今年 9 月最后一周，投资了 OpenAI 和 Anthropic 的彼得 · 蒂尔，在柏林领取 Axel Springer Award，并与马蒂亚斯 · 德普夫纳做了一场对谈。
他用自己《从零到一》的互联网时代垄断理论，审视今天的模型公司，做出了一个相当逆向的判断：
元股证券:ygzq.hk模型时代的谷歌，那种可以获取垄断价值的公司，在AI时代，可能永远都不会出现。
01
互联网时代的价值获取规律：网络效应，赢家通吃
如果我们把模型时代和互联网时代对照来看：
互联网刚起来时，很多人以为谁都能开一家公司，结果网络效应经济极强，出现一批超大平台，形成 winner-take-all 赢家通吃的格局。
谷歌，亚马逊，Meta，腾讯，字节，阿里，数不胜数。
模型时代可能正好相反：
市场很大，但终点更像高强度竞争，而不是少数平台通吃。很大一部分价值会以消费者剩余（Konsumentenrente）的形式落在用户手里，分布也更均匀。
你花了 20 美金的订阅费，获得了 2000 美金的医疗服务，知识服务，大多数价值都落在了你的身上。
我们要注意，蒂尔说的也是 I wonder。
这和他 2014 年《从 0 到 1》里"竞争是失败者的事、好公司必须做成垄断"并不矛盾：
公司要值钱，必须同时做两件事：创造价值 X，再截住其中 Y%。
航空公司创造的 X 很大，Y 接近 0。
Google 创造的 X 没那么大，但 Y 极高。
从现在格局看，模型层的 X 可能非常大，但 Y 可能很低。
价值被创造出来了，OpenAI，Anthropic，智谱，月之暗面，Deepseek 这些公司却留不住多少。
2012 年在斯坦福的课上，他举过的旧例子仍然好用：
美国航司单程机票均价 178 美元，每名旅客只赚 37 美分，而同年谷歌营收 500 亿美元、利润率约 21%，市值超过全美航司之和。
如果你无法形成垄断，你可能最终只会烧掉投资者所有的钱。
巴菲特说，如果有时光机，他第一时间要穿越回莱特兄弟那里，用火箭把莱特兄弟的飞机打下来。
蒂尔并不是说人工智能不重要，而是说，今天炙手可热模型层会不会（maybe）变成新的航空业：
社会效用极大，公司利润却被竞争打穿。
02
互联网为什么容易出垄断
互联网平台的护城河有很多：
网络效应：多一个用户，对其他用户更有价值。社交、支付、市场、搜索都是。
数据飞轮：用的人越多，产品越好，产品越好，用的人越多。
极低边际成本：多服务一个用户几乎不花钱，规模本身就是壁垒。
注意力入口：占住搜索、信息流、操作系统，就能抽租。
赢家通吃的匹配市场：一旦成为默认选择，第二名很难活。
所以出现的是 Google、Meta、Amazon、阿里、腾讯这类垄断性公司：
它们既创造了巨大消费者剩余 X（很多产品对用户免费或极便宜，想想王者荣耀），又通过广告、抽成、云把很大一块 Y 价值截下来。
用户得到了价值，平台也变得极有价值，动辄万亿。
互联网之所以没有变成航空业，是因为平台把网络效应、数据飞轮、近零边际成本和入口控制叠在了一起。
搜索至今仍是最清楚的例子：
谷歌全球搜索份额仍在九成上下，谷歌加 YouTube 也仍是全球访问量最高的两个站点。
广告收入同样集中：
2025 年谷歌、Meta 和亚马逊合计拿走美国广告收入的 56%，而且研究机构预计这个比例在 2026 年还会再升一点。
云和流量入口也没有去中心化，AWS、Azure 和谷歌云合计仍占云基础设施市场约六成，三家处理的全球互联网流量已接近 8%。
用户在这些平台上往往"免费"使用，但注意力、商户和开发者在支付租金，所以互联网同时制造了巨大的消费者剩余和巨大的平台市值。
腾讯控股是今天最有价值的中国互联网上市公司，以上每一条都成立。
03
蒂尔为什么觉得模型经济可能截流不了价值
在蒂尔看来，模型层从所有角度都看起来不像垄断业务。
第一，模型更像可替代的智力商品，不像唯一入口。
