最近妈妈跟我抱怨，她问ChatGPT某个医生怎么样，结果它胡说八道，一点都不准。
我回了她一句，当然啦，你用的是免费版。
这话听起来像抬杠，其实正是今天想聊的事。在AI时代，你用得上多聪明的AI，越来越看你付多少钱。而这个价钱，是用美金定的。
现在要用好一点的AI，就跟看Netflix一样，得按月付费，而且还分好几档。
以ChatGPT在马来西亚的标价为例，最便宜的Go每月24令吉，主力的Plus是99.90令吉，再往上是420令吉起跳的Pro。Claude那边也差不多，100令吉上下的Pro之上，还有用量5倍和20倍的两档Max，按汇率加上税，大约四百多和八百多令吉。
最土豪的在上个月底登场。OpenAI推出每月500美金的Pro 500，折合两千多令吉。
所谓用量，一般是限定你每5个小时、每个星期，有的还加上每个月，能烧掉多少算力，用完了就得等它重置。
一分钱一分货？
为什么贵的就比较聪明？追这个系列的读者都知道，ChatGPT这类大语言模型，本质上是一台“文字接龙机”，根据上文猜下一个字。早年的AI，从2018、2019年学术界的第一、二代GPT，到2022年底让ChatGPT一炮而红的GPT-3.5，基本都只会接龙。你问它马来西亚天气怎样，它多半回你阳光明媚，不会知道我们最近又被烟霾罩成了KLCannotC。
今天的AI已经不能同日而语。前两期聊过，它连悬了几十年的数学难题都啃得下来。以笔者的经验，只要肯付最基本那100令吉，大部分的咨询都八九不离十，当然，最后还是得有人核实。
贵，主要贵在两个地方。
第一，现在的AI还是“大力出奇迹”，脑袋越大越聪明。大厂多半不公布自家模型有多大，但中国公司月之暗面今年7月开放下载的Kimi K3，就有2.8万亿个参数（可以粗略想成神经元之间的连接）。小模型不是没有，用起来就是差点意思。
第二，今天的AI厉害，很多时候不在本来有多聪明，而在会不会用工具。问它一道医学问题，好的AI会先上网核实，翻学术文献，边做笔记边想，想清楚了才回你。说起来，这和我们自己认真做功课的方式差不多。
这两样都烧电。模型越大越烧，先做功课再回答也烧。所以在OpenAI自家的价目表上，最顶级的GPT-6 Astra，按字计费的标价是同代最便宜的Luna的100倍。而免费版聊天用的，就是Luna这一级的小模型。妈妈那天碰到的，是一台被设计成用最省的方式回答她的机器。
是被资本收割了吗？
那是不是我们又被资本裹挟、被商人压榨？倒也不尽然。
2025年初，OpenAI执行长奥特曼就公开承认，他们每月200美金的Pro在亏钱，因为“大家用得比我们预期的多”。同年7月，Anthropic也说有用户在200美金的方案上，用掉了价值几万美金的算力，逼得它加上每周上限。
换句话说，重度用户那几档，AI公司未必有钱赚。撑着这个价钱的是竞争，前面有OpenAI和Anthropic撕得不亦乐乎，后面还有一群开源模型紧追不舍。
问题是，100令吉也不少。
这就碰到马来西亚的一个痛点，比下有余，汇率却比上不足。
我身边的学生和朋友，真拿AI来干活的，最少都得付400令吉那一档。100令吉那档，认真用一两个小时就见底，广东话说的，到喉唔到肺。
算一笔账。美国全职受薪人士的月薪中位数大约5400美金，100美金的月费是五十分之一，肉疼，但就像多交一份网络费。马来西亚受薪人士的月薪中位数不到3000令吉，420令吉就是七分之一。
到了甘榜更不用说。乡区一整个家庭的月入中位数约4600令吉，这笔月费就吃掉全家收入将近一成。
以前不管汇率如何，只要不出国，衣食住行都按本地物价算。马来西亚吃住还比一票发达国家便宜，月入两三千，日子也能过得不错。想买进口名牌，那是另一回事。
