Lindy 弃用 Claude 转用 DeepSeek，节省数百万美元 AI 成本
随着智能体（agentic）AI 系统时代开始消耗海量的 Token，初创公司正面临一个残酷的现实：智能成本的增长速度可能很快就会超过收入。AI 初创公司 Lindy 为了在经济压力下生存，做出了一项果断的举措：完全放弃 Anthropic 的 Claude，转而采用 DeepSeek。
前沿模型不可持续的成本
对于许多高增长的 AI 初创公司而言，运行大语言模型（LLM）的费用已成为威胁其偿付能力的主要因素。Lindy 仅由 25 名员工组成的精简团队，发现其 AI 计算支出实际上已经超过了人员成本。CEO Flo Crivello 最近向 CNBC 透露，这些成本已变得“不可持续”，威胁到了企业的生存。
为了应对这一问题，Lindy 执行了一次大规模的转型，彻底抛弃了 Claude 生态系统。通过迁移到 DeepSeek——为了缓解地缘政治担忧，该模型由一家总部位于美国的美国本土公司托管——这家初创公司的成本曲线“直线下降”，从而节省了数百万美元。
性价比效率的崛起
Lindy 的举动反映了行业内的一个更广泛的转变，即从追求纯粹的模型能力转向“性价比”优化。虽然像 Claude 和 GPT-4 这样的前沿模型代表了推理能力的金标准，但它们昂贵的价格让处于规模化阶段的初创公司难以维持。
行业专家正开始验证这一转型。Snowflake 的 CTO 在最近的一项分析中指出，虽然某些中国模型（如 GLM-5.2）在各项基准测试中可能并不完全优于 Claude，但它们具有极强的竞争力，并且在特定任务的性价比上往往更胜一筹。随着公司向智能体工作流（agentic workflows）转型——即由 AI 智能体自主执行多步骤任务——所需的巨大 Token 量使得高成本模型变成了一种负担，而非资产。
对 AI 格局及 Anthropic 的影响
这一发展对 Anthropic 等模型提供商来说是一个警示。正如 OpenAI 的 Sam Altman 所承认的那样，向智能体系统的转型正使 AI 成本成为企业的“重大问题”。如果前沿模型提供商不解决其定价结构问题，他们将面临将大量市场份额输给更高效、更专业或更实惠的替代方案的风险。
Crivello 指出，使用 DeepSeek 的决定并不一定是永久性的；他表示，如果 Anthropic 显著降低价格，他会切换回 Anthropic。目前，对于 Lindy 及类似的初创公司来说，首要任务是在智能成本正成为商业战略核心支柱的市场中实现运营生存。
核心要点
- 成本驱动的迁移： 像 Lindy 这样的 AI 初创公司正从 Claude 等高端模型转向 DeepSeek 等更实惠的替代方案，以防止计算成本超过人员支出。
- 智能体 Token 紧缩： 智能体 AI 系统的兴起需要消耗海量 Token，这正推动着对高性价比效率需求的激增。
- 供应商面临的市场压力： 随着开发者优先考虑可持续的单位经济效益而非绝对的峰值性能，前沿模型公司面临着越来越大的降价压力。