举例来说，搜索只有一个默认框，腾讯的社交关系很难搬迁。
但用户换模型的成本很低：同一件事可以问 Deepseek、Claude、Workbuddy、智谱。
产品差异往往是几个月的窗口。模型之间能力也在快速追平。
闭源领先、开源追赶、下一家再反超，已经重复了几轮。
Epoch AI 发现，自 2023 年以来，达到同一能力水平的成本大约每个季度下降 47%，折合每年便宜约 13 倍，比 DNA 测序、计算硬件、锂电池和电力的历史降速都快。
一旦能力接近，价格战几乎不可避免。
航空公司也一样创造巨大价值，利润却被竞争打穿：这正是蒂尔自己爱用的例子。
其次，用户要的是结果，不是特定模型品牌。
写代码、改合同、翻译、做图，用户在意的是"够好、够快、够便宜"。品牌忠诚在工具层通常很弱。工具层一旦商品化，价值剩余就流向买家。
斯坦福 HAI 统计过，GPT-3.5 这一档的推理成本从 2022 年 11 月的每百万 token 约 20 美元降到 2024 年 10 月的 0.07 美元，大约便宜了 280 倍。到 2026 年 9 月，前沿模型的 token 价格指数已比 2023 年 3 月的基线低了约八成。
事实上，只要有足够好的开权模型，闭源就很难按"智力垄断税"来收费。
Hock Tan 最近公开的一笔账很能说明问题：全球推理基建成本大约每年 2000 亿美元，模型相关收入大约 1500 亿；token 量闭源和开权大致一半对一半，收入却是闭源约 1200 亿、开源约 300 亿。开源把价格锚钉下去了。
第三，模型切换发生在 API 和工作流里，不在社交关系里。换模型不等于换微信朋友圈，也不是切换电商平台。
企业可以把同一套 RAG、同一套 agent、同一套权限系统接到另一家模型上。网络效应如果存在，也更可能长在工作流、数据和权限层，而不是基础模型本身。
按这个逻辑，模型时代更像电力、集装箱航运或航空：社会变得更富，但发电厂和航司未必能变成 Google。
也许，在蒂尔眼中，模型时代的谷歌，永远都不会出现。
04
这并不等于" AI 没有垄断"
比较值得指出的是，蒂尔说的是更少的赢家通吃平台，不是整条价值链都没有暴利。
比如说，蒂尔一直认为芯片层是被美国投资人忽视的那一层蛋糕：
英伟达 2026 财年总营收 2159 亿美元，其中数据中心 1937 亿美元；到 2027 财年第二季度，数据中心已占公司营收的 93%。
按算力口径，Epoch AI 估计 2025 年四季度英伟达仍占 AI 芯片供给约 68%，谷歌自研芯片约 19%，其余才在亚马逊、AMD 和华为之间拆分。
其次，从算力中心那一层来看，电、土地、HBM 和先进封装也更像地租垄断：
这也是今天的火山引擎，阿里云，百度云依然值得高看一眼的原因，也是 Deepseek 开始向算力中心延伸的重要原因：大家都看得到价值。
马斯克 SpaceXAI 太空算力，也同样是这个逻辑的延伸。
第三，分发入口的价值同样还有可能把价值截住：
模型可以商品化，默认搜索框、办公套件、手机助手和企业身份系统却不必商品化，微软把模型塞进 Office、谷歌把模型塞进搜索，走的就是这条路。
腾讯阿里字节全压 Workbuddy，豆包办公，千问办公，甚至 Qwenbook，豆包手机，都是等量思考在里面：建立入口，越前置越好。
模型形不成垄断，入口还有价值：不一定是 360 大战，但也差不多。
最后，工作流上下文层，也仍可能长出蒂尔喜欢的公司：
一旦模型嵌进权限、审计、行业数据和迁移成本极高的操作系统，客户换的就不再是 API，而是整套组织流程。
杠杆官方开户Copilot 不如 Claude 好用，但国际企业第一考虑并非效率，而是安全，审计和上下文；
从这个原理推，金山办公 WPS，钉钉和飞书的上下文优势，依然存在，SaaS 被淘汰，还是 AI 投资人的一个幻梦。
