所有人都在关注每天发布的新模型能力如何实现突破性进展，but at what cost？学计算机专业的大学生烧不起 token 就要被劝退——这不是段子。反过来，如果在 2026 了计算机专业还在把已经进入技术黑箱的理论知识拿出来教本科生去做考古研究，而丝毫不碰 ai 编程，你不会觉得这也太落后了吗？

短短二三十年，数字鸿沟从"买不买得起电脑"到"用不用得起正版软件"再到"充不充得起 token"，同一道结构性不平等换了个计费单位，又一次浮出水面。

DeepSeek 把 token 价格打到地板，还开源，梁神配享太庙。但别以为他是慈善家，人只是把产品当做通往 AGI 殿堂的垫脚石。

是时候认真思考一下：怎么在不牺牲质量的前提下把推理成本继续往下打？总不能永远指望显卡产能救场。

更重要的是，我预判这个问题的答案可能不只是在通用模型上找，而在应用场景的 ai 能力适配优化上更是大有可为。解决方案就可以非常多样了，至少远没到真正需要在刷 sota 这件事上内卷钻牛角尖的时候。