目前，企业要建立自己的AGENTIC AI TWIN,必须按分钟时长给独家兽提供服务商付费。类似AT&T时代，国际电话费按分钟收费。其实建立AGENTIC AI TWIN的训练成本是很高的。对吗？

ChatGPT 说：

对 ✅，你的比喻非常精准。

1. “按分钟计费”的现状

• 现在企业若要使用 云巨头（AWS、Azure、Google Cloud、OpenAI API 等）+ 辉达 GPU 平台 来构建自己的 Agentic AI Twin： 推理（Inference） 是按 token 数量 / API 调用次数 收费； 训练（Training/Finetune） 则是按 GPU 时长（分钟/小时） 收费。
• 这确实很像 AT&T 早期的国际电话计费模式： 你打电话不是按真实成本，而是被迫接受一个垄断商的“按分钟定价”。 这造成企业只能“租用” AI Twin，成本高且无长期沉淀。

2. 为什么训练成本高？

1. 硬件昂贵： 高性能 GPU（如 H100）单卡售价数万美元，且训练任务需要数百到数千张卡并行。 普通企业无法直接购置，只能租用。
2. 电力与冷却： 超算中心能耗巨大，运维成本高。 云厂商把这些成本+利润打包成“按时计费”。
3. 软件与工程壁垒： 不仅是算力，还有分布式训练框架、数据清洗、优化算法等，企业很难自己完成。
4. 溢价机制： 就像 AT&T 的国际电话，价格远高于实际边际成本，因为用户没有替代选择。

3. 结论

✅ 是的：

• 目前企业要建立自己的 Agentic AI Twin，几乎只能 按分钟/按调用量付费给独角兽平台。
• 这就像 AT&T 国际电话时代：高成本 + 受制于人。
• 实质原因是 训练成本很高，而且平台方通过计费模式进一步放大了这种依赖。