01 巨头自己都用不起AI了

微软六个月前还鼓励数千名工程师狂用Claude Code，结果用得太猛，token账单像雪崩一样砸下来。现在直接限流，转向自家生态省钱。

Uber也类似，2026年AI预算四个月就烧光了。

英伟达作为卖“铲子”的公司，自己团队用AI的电费和算力账单却超过了发给人的工资。

这说明什么？AI目前不是省钱工具，而是烧钱机器。

它能提升效率，但效率提升带来的产出，暂时还抵不上那张恐怖的 token + 算力账单。

尤其是Agentic AI（智能体），动辄调用几十上百次模型，成本呈指数级上升。

02 MCN行业的真实写照：加法容易，减法难

这波操作，在MCN和内容创业圈尤其扎心。

很多传统MCN现在是原有团队 + AI运营 + AI剪辑 + 大模型token消耗。

结果呢？

· 内容产量上去了

· 但总成本比纯人工时代还高

· 变现却没同步起飞

做原生AIGC账号的或许还能控住成本，因为从0到1就全链路AI化。

但传统MCN转型就是“加法”——人没敢大裁，AI工具先用上了，token费、订阅费、训练费层层叠加。

不做是傻逼，因为潮流在那，错过就落后。做了又肉疼，因为成本肉眼可见上涨，销量不一定涨。

这正是当前最尴尬的阶段：AI是生产力，但还不是生产关系。

它能帮你多发10条视频，却没法保证多卖10单货；能帮你24小时生成脚本，却没法替代真人选品和情感共鸣。

我判断，真正的减法窗口可能在未来3-5个月内出现。原因有三：

1. 模型价格持续暴跌：开源模型 + 本地部署越来越成熟，token单价会继续下行。

2. 工具链成熟：从提示词工程到Agent工作流，效率会指数级提升，相同效果需要的token大幅减少。

3. 企业开始理性：烧钱试水阶段结束，大家会逼着AI团队“必须用更少的钱干更多活”，倒逼技术优化。

到那时，真正会活下来的MCN，不是用AI最多的，而是把AI用得最省的。

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