比例不是拍出来的，是乘出来的

"本地模型在商业上无关紧要"——这个说法被 FT 的一篇报道直接顶了回去：AI 账单上涨正把美国公司推向更便宜的开源权重模型，包括来自中国的、替代 OpenAI 与 Anthropic 的选项；最硬的一个例子是 AT&T——计划一年内把开源模型在其 AI 工作负载中的占比从约 40% 提到 70%，而它每天要烧 450 亿 token，哪怕很小的成本差价，乘上这个量级都是天文数字。（转述自原帖）

这个数据链正好给今晚的三篇买了单。"可退路"讲开源卖的是反悔权，"塔尖留订阅、长尾搬回家"讲个人该按任务分层，"能力可以外采、结构必须自持"讲企业该留什么——AT&T 的 40→70 是同一逻辑落到采购部门的样子：客户开始逐项测试"我的活到底有几成真的需要前沿模型"。

前沿厂商仍然拿走大部分收入，但需求侧的算盘已经开动；这不是信仰转变，是每天 450 亿 token 逼出来的会计行为。

"每天 450 亿"这个量级值得单独记住，因为它解释了为什么成本差价在企业侧比在个人侧敏感得多。个人省下的是一杯咖啡钱，企业省下的是一整条产品线的毛利；token 单价乘以工业级用量，就是模型选型的引力——这也呼应"用算力保卫城堡"那篇的判断：厂商拼价格不是在讨好用户，是在防止自己的工作负载被 40→70 这种数字搬走。开源阵营的报价，本质上是给整个行业做的价格锚。

留一格清醒：AT&T 的目标是一年内达到，迁移的阻力（合规、集成、质量波动）不会因为目标而消失；"开源完全追得上"同样不是本文的主张——正确的读法是分层：长尾任务的性价比已经倒向开源，塔尖能力仍在前沿，两边各自守住的领地都比昨天清晰了一点。

给正在做模型选型的人一句落地的：照 AT&T 那道算术给自己出个题——把你上月的 token 总量乘上"前沿与开源的单价差"，得出的数字如果超过你为前沿能力多付的钱，就把占比最小的那几类任务先搬过去试一个月。比例不是拍出来的，是乘出来的——这也是"越是档期密集越只适合记账"那篇的续篇：账记到这个颗粒度，选型就不再是站队问题。