隨著ChatGPT等大型語言模型（LLM）的崛起，一個根本問題浮上檯面：這些AI的「大腦」要如何持續學習，以跟上瞬息萬變的世界？如果它們的知識停留在2022年，其價值將迅速遞減。這個問題不僅是技術挑戰，更牽動著整個網路內容產業的未來經濟模式。
在最近的分析中，Ben Thompson深入剖析了這個難題，並提出了一個發人深省的預測：AI將催生一個全新的內容市場，並徹底重塑寫作者的生態，最終導向一個「M型化」的未來。
AI的永恆飢餓：訓練資料的供給難題
討論的核心始於AI模型對內容的無盡需求。為了保持準確性與時效性，LLM需要源源不絕的新資訊。然而，現有的模式難以為繼。讓OpenAI或Google等公司與世界上成千上萬的出版商（從《紐約時報》到個人部落格）逐一簽訂授權協議，不僅成本高昂到不切實際，在行政上也幾乎不可能規模化。
因此，市場迫切需要一種新的機制。Cloudflare提出的「Pay-per-crawl」（按次抓取付費）概念提供了一個可能的方向：一個自動化的、微交易的市場，AI模型每次抓取網站內容時，就向網站主支付一筆微薄的費用。這預示著一個專為AI「消費」而生的全新內容市場正在醞釀。但誰將會是這個新市場的贏家？
平台經濟學的啟示：創造自己的市場，而非參與既有市場
要預測未來，我們必須回顧過去。Thompson首先分析了當今最成功的數位廣告平台：Google、Meta（Facebook）和Amazon。其中，Meta與Amazon的成功模式，為理解AI內容市場的未來提供了關鍵線索。它們的共同點是：不只是在現有的池塘裡釣魚，而是自己挖了一口井。
- Meta的共生生態系：Meta的廣告收入，絕大部分並非來自那些抵制它的大品牌（如可口可樂等CPG公司）。其核心客戶，是那些「因Meta而生」的績效行銷者（performance marketers）。這些商家可能沒有實體店面，甚至沒有獨立網站，他們的整個商業模式——從發現客戶、觸及客戶到完成銷售——都深度依賴Meta的廣告工具。Thompson指出，Meta創造了一個全新的商業物種，而這些物種反過來成為平台最忠誠、最不可或缺的客戶。
- Amazon的完美閉環：Amazon的廣告業務則是一個更完美的封閉循環。平台上的第三方賣家，為了在Amazon上賣出更多商品，而在Amazon上投放廣告，以爭取更好的搜尋排名與曝光。從商品上架、倉儲物流、廣告投放到最終銷售，整個生態系自給自足，幾乎不依賴任何外部玩家。
這兩個案例的啟示是，最強大的平台並非僅僅服務一個現存的市場，而是創造了一個屬於自己的市場，並定義了其中的遊戲規則。
Google的反例：收割開放網路的價值
相較之下，Google的商業模式有所不同。Google並未從零開始創造一個市場，而是對一個早已存在但混亂不堪的「開放網際網路」進行了高效的「收割」（Harvesting）。它憑藉卓越的搜尋技術，將無序的資訊整理排序，並從中捕獲了巨大價值。
然而，Thompson也將這種模式形容為帶有「清除浮油」（Scavenging）的性質。一個經典的例子是品牌關鍵字搜尋：當你搜尋「Nike」時，點擊了搜尋結果最上方的廣告連結，但即使沒有這個廣告，你很可能也會點擊緊隨其後的官方網站自然搜尋結果。在這種情況下，Google提供的附加價值相對有限，更像是在已經形成的意圖上收取「過路費」。
內容的「幽靈廚房」：為AI而生的全新寫作模式
將這些平台經濟學的洞見應用到AI內容市場，Thompson提出了他最核心的預測。這個新市場的贏家，不會是試圖轉型、適應AI的傳統媒體（如《紐約時報》），而是專為這個市場而生的新實體。
為此，他提出了一個絕佳的比喻：
「這將是內容的幽靈廚房（Ghost Kitchens for Content）。」
這個比喻非常精準。正如DoorDash和Uber Eats的崛起，催生了沒有實體店面、沒有服務生、僅為外送訂單而極致優化成本與效率的「幽靈廚房」一樣；當AI創造了一個需要大量、即時、標準化內容的市場時，也必然會出現專為AI爬蟲服務的「幽靈寫手」或「內容農場」。
這些「幽靈廚房」的特點是：
- 為機器而寫：他們的內容可能從不打算給人類閱讀，其唯一的目標就是被AI模型高效地抓取、解析和消化。
- 成本極致優化：他們可能沒有昂貴的辦公室、品牌行銷或華麗的網站。其成本結構、寫作風格、甚至組織形式，都將圍繞著如何以最低成本、最高效率服務AI而設計。
- 平台原生：他們是這個AI內容市場的原住民，商業模式從第一天起就與AI的需求緊密相連，而非從舊世界轉型而來的移民。
寫作者的M型化未來：頂級品牌 vs. 代幣鹽礦
這一趨勢，將不可避免地導致內容創作者生態的「M型化」發展：
- M型的頂端：高端品牌與創作者
這一端是擁有強大品牌、獨特見解和忠實受眾的頂級媒體與個人創作者。他們不依賴搜尋引擎的流量，讀者會直接造訪他們的網站或訂閱其內容。他們的價值在於信任、權威、深度分析和獨特的社群連結。這些是AI短期內難以複製的資產，使他們能夠維持高品質、高價值的內容模式。 - M型的底端：代幣的鹽礦
另一端，則是大量被商品化的內容。對於服務AI的「幽靈寫手」而言，工作不再是創造優美的文章或深刻的洞見。正如Thompson所言，他們的工作更像是「進入代幣的鹽礦（the salt mines of tokens）」。
這個概念極為關鍵：LLM想要的不是抽象的「內容」，而是具體的「代幣」（Tokens）。寫作的藝術性、創造性和情感連結在這一端被完全剝離，只剩下功能性。其目標是為AI模型高效地生產可用的數據單位。這類工作的報酬將會很低，對技能要求不高，且極易被外包到全球勞動力成本最低的地區。
市場先於雞蛋：平台成功的黃金法則
最後，Thompson回到了平台經濟學的根本問題：「先有雞還是先有蛋？」對平台而言，是先有供應商（如App開發者、內容寫手）還是先有市場（用戶、需求）？
他以自己在微軟開發App Store的經驗，以及蘋果iPhone的巨大成功為例，給出了明確的答案：市場永遠優先於供應商。
蘋果之所以能建立起無比強大的App Store生態系，並非因為它先說服了開發者，而是因為它首先創造了一款數億人極度渴望擁有的產品——iPhone。有了這個龐大且活躍的用戶市場，開發者自然會蜂擁而至，為這個市場提供應用程式。
同樣的邏輯適用於AI內容市場：只有當某個AI平台或模型，成功地創造出一個巨大、持續且不可或缺的市場需求後，為其服務的「內容幽靈廚房」和「代幣鹽礦」才會真正應運而生。這也意味著，那些試圖透過補貼或協議來拯救舊有開放網路的倡議，若無法先創造一個強大的新市場，最終可能只是徒勞。
總結來說，AI不僅在改變我們獲取資訊的方式，更在重塑資訊被創造出來的經濟基礎。未來，內容世界將更加兩極分化：一端是高價值、以人為本的品牌內容；另一端則是為機器服務、被徹底商品化的數據生產。對於每一位寫作者和內容創作者而言，思考自己將處於M型的哪一端，已是刻不容緩的課題。