1第一类锚点：云侧模型，别再比月费

当「5 倍」被删掉，比价的坐标就没了

9 月 27 日，有订阅用户注意到 ChatGPT 的付费页面变了：原本 100 美元和 200 美元每月的两档 Pro，分别改名为「Pro Standard」和「Pro More」。变化的关键不在名字，在于原先明确标注「Plus 用量的 5 倍」与「Plus 用量的 20 倍」两行说明被删掉了，替换为一句模糊表述——用量比 Plus 更多。更早的信号出现在代码里。9 月 25 日，codex 代码仓库合并了一个涉及 24 个文件的改动，标题是「Add Pro Max Plan and Update Pro Display Names」：新增内部代号 promax、对外显示名「Pro (Max)」，原有的 prolite 与 pro 则对应到「Pro」与「Pro (More)」——恰好和页面上出现的两个新名字对得上。代码本身没有价格，但此前泄露的应用内字符串显示 Pro Max 月费为 500 美元，卖点是「最快的性能与 Codex 体验」。

三档订阅的可比性变化截至 2026-09-29 公开信息，Pro Max 未获官方确认

档位	改前口径	改后口径	采购侧还能用什么比
100 美元档	Plus 用量的 5 倍	Pro Standard，「比 Plus 更多」	实测单位任务成本
200 美元档	Plus 用量的 20 倍	Pro More，「比 Plus 更多」	实测单位任务成本
500 美元档（传闻）	—	主打最快推理与完整 Codex	延迟指标，而非用量指标

表注：改前口径来自用户保存的页面截图与媒体转述；500 美元档位的价格与存在性均以泄露字符串为依据，OpenAI 未确认，正式信息或在本周二的开发者大会上给出。

判断：这件事对做预算的人有直接的操作含义——**当厂商主动删除可比的倍数承诺时，你不可能再从价目表上算出一致的单位成本**。剩下的唯一办法是自己测：固定一批有代表性的任务（对我们来说就是具身场景下的意图解析、任务分解、失败归因这类典型请求），记录每个档位完成同一批任务所需的费用与时间，得出「单位任务成本」和「单位任务延迟」两个数。这两个数是自己的，不受厂商口径变化影响，也是唯一能跨档位、跨厂商比较的东西。同一个窗口里还有一条正面案例。MiniMax 上线 M3.1-Flash-Preview，把推理深度拆成 low、med、high、xhigh、max 五档独立可选，默认是 Flash 预览版加 max，轻任务可以手动下调。判断：把「推理深度」做成可选项，本质上就是把成本控制权交回用户手里——它比「用量是别人的几倍」这种表述诚实得多，因为深度档位直接对应算力消耗的量级。**采购侧应当优先选择这种把成本旋钮暴露出来的产品形态。**

2第二类锚点：边侧算力，TOPS 必须连功耗和日期一起写

1000 对 2000，但这两个数字不在同一张表上

机器人项目绕不开边缘算力，而这个领域的数字最容易误导人。本轮提供对照的是 SiMa.ai：这家公司宣布完成 1.5 亿美元 C 轮融资，估值 14.5 亿美元，累计融资超过 5 亿美元，由富达管理与研究公司及 Amplify 联合领投，Alter Venture Partners、戴尔科技资本、StepStone 等参与，新投资方包括 AllianceBernstein、Baron Capital 与摩根大通。资金投向两处：下一代系统级芯片 Modalix，以及名为 Palette Neat 的智能体开发环境。需要连同一起读的三个限定：第一，目标是 **1000 TOPS 且功耗低于 80 瓦**，交付时间是 **2028 年上半年**；第二，这是**目标值**，不是在符合规格的量产硬件上测得的结果；第三，作为对照，英伟达 Jetson AGX Thor 为 2000 FP4 TOPS，主流模组 T2000 与 T3000 分别约 400 与 865 TOPS。

边缘算力档位对照TOPS 与功耗为不同口径，务必成对引用

Jetson AGX Thor

2000 FP4 TOPS（已发布）

SiMa Modalix 下一代

1000 dense TOPS / <80 W（2028H1 目标值）

Jetson T3000

约 865 TOPS

Jetson T2000

约 400 TOPS

数据口径：英伟达各档为公开规格（FP4 精度）；SiMa 为承诺目标值（稠密 TOPS），且交付时间在 2028 年上半年。两种 TOPS 的精度定义不同，不能直接相除得出「倍数」关系。

