2022年12月初，我在访问 V2EX 的时候，发现多出了大量关于 OpenAI、ChatGPT 的帖子。所谓的人工智能和 AI 概念，在当时的我看来并不值得在意。因为那时的我刚见识过区块链、经历过矿潮、目睹过元宇宙，我的第一感受就是：干，显卡又要涨价了。不过当时我手持 3080ti，并没有多少想升级 4090 的意愿。

未曾想到，当时吹起的这股 AI 风潮，会在三年半后一路吹进街边的电信营业厅里。

蛮荒时代

2022年11月，OpenAI 发布了 ChatGPT。我在 V2EX 上看到了这些信息，虽然当时注册就能免费使用，但因为需要海外手机号验证，而我手里只有中国大陆和中国香港的号码，均无法使用。我只能在门外当一个不明就里的旁观者，远远地望着。

到了2023年，OpenAI、微软、Google 大厂干架，而我一直没拿到内测机会，只能一直望着望着。于是，在 AI 浪潮的第一个夏天，我谈恋爱去了，AI 并没能进入我的生活。

到了2024年，随着 Google 的 Bard 改名为 Gemini，我终于找到了稳定使用 AI 的途径。那一年，我开始在 Web 端和 Gemini 沟通，问它问题、让它尝试写一些简单的代码。我记得很清楚，那时候它生成的代码经常一丢进 IDE 里就直接报错，连编译都过不去。我只能再把报错信息丢给 Gemini 让他去改。虽然效率极低，但那个夏天我终于意识到：AI 是可以帮我写代码的，哪怕需要我手动复制粘贴、一步步去人工纠错。

也是在2024年，我认识的一位矿老板因为挖矿收益低下、风险增加，开始转型卖算力，并尝试用 Ollama 去部署一些本地模型。

摩登时代

2025年年初，春节前夕，我的矿老板朋友找到我，让我陪他去吃顿饭，应付一个局。对方同样是矿老板，也是从2024年就开始尝试转型算力，但他们手里依然还在挖币、炒币，天天计算着各种成本和风险——是在关机线边缘苦苦挣扎，还是直接断电关机。

饭局上，我的矿老板朋友提到了一个刚发布不久的新东西：DeepSeek-R1。他们计划用这个模型给一些网店客服、ToB 销售构建专属知识库。虽然当时我对具体的技术细节还一知半解，但在饭桌上我一边用手机搜索、获取信息，一边用纯粹的数学逻辑帮他们当场推演各种方案的可行性，毕竟矿老板里手里有海量的显卡，他们可不愿意直接低价抛售它们。那顿饭吃得很愉快，毕竟我是去白嫖的。

紧接着到了春节，DeepSeek-R1 彻底爆火。各大手机厂商争先恐后地把自家语音助手接入进去，还特别醒目地标注“DeepSeek-R1 满血版”。那段时间 DeepSeek 官网频繁崩溃，甚至连电脑上的各种流氓软件都打着“R1 满血版，一键部署”的旗号招摇过市。随着 DeepSeek 的出圈，豆包、元宝等国内大厂的 AI 产品也开始疯狂发力。我身边的普通人也开始尝试向 AI 提问，尽管那时的 AI 幻觉依然严重。

在这之前，我写代码都是在 Web 端和 AI 机械对话，再把代码复制粘贴到 Visual Studio 里。而在2025年的夏天，我开始彻底转向在 VS Code 里使用 Roo Code 这类 Agent 插件去直接修改和编写代码了。（只可惜到了2026年5月，Roo Code 已经停更转型了）

魔幻时代

2025年年底，在 V2EX 冲浪时，我第一次了解到 OpenClaw 的发布。当时我的第一印象是：这不就是把 Claude Code、Codex CLI 这种编程工具，做成了不仅能写代码、还能干各种日常杂事的通用 Agent 吗？

未曾想，到了2026年1月，这玩意儿突然爆火，火得一塌糊涂。国内各大厂商顺势推出了自己的 Coding Plan 订阅，网络上到处都是一键部署工具。随后，有两件事深深地冲击了我：

一是豆包、通义千问等国产大厂开始疯狂砸钱推广，请全国人民免费喝咖啡、喝奶茶。这种“蝗虫式”的免单地推直接挤爆了线下的各大奶茶店和咖啡店。

二是深圳、江苏等地的政府部门竟然出台了各种政策，白纸黑字地支持和补贴“养龙虾”。媒体每天都在宣传某某“养虾人”工作效率翻了不知道多少倍，哪里又在提供免费的龙虾部署服务……

这种魔幻的地推和普及速度极其恐怖。以至于现在，身边随便一个人遇到不懂的事，都会下意识地去问问豆包、问问D老师。相比之下，始作俑者 OpenClaw 反而因为安全合规问题，被工信部和公安部发布红头文件通报，迅速消失在公众的视野里。

此时此刻

在经历了短暂的“魔幻推广期”后，国内各大厂商回过神来，发现之前为了抢占市场而推出的 Coding Plan 不限量额度给得实在太慷慨，直接被高频运行的 Agent 薅秃了。

于是，他们纷纷下架包月套餐，推出了全新的 Token Plan。收费模式由原先的“每5小时刷新额度”改成了“每月总额度”，甚至发明了各种代币，在后台用看不见的隐藏倍率疯狂扣除你的额度。对用户而言，最直观的感受就是：花同样的钱，能买到的 Token 缩水了十倍不止。

更让我郁闷的是，很多原本不需要 AI 就能轻松搞定的事情，我却因为严重的路径依赖，非要让 AI 去插一脚，白白烧掉了大把的 Token。

我平时习惯用 RSS 订阅进行一些 BT 自动化下载，但我发现并不是所有的资源我都需要，所以想在工具链里加一个人工筛选环节——RSS 获取到新资源后，先给我发个消息，我手动确认后再提交下载任务。

这么简单的一件事，我交给了 Hermes。结果它烧掉了我整整 50M 的 Token，却连整个工具链都没有跑通。在傻傻等它折腾了后，我猛然惊醒：我为什么不直接 Vibe Coding 写一个几百行的轻量服务来处理这档子事呢？而且写好之后，后续运行根本不再需要任何 AI 的介入。

醒悟过来后，为了把这个工具链彻底固化下来，我又烧了 60M Token，一口气做了一个带 Web 管理界面的 RSS 订阅下载服务。折腾一圈，纯属开着火箭送外卖。

现在是我与 AI 共处的第四个夏天，此时此刻的我，患上了严重的 Token 焦虑症。

不仅仅是因为工作和生活已经离不开大量的 AI 辅助，更因为在我的账号被封之后，我很难再找到稳定、廉价甚至免费的替代渠道。而我知道，我每个月至少有几亿 Token 的硬性需求。我发现，自己已经被 AI 绑架了。它用无孔不入的便利一步步诱惑着我深入，而我现在却只能在严重的 Token 焦虑中，看着余额不断减少。

也许，只有等到算力成本再次突破、Token 价格迎来下一轮暴跌时，新一轮的全民狂欢才会重新拉开序幕吧。