注册新账号，在WhatsApp里直接给Muse发消息就行。30亿人的触达能力，让Muse直接跳过了“找用户”这一步。

所以Muse凭什么瞬间登顶App Store？不是模型，是Meta做到了把一个智能体直接推到30亿人面前的能力。模型够用了之后，竞争往下走了。

04

竞争到底变成了什么

回到最初的问题：当模型变得足够便宜之后，AI的竞争到底变成了什么？

不是“模型不重要了”，而是模型的门槛降低之后，竞争从“模型能力”延伸到了“模型被使用之后的一切”。入口、场景、结果交付。

大公司已经开始选边站了。亚马逊直接封了Muse，不让它访问自己的购物网站。Shopify却主动跟Muse合作，提供“代理结账”。为什么态度相反？

亚马逊自己有前台、有广告业务，Agent站到中间拿走的正是首页和搜索结果页上的曝光。Shopify主要靠建站工具和支付赚钱，商家客户关系归商家，Agent带来的交易对中小商家是增量。

有意思的是，Agent和推荐流，本质上是矛盾的。推荐流的价值是让人留下来，消磨时间。抖音日活7.14亿，人均每天约两小时。Agent的价值是让人尽快离开，消灭时间。你把事交给Agent，它在后台做完，你可以去做别的。

这就引出了一个商业模式的根本矛盾。扎克伯格说，希望Muse完全免费，靠帮用户省钱、赚钱后抽佣来实现盈利。

听起来很美好。但前端有真实的边际成本，每个用户配一台云端虚拟机，推理、浏览器渲染、失败重试都要钱。后端交给商家的，又是一份不附带用户关系的订单。

商家看得见账号和地址，看不见那个在店里逛的人。没有浏览，没有停留，没有品牌印象。下一次比价，Agent会重新比一遍，这一单的胜出不构成下一单的优势。对商家来说，Agent代理的交易更接近一次性买卖。

帮用户省钱，意味着压低商家的利润。商家利润越薄，就越不愿意付佣金。前端有成本，后端没粘性。这个模式本身有矛盾。

2016年，扎克伯格在F8大会上演示在Messenger里给一家花店机器人发消息订花，说“我从来没见过喜欢给商家打电话的人”。那一年Messenger月活刚过9亿，合作伙伴超过40家。

十年后，同一家公司发布Muse，用户在WhatsApp里给它发消息，它替用户联系商家、完成购买。逻辑与十年前神似。

2016年那次没成。Messenger机器人沦为客服工具。

有人说，Meta的股价和叙事十年间画了一个圆。

但这一次，至少模型够用了，触达能力也有了。至于这次能不能成，还得再看看。