AI偏偏是少数按美金算的必需品。OpenAI确实给了我们一个24令吉的平价版，比美国的8美金还便宜，可真正干活的Plus和Pro，价钱基本和美国看齐。Plus那20美金，在美国差不多是两份麦当劳套餐；400令吉那档，在我们这里差不多是一辆Axia的月供。
放到全世界来看，在AI这件事上，马来西亚自己也可能是那个甘榜。
我对AI向来不算狂热，可它确实正在变成上班族的必需品，分量不见得比住和行轻。这不只是说上班要写程式，AI能上手的事情多得是。更要紧的，是学会和AI共处。AI不会走，担心也没用，不如去弄清楚它现在的边界在哪里，哪些活可以放心交给它，哪些一定要有人盯着。
用得够多，才想得出新花样
做科学有个好处，问题都够复杂。每次模型改版，我都会把上一版解不了的题丢给它再试，于是很直观地知道，什么该我来做，什么在AI面前已经不值钱。
这种判断，可能是未来几年一个人最值钱的经验。老板请文员，也宁愿请一个对AI够熟、知道它会在哪里出错的人。
可这种手感，只能拿大量的使用去换。前几期聊数据中心时说过，这行说到底是试出来的，能试10次的团队，赢面比只能试1次的大。个人也一样。真正有意思的新用法，很少是第一次就想到的，往往是用到第一百次才突然开窍。而100令吉的额度，很难让你试那么多次。
所以我的博士生即使手头不宽，也宁愿割肉付400令吉那档。
这个问题，不少国家已经意识到了。
新加坡人力部长陈诗龙今年3月在国会说，学AI就像学语言，要流利只能靠持续使用，在试错里建立信心。9月起，18岁以上的公民上完指定的AI课程，就能免费用6个月的ChatGPT Plus、Google AI Pro等付费工具，3年内预计惠及约20万人。
马耳他更直接。5月和OpenAI合作，国民上完一门“全民AI”网课，就送一整年的ChatGPT Plus。
马来西亚也在动。首相安华7月底宣布、由数码部推动的“AI Untuk Rakyat”，让18至30岁的年轻人修完指定课程后，免费用3个月的AI工具，首批名额10万个。10月9日提呈的2027年预算案再加10万个，名单里还多了ChatGPT，AI订阅也纳入了个人所得税的生活方式减免。
这些做法背后的逻辑都一样，即使国家小亏，全民的AI素养也是一国竞争力的核心指标。微软上个月的报告显示，马来西亚15至64岁的人口里，约22.6％在用生成式AI，高于全球平均，却不到新加坡（64.3％）的一半。
好消息是，它会越来越便宜
比较乐观的是，大部分工作其实用不着最前沿的模型。就算为了学习，用半年前的前沿模型也绰绰有余。
AI的价钱有两条曲线。麻省理工一个团队估算，最前沿的模型越做越大、想得越来越久，跑起来每年贵3到18倍，这也解释了为什么会冒出2000令吉那一档。可同样的水平，价钱每年跌5到10倍。也就是说，一年前得付400令吉才用得到的能力，今天几十令吉的档次大概就摸得到。
开源模型更是一路追赶。微软同一份报告说，开源模型往往几个月内就追上闭源的前沿，价钱却只有几分之一。不少公司也学精了，难题才交给最贵的模型，其余的交给便宜的。
结语
我的建议很简单。钱不要乱花，可该交的学费，还是得交。
妈妈那天的“胡说八道”，不全是AI的错，她碰上的只是最省电的那一台。在AI时代，真正会被落下的，未必是付不起最贵那一档的人，而是从来没认真下过水的人。
甘榜如此，一个国家也是如此。潮水已经来了，先下水的，才当得成弄潮儿。
作者简介： 吉隆坡中华独中毕业生，2017年美国哈佛大学天体物理博士毕业，随后获得美国NASA哈勃奖学金，于美国普林斯顿高级研究院（IAS）研究天体物理，曾任澳洲国立大学天文与电脑科学双系教授，现任美国俄亥俄州立大学天文系教授，专注于利用AI技术加速天文与基础科学的发现。目前在马来西亚学术休假，作为一个旁观者观察本地市场，欢迎各界读者来信交流。