判断：把这三行并排放，最容易犯的错误是得出「SiMa 是英伟达的一半」。实际上这两个数字分属不同精度口径、不同交付时间、不同产品状态（在售 vs 计划）。正确的写法是成对记录三件事：算力、功耗、可采购日期。缺任何一项，这个数字就不能进预算表。还有一条常被忽略的限定：SiMa 已披露的客户名单偏工业——博世、艾默生、美光、新思科技、ARK Electronics、AVerMedia，而不是人形或汽车品牌的头部名字。英文分析也指出，其当前收入大概率来自工厂、成像与嵌入式应用，机器人与车辆这两块高光市场仍在前方。判断：这意味着它的产品成熟度可能在工业边缘场景里已经验证过，但**在机器人形态上还没有公开的量产案例**。评估这类替代方案时，要问的不是「性能差多少」，而是「有没有和我形态相近的客户已经在跑」。

3第三类锚点：供给与配套，决定算力能不能按时到位

上游排期才是真正的交付风险

算力预算里最常被漏掉的一块是供给。同一批材料里有两条相关：NXP 与世界先进合资的 VSMC 在新加坡开出 78 亿美元的 300mm 晶圆厂，覆盖 130 至 40 纳米工艺，目标 2027 年一季度量产、2029 年满产约 44,000 片/月，NXP 首席执行官把物理 AI 列为需求来源之一；国内侧，运动控制部件厂商中大立德计划定向增发募资不超过 5.3 亿元，投向具身 AI 关节模组生产项目与工业自动化分布式智能执行器项目。判断：这两条属于同一类信号——**算力与零部件的扩张，最终要落在晶圆产能和产线排期上，而这部分周期以年计**。当一份机器人方案里写着「明年上量」，需要核对的第一件事是它的芯片与关键模组在什么节点拿到货。这个判断在这里是可操作的：预算表里应当有一列写「到货时间」，而不是只写规格。顺带一条行业预测可作参考：Counterpoint Research 预计，包括机器人、汽车系统与无人机在内的物理 AI 设备累计出货量到 2035 年将达到 1.45 亿台。判断：这是一个用于说明市场规模的预测值，不能用于推算单点需求，但可以用来说明「为什么要提前锁定产能」这件事不是过度准备。

判断：云侧与边侧的成本正在同时变得不可直接比价。云侧表现为厂商删除用量倍数改说「更多」，边侧表现为 TOPS 不带功耗、不带日期、不带精度口径。应对方式只有一条——把比较基准从「厂商公布的数字」换成「自己实测的单位成本与延迟」。三类锚点分别是：每任务的费用与时间（云侧）、算力除以功耗再叠加可采购日期（边侧）、到货时间与产能节点（供给侧）。

最后附一张可以直接拿去询价的清单：

具身项目算力询价清单按本文三类锚点整理，可直接复用

类别	要问的问题	合格答案的形态
云侧模型	同一批任务在两个档位下的费用与耗时各是多少	单位任务成本 + 单位任务延迟，允许自测复现
云侧模型	推理深度是否可选、有没有档位对应的价格	档位与计价规则同时公开
边侧算力	算力是多少、功耗多少、什么时候能买到	三项成对给出，并标注精度口径与是实测还是目标值
边侧算力	有没有形态相近的客户在量产中使用	可核查的客户与场景，而非行业名单
供给侧	关键芯片与模组的到货节点	明确季度，且与产能扩建节奏对得上
退出成本	迁移到另一套硬件要改多少代码	可量化的代码复用比例（厂商自述须标注）

表注：最后一行针对的事实是 SiMa 声称其 Palette Neat 可保留约 90% 的既有软件投入——该比例为厂商估计值，本文按自述处理，实际结果因项目而异。

来源：腾讯研究院 AI 速递 20260929（2026-09-29 00:05，URL 见 source_url）；AIBase 与太平洋科技 2026-09-28 稿；SiliconANGLE 系 SiMa.ai C 轮报道（经 Silicon Report、AI Weekly、Pulse 2.0 汇总）；FutureX Physical AI Daily Issue 134（09/29）。素材时间窗：09-28 18:00 → 09-29 09:00；ChatGPT 定价页改动（9-27）与 codex 仓库改动（9-25）按扩窗规则以窗口内中文收录为增量。Pro Max 的 500 美元月费来自泄露字符串、OpenAI 未确认；其芯片供应传闻未证实；有关「o」助手与开发者大会发布计划的报道源自单一媒体转述与社交平台发帖，本文仅作时间锚点提示，不作事实陈述；SiMa 的 1000 TOPS 与低于 80 瓦均为 2028 年上半年交付的目标值，未在任何出货硬件上实测；Jetson 各档为公开规格，与 SiMa 的稠密 TOPS 口径不同，不可直接相除；Counterpoint 的 1.45 亿台为预测值；Palette Neat 的「约 90% 代码复用」为厂商估计。