AI创业公司深陷成本困局：账单背后的生存危机
“这个季度查看被投企业的账单，真是让人一次次感到震惊。2026年我不打算再投资软件领域了，准备转向硬件。”
一位投资过视频生成、Agent以及C端应用等多家明星企业的投资人，在与硅星人交流时如此说道。当被问及看完账单后的最深感受，他沉思片刻后表示：
“软件行业里，几乎所有的商业模式都难以走通。”
实际上，这并非个别人的看法。过去一年半，AI软件赛道经历了疯狂的融资热潮、快速的产品迭代，也迎来了残酷的现实考验。2025年，创业公司还能获得融资，烧钱换增长的模式仍在持续。但进入2026年，当投资人仔细审视账单，深入了解后端成本结构时，他们发现了一个关键问题：
在当前的算力成本结构下，无论软件应用的方向如何，都无法构建出良性的经营模型。
更棘手的是，账单上呈现的还不是最糟糕的情况。我们与多位行业内的投资人和创业者交流，了解到了他们所经历的真实数据。
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账单的难看程度超乎想象
视频生成公司的资金主要消耗在模型训练上。一位视频生成模型的技术负责人透露，日常进行模型迭代时，哪怕只是测试一个细节改动：一天下来大概就要花费10万人民币。所以我们现在压力很大，稍微调整一下就会有大量资金流出。
外界看到的是技术能力的提升，而账单上对应的却是成本的不断累积上涨。
Agent公司则有所不同，他们不自行训练模型，资金主要用于调用第三方API。目前开发Agent产品，Claude系列是绕不开的选择——在复杂推理和工具调用方面，它被市场公认为表现最佳的模型之一。
但其调用价格也相当高昂：Claude Opus 4.6的API，每百万输入Token需5美元，每百万输出Token需25美元。若开启高速推理模式，输出价格直接飙升至每百万Token 150美元，是标准模式的六倍。
一家处于内测阶段的Agent公司，单用户每日成本已达100至200美元。据此计算，一个用户每月的后端成本在3000到6000美元之间。
他们告诉硅星人：不是不想进行公测，而是实在无法承担成本。“在公测前，我们希望将成本降至目前的五分之一，从Claude开始尝试下调模型，尽量把单用户日成本控制在25美元左右。”
然而测试后他们发现效果差距十分显著：“更换模型后，任务完成率明显下降，用户在半小时内就能感觉到产品‘变笨’，现在的情况是用贵的模型成本太高难以承受，用便宜的模型又留不住用户。”
进入2026年，整个赛道又朝着更烧钱的方向迈进了一步。外界看到的是Agent变得更主动、更智能，产品能力不断提升。但每一次这样的进步，在账单上都意味着成本的大幅增加。
过去的Agent是被动响应——用户下达指令，它执行操作，一问一答，Token消耗是可控的。而主动式Agent则不同，它无需用户开口，会主动获取信息、判断优先级，并在后台完成一系列决策动作。演示效果令人印象深刻，但每一个看似“更聪明”的表现，都对应着Token消耗的大幅增长：Agentic应用的消耗大约是普通对话的5到30倍。
我们看到的一家做TikTok视频创意分析的Agent公司内部数据也印证了这一点。他们的产品会主动抓取视频并逐条分析创意方向，光是浏览和分析一条视频，成本就接近5美元，一天处理50条，仅这一个动作就会消耗250美元——还未计算后续的创意生成和优化成本。
一位了解该公司内部情况的人士表示：最大的问题不是功能无法实现，而是产品每前进一步，成本就翻好几倍，始终找不到平衡点。
这很可能不是个别公司的处境。技术在不断进化，行业趋势在向前推进，但背后的成本账却越来越难以算清。
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投入的资金如何实现回报？
账单问题的本质，其实是这些公司尚未找到清晰的盈利模式。
目前市场上大多数AI应用公司的商业模式主要有两种：订阅制和按需付费。订阅制能为公司提供可预测的收入，但用户付费后可能不使用，使用过多公司就会亏损；按需付费看似公平，用多少收多少，但成本端也是用多少烧多少，规模越大亏损越多。
a16z最近的一篇报告中，一家受访企业提到了他们对这两种收费模式的看法：供应商应该同时提供两种方案，让客户自主选择是要可预测性还是按效果付费的弹性。道理不难理解，但实际操作起来却很困难。
买家希望花钱能看到效果，创业公司希望收钱能覆盖成本。双方的核心诉求无法同时满足，总有一方要做出妥协。
更残酷的是，在商业模式尚未清晰之前，价格战已经打响。
随着AI技术迭代速度加快，新玩家每周都涌入市场，用投资人的钱补贴低价来获取客户；老玩家则被迫跟进，“匹配所有竞争对手的价格”已悄然成为许多AI销售手册中的标准策略。
一旦有人开始降价，跟风降价就会像多米诺骨牌一样蔓延。Lovable的增长负责人Elena Verna曾坦言：免费计划让我们付出了巨大代价，但我们将其视为营销费用，而非成本中心。
价格战之所以如此容易爆发，根源在于产品之间的差异不足以让用户愿意为此支付更高的价格。当两款产品功能高度相似时，价格就成了唯一的竞争点。没有差异就打价格战，打价格战就更没有资源去建立差异，形成了一个死循环。
那么价格战的底线在哪里？我们进行了一些用户调查，结果显示：绝大多数用户能接受的月付费上限在100美元以下。这个数字，只是很多Agent产品单用户月成本的几十分之一。
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2026年：融资断流后的挑战
回到开头那位投资人的话：他不再投资软件领域了。
如果在2025年说这句话，可能还会有人反驳。那时资金仍在涌入，数据可以做得好看，故事也能继续讲下去。AI软件公司的典型生存方式是，用投资人的钱投入训练和推理，投入营销获客，推动用户数和调用量增长，然后再进行下一轮融资。
但到了2026年，当资本直面“天价账单”，看清成本结构后选择不再跟进，融资续命的窗口开始关闭。后端成本降不下来，前端收入上不去，商业模式在订阅制和按需付费之间摇摆不定，价格战又进一步压缩了本就微薄的毛利。
a16z还提出了一个更严峻的假设：用户和企业会选择“自主构建而非购买”。随着模型编码能力的增强，已经有企业用户明确表示：计划逐步放弃第三方AI工具，自行开发。到那时，AI SaaS甚至可能失去存在的理由。
这些情况同时发生，那些已经盲目发展了一段时间的AI软件公司，可能会有一大批在2026年面临生存危机。
本文来自微信公众号“硅星人Pro”，作者：Yoky，36氪经授权发布。
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