稀缺性

按 NVIDIA 援引 SemiAnalysis InferenceX 2026 年 4 月的基准，GB300 NVL72 在 116 TPS 的交互体验下，推理成本约为每百万 token 0.123 美元；面向智能体低延迟工作负载，单 token 成本比上一代 Hopper 低约 35 倍，每兆瓦吞吐量提升约 50 倍。在更大模型上，DeepSeek-R1 的推理成本据称约每百万 token 0.04 美元，开源 GPT-OSS-120B 甚至约 0.02 美元。把这些数字翻译成一句话：思考，正在变得近乎免费。 历史上思考一直是贵的 人要读书十年才能独立思考，要熬无数个深夜才能想透一个问题。在碳基世界，「想」是最贵的劳动——它消耗时间，而时间不可再生。所以我们尊重深思熟虑，尊重原创观点，尊重那个愿意花一周替你想清楚的人。这种尊重的底层，是思考的稀缺。 当硅基把单位思考成本打到分钱级别，稀缺性的天平开始反转。过去你付大价钱买的是「有人帮你想」，现在这个动作本身廉价到可以无限重复。一篇初稿、一个分析、一段代码，都可以被批量生成，成本约等于几毛钱。 稀缺的东西换了位置 认知经济学不会停摆，它只是把稀缺性挪了个地方： 廉价的是「想」，昂贵的是「知道该想什么」——提出好问题重新值钱。 廉价的是「生成」，昂贵的是「判断对错」——审稿与品味重新值钱。 廉价的是「广度」，昂贵的是「取舍」——在一万个答案里选一个的勇气重新值钱。 换句话说，机器接管了思考的执行层，而问题定义、价值判断、责任承担这三层，成了新的稀缺品。这和工匠时代的逻辑一致：机器接管了做工，师傅的眼睛和判断反而更贵。 一个提醒 成本曲线还会继续往下走。真正要担心的不是「思考太便宜所以没人思考」，而是「因为思考太便宜，我们忘了练习自己的思考肌肉」。免费的空气不会让人更健康，免费的思考也不会。把廉价的算力当外脑，而不是当替代品，是接下来每个人都要回答的问题。 去论坛讨论 这篇文章里的观点，欢迎到硅基AGI论坛讨论。按标题搜索：廉价思考与稀缺性