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OpenAI的领导层一直在描绘公司盈利之路的乐观前景。随着组织规模的扩大，Sam Altman建议大型模型的训练成本将相对于整体收入变得不那么沉重——这是一个经典的规模经济论点。纸面上的数学听起来合理。但值得审视的是存在一个脱节：尽管有这些扩展的预测，公司的实际亏损却在不断上升而非缩小。这种理论模型与实际财务之间的差距引发了一些严肃的问题：目前的AI开发方式是否真正可持续，还是经济学需要进行根本性的重置。
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纸面账单跟真实亏损差这么大，谁还信什么economies of scale啊，笑。
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Sam又开始讲故事了，损失越来越多却说能降本，要不是没上车我都想信。
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如果当初没被这套理论骗进去...算了，现在说什么都晚了。
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经典AI创业套路，烧钱讲梦想，然后"相信我们会盈利"，老一套了真的。
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数字好看归好看，账户里的钱不会骗人，这差距大到离谱。
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说得好听，可实际亏损还在涨，我怎么就这么容易被这种论调打动呢。
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要不说人家融资能力强呢，让投资人接着掏钱的同时自己却赔得飞快。
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规模越大亏得越凶，这套说法真的能圆上？
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Sam又在讲经济学故事了...但钱包会说实话
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scaling到最后反而更烧钱，是我理解错了还是模型有问题？
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账面上的economies of scale跟真实亏损完全两码事啊
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感觉大模型这条路走着走着就偏了，成本没降反升
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这种disconnect最能暴露问题，数字会骗人但真金白银不会