在大洋彼岸的硅谷，对AI工具访问进行限制变得愈发常见。
近日，Anthropic调整了Claude免费版、Pro版和Max版用户的流量限制，使用户在高峰时段（每日上午5点至11点）使用Claude时，会更快地达到流量上限。
“我们已经推行了许多效率提升举措来应对这一点，但仍有7%的用户会遭遇此前不存在的限制，尤其是专业版用户。”参与Claude开发的 Thariq Shihipar表示：“如果需要运行大量词元（Token）密集型后台作业，将它们转移到非高峰时段将是更好的选择。”
无独有偶，据BusinessInsider报道，日前谷歌内部推出一款名为Agent Smith的AI工具，因使用量激增、人气爆棚，已被限制访问权限。据悉，该工具可自动执行编程任务，通过谷歌内部聊天平台，员工可以直接用手机向其下达指令，随时随地指挥AI工作。
颇为矛盾的是，公司们一边限制访问AI工具，一边积极推行AI常态化。根据过往报道，从初创公司到谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头，AI使用情况正不断被纳入员工的绩效管理体系。Meta一份内部文件显示，2026年上半年，65%的工程师需要使用人工智能编写超过75%的已提交代码。
从AI“限流”到AI焦虑，巨头们一系列动作的真正指向，或许仍是算力收益的最大化。
▌效率为王
在本周早些时候，OpenAI宣布放弃运营Sora视频平台应用程序，并终止其所有服务，以释放算力资源全力推进下一代旗舰模型“Spud”。摩根士丹利分析师评价道，这反映了算力不足和存储不足的问题。
面对相似窘境，Shihipar声称，目前Anthropic正在进一步投资，以提高扩展效率（scaling efficency）。
所谓扩展效率，是指模型性能随计算资源增加而提升的速率，用每单位FLOPs投入所实现的损失下降幅度来衡量。换言之，同样增加一份算力，扩展效率越高，则模型损失下降越快、性能提升越显著。
早在去年11月，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever就宣布，那个只要“堆算力”就能赢的时代，已经结束了。
在2026 GTC大会上，黄仁勋也表达了类似的观点，即AI竞赛不再是比拼原始算力，而是效率与商业化。
随着“烧钱”叙事愈发冷却，OpenAI已经率先“站队”。据知情人士透露，该公司于今年2月将2030年算力支出目标，调整至约6000亿美元，较此前高调宣布的“1.4万亿美元基础设施投资承诺”出现了显著下调。
与此同时，在OpenAI的ChatGPT广告业务试点推出后，于六周内已经达到了年化收入1亿美元的里程碑。尽管有分析师指出，这一举措可能会惹恼一些客户，并损害对该产品的信任度。
华创证券表示，当前AI产业正处于从“技术验证”向“商业落地”的关键转折点，AI-Native（人工智能原生）应用不可阻挡之势重塑全球科技版图。海外市场，AI商业模式从“烧钱换增长”进入“价值兑现”阶段，护城河正在向“场景深度”与“数据闭环”迁移——工业领域的预测性维护、金融领域的智能风控、医疗领域的辅助诊断、法律领域的合同审查，这些垂直场景凭借专有数据积累与行业Know-how，构筑起难以逾越的竞争壁垒。
