经济学家张瑜：AI硬件高价只是暂时现象

　　华创证券首席经济学家张瑜近期明确判断：当前AI硬件价格太贵的情况“肯定不是常态”，未来随着供给端生产力释放和价格下降，真正走向大众市场的AI应用才会涌现。

　　一、张瑜的核心判断：高价不可持续

　　观点明确：张瑜指出，当前的硬件订单和价格“不可能长期维持”，只有供给端生产力释放、价格明显下降后，真正的AI应用大赢家才会逐浪而生。

　　历史规律支撑：她类比电力、互联网等通用技术的发展路径，指出新技术扩散初期劳动生产率甚至可能先下降，之后才进入加速上升期——“不能指望在铁轨上跑马车”。

　　市场信号印证：2026年7月，谷歌、微软、Meta、亚马逊等巨头全年AI资本开支逼近7000亿美元，但市场用股价暴跌回应——微软跌超6%、谷歌跌超7%、亚马逊跌超11%，投资者对“烧钱换增长”模式的耐心正在耗尽。

　　二、AI硬件价格高企的深层逻辑

　　硬成本刚性：推理要算力，算力要芯片，芯片要电，电要水——每一层都是硬成本，“边际成本为零”的假设是AI商业叙事里埋得最深的一颗雷。

　　企业承受压力：有科技公司因员工AI工具用量上限设置不当，一个月烧掉近34亿人民币算力费；Uber前四个月就透支全年AI预算，部分中小企业直接限制员工月度AI额度封顶500美元。

　　行业共识趋势：多位从业者表示，按当前电力和算法资源紧张的趋势，AI价格可能越来越贵，“除非某个技术突破突然大大降低算法成本”。

　　三、价格下降的路径与方向

　　推理成本快速降低：2026年已有AI价格战打到“100万token几分钱，比打印一页纸还便宜”，说明成本下降的技术空间存在。

　　硬件创新与软件协同：NVIDIA黄仁勋坦言，AI系统售价不菲，但能产出全球成本最低的token。仅靠硬件蛮力不行，必须搭配成熟完善的软件栈才能完全释放硬件性能。

　　低算力方案兴起：已有不到十元成本的硬币大小电路板，能运行联网机器人并用语音下达指令，说明“不需要GPU”的AI应用路径正在拓宽。