蒂尔参与创立的的 Palantir，自己就站在这一层，所以他一边说模型层可能很卷，一边强调美国企业对 AI 改造的紧迫感正在加速该公司的企业销售，这两件事并不冲突。
三件事可以同时成立：
模型层竞争惨烈，利润薄；
芯片、电力、稀缺产能仍然利润丰厚；
少数把模型嵌进不可替换工作流的公司，仍可能做出蒂尔意义上的垄断。
05
"价值给了消费者"到底指什么
蒂尔所指消费者拿走的价值，经济学上叫 consumer surplus：
你愿意为一次好回答付 20 美元，实际只付了 20 美分，差额就是你拿走的价值。
表现会很具体：
个人：写作、编程、翻译、学习、法律初稿的成本塌陷。
企业：同样人数能做更多，或同样产出少雇人。
价格：从高价订阅走向用量计价，再被开源和价格战往下压。
分配：互联网时代是"少数平台市值天文数字 + 用户免费使用"；模型时代更可能是"很多公司收入很大但利润一般 + 用户和工作场景普遍变便宜"。
"价值更均匀分布"不是说贫富差距消失，而是说价值不再主要沉淀为两三家平台的净资产，而是散落在无数买方的成本下降里。
在大家讨论就业政治学之前，我们不妨再强调一句：
消费者剩余增加，不等于劳动者剩余增加。用户作为买家更便宜了；同一批人作为白领供给，可能被替代或压价。
06
逆向的逆向：蒂尔可能错在哪里？
首先是最近大火的监管捕获：
闭源模型阵营，Dario的算盘是，如果只有持牌闭源模型能合法服务美国或欧洲用户，模型层会重新变成受保护的寡头，开源威胁不复存在。
这正是开源阵营批评 Altman、Amodei 的核心：用安全叙事立法，把后来者关在门外，把消费者剩余拿回来一部分。
若这条路走成，蒂尔的"高度竞争"前提就不成立。
其次，分发入口仍可能赢家通吃。
模型可以商品化，但默认入口不一定。谁控制操作系统、办公套件、手机助手、浏览器、企业身份系统，谁就还能抽租。微软把模型塞进 Office、Google 塞进搜索，走的就是这条路。垄断可能从"模型公司"挪到"已经拥有分发的公司"。
这就回到了腾讯的互联网肌肉记忆。
持续学习、私有数据和闭环一旦出现，护城河会回来。
今天大家比的是同一批公开数据和同类架构。如果某家系统能在客户自己的业务里持续学习、越用越懂、迁不走，模型就不再是可替换 API，而会变成带网络效应的系统。
Claude 是这样，智谱也是这样。
训练和推理的资本门槛仍然极端。
能打前沿的玩家可能永远只有几家。寡头竞争不等于完全竞争。航空也是寡头，利润照样可以很差；但芯片那种寡头，利润可以极好。关键不是"几家"，而是差异化能不能维持。
从这个角度，快手可灵，Seedance 同样可以。
当然，蒂尔他本人的投资组合也没有按"模型没利润"来做。
Founders Fund / 蒂尔体系碰过 OpenAI、Anthropic，也更强调芯片和基础设施。事实上，他把"模型层可能卷"当成一种概率（I Wonder）。
但如果他是对的，AI 时代的投资逻辑会和 2010 年代完全相反：
不要默认"做基础模型就是做下一代 Google "。那是在一个可能商品化的层里追求 Y，历史上这就是航空公司的位置。
对今天的投资人来说，更值得问的问题是：
你所投资的公司产品离开某一家模型后，客户还在不在？
壁垒在数据权限、工作流、行业牌照、现场实施，还是只在 prompt 和包装？
你所投资的公司，是在卖可替换的 token，还是在卖迁不走的系统？
短缺真正发生在哪一层——算力、电、人才、合规，还是分发？
07
对资本来说，一个不确定的时代
如果蒂尔所说的这种场景成真，也就意味着一个更不确定的投资时代正在到来：
对用户来说，这个世界更友好：同样的智力越来越便宜，选择更多，被单一平台锁定的程度下降。
对公司和资本来说，未来甚至更残酷，越来越多的 AI 时代的人，创造了巨大 X，仍可能只拿到很小的 Y。他们的市值叙事会很难看，即使社会效用很大。
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