Cryptopolitan報告：蘋果建議棄用AI計量器，39%讀者認同

蘋果希望企業停止按令牌付費，轉而購買一整排Mac電腦用於其AI工作。在新款Mac發佈的那一週，OpenAI和Anthropic降低了API價格。我們詢問了我們的 通訊 讀者他們會選擇哪種方式。 

引發此事的提議 

9月22日，蘋果以一場獨特的發佈活動開始交付其新款Mac mini和Studio臺式機。此次並未主打速度或設計，而是圍繞運行成本展開營銷。蘋果的理念很簡單：一次性購買硬件，即可讓用戶在自己的設備上運行模型，而無需爲每個Token向雲服務提供商付費。

關於在進行AI工作時“按令牌付費”含義的快速說明。當企業通過雲端使用ChatGPT或Claude等AI模型進行工作流程時，他們通常按“令牌”付費。一個令牌是一小段文本，大約相當於四分之三個單詞。公司發送的提示詞和收到的響應都會被計入總賬單。一個簡短的查詢可能只需不到一美分。然而，一個花費數小時掃描文檔、分析信息並重寫代碼的AI代理很容易消耗數百萬個令牌。這就是爲什麼用量會迅速累積，就像一輛不停運轉的出租車計價器一樣。蘋果將自己定位爲替代解決方案，實質上改變了成本結構。 

這一主張背後的數字同樣不容小覷。Mac mini起售價爲899美元，搭載蘋果全新M5 Ultra芯片的Mac Studio售價爲5,499美元，而頂配版本的價格接近20,000美元。蘋果在新聞稿中表示，Mac Studio允許用戶完全在本地設備上運行大型模型，“無需計算Token數量，也無需擔憂不斷上漲的雲成本。”

爲證明這一點並展示其能力，蘋果將四臺 Mac Studio 連接在一起，運行了一個萬億參數模型來排查圖形錯誤。這類工作負載通常與數據中心相關聯，但蘋果表示整個設置僅從一個牆插電源即可運行。 

蘋果的這一優勢可追溯至其在 2020 年出於完全不同原因做出的決定。當時在轉向自研芯片時，它將處理器和內存集成在同一封裝中以提高電池續航。這種設計恰好非常適合 AI 工作負載，因爲大型模型需要快速訪問大量內存。蘋果在人們尚未提出此類需求之前數年，便意外獲得了這一優勢。

市場已經給出了一些認同的證據。隨着開源智能體工具 OpenClaw 的傳播，中國部分地區的 Mac mini 已售罄，而高內存配置的 Mac Studio 自發布以來一直難以買到。 

與此同時，Meter 的價格變得更低了 

就在蘋果開始發貨的那一週，兩家最大的模型實驗室在令牌定價上展開了激烈競爭。這使得硬件購買與按令牌付費模式之間的爭論變得真實而緊迫。 

Anthropic 將 Claude Opus 5.5 的價格降至每百萬令牌 4 美元，輸出每百萬令牌 20 美元，較上一版本降低了 20%。大約在這則消息發佈 90 分鐘後，OpenAI 以約爲其上一代模型一半的價格推出了 GPT-6 Sol 和 Luna。這兩家公司現在正公開競爭完成任務的成本，而不再僅僅比拼基準測試分數。 

這就引出了一個問題：如果租賃成本持續下降，那麼投入數千美元購買會貶值的硬件還有什麼意義？ 

單個Token的價格僅揭示了故事的一面。Gartner預測，到2028年，智能體工作流的推理成本將增長五倍以上。更強大且負擔得起的模型將促使企業自動化更多任務、延長智能體運行時間並增加模型調用次數。因此，較低的單價並不能保證總支出降低。

其他廠商正在跟進

蘋果在該領域的市場份額遠不如公告所顯示的那樣強勁。據路透社引用的IDC數據，蘋果在企業桌面市場的份額目前爲4.6%，而Windows則佔據91.3%的份額。微軟正瞄準同一批買家，其CEO薩提亞·納德拉在2026年6月初的Microsoft Build大會上將端側AI描述爲“無計量的智能”，並在X帖子中提及此事。

10 月 7 日，在舊金山舉行的 Windows 活動上，微軟發佈了起售價爲 2,599 美元的 Surface Laptop Ultra，以及一款配備 128GB 內存、售價 5,999 美元的緊湊型桌面設備 Surface RTX spark dev box。與此同時，華碩、戴爾、惠普、聯想和微星也開放了各自 RTX spark 機器的預購。目前的情況是，本地 AI 的推廣已演變爲一場規模更大的行業辯論。 

結果說明了什麼

這是一份脫胎於加密貨幣領域的通訊，在該領域中，“掌控自己的資產”幾乎被視爲一種信仰。自我託管、運行自己的節點、不將你能親自保管的東西託付給第三方。關注這一領域的讀者對這種本能非常熟悉，無論他們個人是否踐行它。從某種意義上說，蘋果的推銷理念就是“非你之鑰，非你之幣”的硬件版本。它引起共鳴也就不足爲奇了。

更有趣的是，它的共鳴並沒有更強。

選擇固定費用（38.71%）： 這是佔比最高的選項，該選項的措辭可能起到了一定作用。“一米的賬單”是一個刻意營造的不安畫面，任何曾在繁忙月份目睹API費用飆升的人都深有體會。這一羣體押注使用量只會單向增長，而這正是Gartner預測所暗示的。如果你相信自己的AI工作負載將持續增長，固定成本看起來就像一種對沖手段。這裏還涉及一個在成本比較中看不到的隱私維度。永遠不離開你辦公桌的數據，就不會從別人的服務器中泄露。

按令牌付費（約31.6%）：緊隨其後，這一組在當週的具體事實方面擁有更有力的論據。價格剛剛被削減了多達一半。最好的模型仍然是你租用的那些，而不是你可以下載並在Mac上運行的那些，能力差距對於嚴肅的工作至關重要。硬件也會老化。今天購買的機器將在兩年內運行去年芯片的去年型號，而API會在你不知情的情況下悄然升級。加上電費、維護成本和設置它的精力，“沒有前期風險”是一件值得重視的事情。

取決於工作負載（約29.7%）： 近三分之一的讀者拒絕選擇立場，老實說，這是大多數工程師會給出的答案。經濟狀況會根據你所做的事情而翻轉。全天候運行的穩定、重複性高容量作業有利於擁有。偶爾的突發任務需要最強大的模型則有利於租用。許多團隊最終將兩者兼用，在本地運行更便宜的開源模型處理常規工作，並調用前沿API解決難題。

將這三者放在一起，結果呈現接近的分割態勢，沒有任何選項能接近半數。這一受衆被所有權理念所說服，但並未確信其能獨佔鰲頭，而數據表明這是一個合理的判斷。 

一臺入門級 M5 Ultra Mac Studio 的價格可以在 OpenAI 新推出的 2 美元和 10 美元費率下購買數億枚代幣，這對於一名開發者和少數全天候運行代理的公司來說，意味着漫長的使用週期。目前下跌的價格有利於租賃方，但如果 Gartner 的預測成真，總賬單持續攀升，財務團隊將開始計算蘋果和微軟希望他們計算的精確數字。 

更重要的變化可能是，人們開始考慮本地 AI。就在兩年前，將 AI 模型保留在個人電腦上的想法還遠未成爲主流考量。 

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