9 月 3 日，张小珺的《商业访谈录》第 153 期请来了曾鸣——阿里前总参谋长，观察过互联网完整周期的人。两个半小时里他抛了一堆”暴论”：公司会消亡、我们还在等 AI 时代的浏览器、卓越一定反共识。我只挑最扎心的一条来拆：**“模型公司就是未来的 AI 云公司”，所以 OpenAI、Anthropic 大概率不是原生应用时代的大赢家。**论据是经济学基本规律——只要有同质化的供给，就不可能获取高额利润。这条推理正在快速成为很多投资人和创业者的共识底座。我把链条拆开看：结论我倾向收下，但中间那个最关键的论据，我认为站不住。

一、曾鸣的推理链：从 AOL 到”不怎么值钱的公司”

先把他的论证忠实复述一遍，一共四步：

大模型让所有人轻易接入智能，正如 AOL 当年让所有人接入互联网，本质是基础设施服务商 → 模型公司会变成”AI 云公司” → 公共基础设施行业只有一种商业模式成立：寡头垄断加政府强监管 → 因为同质化供给拿不到超额利润，OpenAI、Anthropic 大概率不是终局赢家。

前两步我完全同意，而且认为这是整场访谈里最有价值的洞察：把”技术领先”和”商业终局”拆成了两件事。Yahoo 在 2000 年市值约 1200 亿美元，是当时全世界最懂互联网的公司，照样没有穿越到下一个阶段。估值和历史地位从来不替未来背书。

但第三步偷偷塞进了一个前提：**智能供给终将同质化，就像电一样。**整个”低利润判决”都建立在这个类比上。而我认为，电和智能之间隔着一个被严重低估的差别。

二、电不会记得你，模型会

电为什么能被彻底商品化？不只是因为发电厂多，而是因为电在物理上就是无状态的：一度电就是一度电，没有记忆，没有身份，不记得你是谁、昨天用它干了什么。国网和南网换着用，你的生活质量不会有任何差别。

智能服务不是这样。今天一个重度用户和模型公司的关系里，沉淀着三层电永远没有的东西：上下文与记忆（它记得你的项目、偏好、代码库）、权限与工作流（你的 Agent 挂在哪个账号体系、调用哪些工具、审过哪些流程）、能力适配（你的提示词、评测集、自动化管线都是围着某家模型的脾气调教的）。这三样东西都在模型侧，每多住一天就厚一分。换成水、电、电信套餐，搬家的成本是零；换掉一家深度使用的模型，成本是把你组织里长出来的肌肉重新长一遍。

有状态，就有转换成本；有转换成本，就有定价权。这是商品化链条上第一道裂缝。同质化在智能行业不是物理定律，而是一个需要逐年验证的假设——至少目前，最前沿一档的模型和上一代之间的代差，仍然大到值得付溢价。

三、AWS 的存在，让”变成云公司”不是死刑判决

还有一处更有意思的裂缝：曾鸣用”AI 云公司”来做降级判决，但云恰恰是他自己理论的反例。AWS 长期保持 30% 上下的营业利润率，是亚马逊绝大部分利润的来源——一家彻头彻尾的基础设施公司，活得比绝大多数应用公司滋润得多。

为什么云逃脱了”基础设施必是水电煤”的宿命？因为它把一件事卖进了基础设施里：复杂度管理。企业级 SLA、合规审计、混合云、数百种托管服务——客户买的表面上是算力，实际是”不用自己养一个平台团队”。这部分完全没有同质化，也完全不受”按度计价”的成本逻辑约束。

所以”模型公司变成 AI 云公司”这个预言，本身包含两种截然不同的命运：变成被管制的发电厂，或者变成 AWS。判据不在”是不是基础设施”，而在”你卖的是不是只有裸供给”。对 Anthropic 这种企业收入占比很高的公司，后者路径甚至已经半只脚踏进去了。

四、真正的机制：计价单位决定利润池

那么什么才真正决定一家基础设施公司的利润？我的答案是：计价单位，而不是同质化程度。

凡是只能按投入计价的生意，最终都会被压到成本线附近——电按度卖，机房按机时卖，翻译按千字卖。因为投入是客户眼里的成本项，成本项只有一件事可谈：降价。云公司之所以逃出生天，正是它完成了一次计价迁移：把一部分生意从”按机时”挪到了”按结果”——按请求计费、按可用性承诺（SLA）计费、按托管服务的交付物计费。结果项在客户眼里是价值项，价值项是拿得住毛利的。

用这把尺子看模型公司，它们今天最大的战略风险清晰得可怕：**被锁死在”每百万 token 多少钱”这一个计价维度上。**按 token 计价，就是按智能的投入量计价，模型公司就是电厂，曾鸣的判决完全成立。但反过来说，谁能把计价单位从”token”迁移到”完成的任务”，谁就拿到了任务闭环层的利润池——这也顺手解释了一个行业现象：OpenAI 为什么拼命做 Agent、做浏览器、做硬件。那不是不务正业，那是在逃离”按投入计价”的引力井。

左边是可无限互换的”商品智能”，只能按投入计价、被压向成本线；右边是带记忆与权限、对结果负责的智能，才有资格按产出计价。利润池迁移的真正机制，是从左往右挪。

五、我的修正：模型层会裂成两层，而不是整体沉没

所以曾鸣那句”同质化供给不可能有高额利润”，我认为结论对了一半，机制要换一个。模型层不会整体商品化，而是裂开：

**一层是商品智能。**无状态、可重试、容错高的批量任务——摘要、翻译、分类、内容清洗。这层价格战会打到贴着算力成本线，毛利薄如刀片，寡头加监管，曾鸣的”AI 云公司”判决在这层完全成立。

**另一层是有状态的智能。**嵌入组织流程、持有记忆与权限、对结果负责的智能。这层像当年的 Oracle 数据库和今天的 AWS 企业服务：高毛利、强锁定，客户嘴上骂着贵，年年续费。

把两条线索合起来，曾鸣的最终结论（OpenAI、Anthropic 大概率不是原生应用时代的大赢家）我倾向同意——但即便如此，路径大概率不是”沦为电厂然后衰亡”，而是”变成新一代 AWS”。这不是安慰奖：互联网史上 AOL 确实死了，可别忘了基础层还活下来另一家公司，它叫思科，2000 年之后它只是不再代表未来，但从未离开牌桌。真正该焦虑的不是模型公司，是那些既没有模型、又没有任务闭环、只做提示词包装的应用——它们才是被同质化第一波碾过去的。

六、留下一个可以跟踪的判据

理论争论可以各说各话，但这条推理链给了一个可以量化的风向标：看一家模型公司的收入里，有多大比例已经脱离”按 token 计价”。

订阅制只能算半个——固定费率不随 token 波动，但本质还是打包的投入价。真正的信号是按任务、按席位、按结果收费的部分什么时候长出来。哪家公司先把这个比例做出两位数，哪家就先一步跳出电厂的命运。反过来，如果三年后头部模型公司的收入依然九成以上靠卖 token，那曾鸣就是对的，届时连反驳的余地都不会有。

这也是我觉得这期访谈最值得听的原因：曾鸣给的框架未必每个结论都对，但它把”我现在该往哪下注”变成了一道可以跟踪验证的开放题。答案不重要，判据才重要。

信息来源

• 张小珺《商业访谈录》第 153 期《和曾鸣聊产业史观》（2026-09-03，小宇宙）
• AWS 利润率数据来自亚马逊历季财报
• 本文观点部分为作者个人分析，不构成投资建议

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