美/國CPI資料公佈4.2%，符合預期，所以市場的恐慌情緒並未散去。
現在市場整體瀰漫著利空，又是荷姆茲海峽關閉，通膨繼續抬頭，又是聯準會加息預期的升級，今天又出了一個關於“Token價格戰”的消息。
有一家名叫CITADEL的做市商發了一篇報告說現在AI模型的運行成本高昂，目前又受制於物理瓶頸。說白了就是AI大模型變現節奏無法覆蓋高昂的成本，一些大的網際網路巨頭，例如微軟已經開始停用AI大模型了，亞馬遜也下線了Token的排行榜，Uber設定了每月1500美元的費用上限，而且Uber就全年AI的預算費用在短短4個月就已經燒了個精光。
Token的燒錢對於這些巨頭而言都已經扛不住了，更何況對普通個人和企業而言，當支出與回報成不了正比時，這就會倒閉所有的AI大模型公司要想辦法降低其成本。
還有一個宏觀策略師Andreas Steno Larsen在X上發表言論稱代幣價格的下降意味著從記憶體交易到整個硬體及資料交易都會崩掉。
這是什麼邏輯？
實際上這位分析師的觀點並不是說代幣跌了就意味著AI結束，而是指 AI Token的消耗和AI代幣價格是整個AI資本開支鏈條最前端的指標，如果這些指標持續轉弱，那可能就意味著市場正在提前定價未來AI需求的放緩，而這種需求放緩的預期會逐步傳導至GPU、HBM、光模組、資料中心乃至電力裝置等等整個AI產業鏈。
現在所有AI大模型公司和使用AI的企業都面臨一個變現覆蓋成本的問題，對於AI大模型公司來說即要面臨變現壓力的同時，還要面臨同類競爭的成本壓力。
感覺這個味道有點越來越熟悉了，因為當年的網際網路泡沫也曾出現過類似這種情況，一方面是變現證偽的壓力，另一方面是同類競爭引發的價格戰，最後不是通過降價來搶佔使用者，就是通過免費來搶佔使用者。
競爭並非壞事，但競爭會加劇行業對成本的敏感度，倒逼企業想方設法降低成本，但最終受益的還是使用者。
但如果市場過度競爭，就會讓行業陷入深度價格戰的同時面臨淘汰，從而出清落後產能，能活下來的才是未來的精英。
這個過程是相當痛苦的，“Token價格戰”這個事勢必會隨著時間在AI的投資領域開始擴散，對於資本市場可能會是在原本恐慌加息的情緒上再撒上一把鹽。
2000年網際網路泡沫時期，最後崩的時候也是按照類似的鏈條崩，先是概念股跌，隨後是裝置商，最後是營運商跌。
狂熱資金的推波助瀾就是跟著市場情緒在走，一旦潮水有退去的跡像這些資金是率先跑的，牆倒眾人推嘛。
資本市場似乎會迎合市場的情緒充斥著各種鬼故事或童話故事。當所有人看好的時候市場幾乎全是利多，量價齊升。當所有人不看好的時候市場又幾乎全是利空，我們是不是應該冷靜的思考一下，為什麼會這樣？
市場的背後是人為的操控，人是主體，而市場最終的走勢是根據人的行為來決定的，而人的行為又與思維相關，人的思維又受人性牽制。
遇到情緒性交易的情況，如果真用情緒來思考，那就會陷入情緒帶來的交易陷阱。
擔憂自然會有，但擔憂並不會終結AI的趨勢，AI的發展不存在證偽，因為時代的潮流始終都會推著人類往前跑，未來也是。
唯一影響的是AI發展的節奏、變現的節奏。
這兩天我下載了Linux作業系統研究一下，如果沒有AI，可能我想入門都找不到路，除非花錢找培訓班。
但自從AI出現後情況就變了，AI可以幫我解決大部分我解決不了的問題，學習程式設計我想沒有誰能比AI更專業的吧？
這個過程中雖然幾乎全是文字溝通，但我發現AI把每一個細節都描述的特別通俗清晰，一看即懂。
在我看來AI已經是我的程式設計導師了。
無論是解決自身的一些需求還是提升自身的技能，AI是當下最便捷最具效率的一個工具，所以這個需求我相信在未來會越來越多的人應用和擴散，所以這個邏輯未來想要證偽很難。
至於那個分析師的觀點，我想更多的是AI在發展中會由能力競爭轉向成本競爭的必然過程，任何一個新事物在想要實現完全商業普及之前，都需要先解決高昂的成本問題，不然大多數普通人是根本用不起的。
即使AI短期內難以商業變現，但長期來看這些都只是時間問題，只要大趨勢不變，中間的磕絆更多的是市場反映出來的情緒而已。 (炑城筆記)