【AI神器】全世界 AI 降价 95%，世界会变成什么样？我用自建平行宇宙推演！预测万物 | AI推演 | 数字沙盘 | 未来 | 多智能体

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但我最近突然想到一个问题：如果有一天，不只是我们中转站，而是 OpenAI、Anthropic、Google 这些大厂，也真的把价格砍到现在的 5%，世界会变成什么样？

这个问题我问了好几次 AI，每次都是一堆套话。我就想，能不能找一个工具，让 AI 真的跑一个「平行宇宙」，模拟这件事发生之后，不同行业、不同角色的人，会有什么反应？

还真找到了！

GitHub 上有个项目，72K Star，可以用大模型构建平行世界、生成成百上千个独立人格来推演事件，今天就带大家玩一玩。

1. 项目来头？

项目在 GitHub 上已经有 72K Star（我核验的时候已经涨到 7.3 万+，还在涨，来源：GitHub 仓库 666ghj/MiroFish，2026-09-15 核验），在 AI 工具里算是相当热门的了。

它的核心能力是：你给它一个问题或者报告，它会先构建知识图谱，再生成一堆独立的 AI 人格（不同职业、不同性格），让这些人格在一个虚拟的「社区」里，针对你的问题进行推演和讨论。有点像是让 AI 扮演不同的人，然后模拟「这件事发生之后，现实世界会发生什么」。

官方介绍就一句话：简洁通用的群体智能引擎，预测万物。用官方的话说，就是让未来在数字沙盘中预演，助决策在百战模拟后胜出。来源：MiroFish 中文文档）

作者自己也提供了一个在线 Demo，大家可以去试一下：mirofish-live-demo。不过今天我主要是本地部署来玩，效果会更直接。

2. 项目搭建byAI

这个项目代码不少，配置也有点多，我直接让 AI 帮我部署。

告诉它「帮我安装这个项目，装在哪个目录」，它就会自动开始安装和配置，我这边基本不用动手。具体用什么工具来驱动 AI 部署，大家可以去看我之前的视频，这里不展开了。

部署过程中需要配置大模型。我直接在中转站里新建了一个 API Key，专门选了 0.05 倍率的 ChatGPT，模型选的是最新的 gpt-6-astra，复制粘贴给项目就好了。

部署方式上，官方给了两条路：源码部署（需要 Node 18+、Python 3.11 到 3.12、uv），或者 Docker 一条命令 docker compose up -d。我这边是让 AI 全自动搞定的，跑起来之后前端是 localhost:3000，后端是 localhost:5001。（来源：MiroFish 中文文档）

等它安装完成，终端会直接告诉你前端地址、后端地址在哪。打开前端，界面还挺清楚的，有项目介绍，也有上传报告的入口。具体路径以你实际账号界面为准。

3. 建立平行世界

进入前端之后，第一步是上传一份报告。我提前调研了一下各大模型公司的价格和用户需求，整理成了一篇文档，直接上传。

然后在下面的输入框里写模拟提示词：

如果明天全球各大 AI 公司将模型调用价格变为现在的 5%，会对世界造成什么影响？

点击启动。它开始跑了。

左边的知识图谱节点一个一个往出冒，连接关系也在慢慢建立。这个过程需要耐心等一会儿，但看着节点越来越多，说实话有点上头。

知识图谱建好之后，它开始生成 Agent 人设，也就是那些「平行世界里的人」。

我这次跑出来的角色是真的猛：阿里云服务商、AI 模型中间件运营方、API 中转站、普通开发者……它会根据你的报告，给每个角色赋予独特的记忆和行为模式。

默认是模拟 48 轮（相当于现实里的 48 小时），每轮代表 60 分钟，如果 Agent 规模是 100 的话，预计跑半小时。官方文档也提示消耗比较大，建议先跑小于 40 轮。我把轮数自定义成了 20 轮，节省时间。（来源：MiroFish 中文文档）

跑起来之后，各个角色开始在社区里「发帖」。真的挺像现实的，有人发观点，有人点赞，有人引用别人的帖子反驳。

• 中转站 Agent 的观点：利润空间被压缩到极限，可能被市场出清。
• 大模型供应商的观点：单纯的 API 销售将沦为公共事业。

看到这两条的时候，我直接惊了，停了一下。这不就是我自己在想的问题吗？

4. 模拟报告

20 轮跑完，一共产生了 120 个事件。点击生成报告，等一会儿就出来了。

报告里有几个结论，我觉得挺有意思的：

• 第一，模型本身会变成公共事业。就像现在的自来水、电网，价格低到一定程度，它就不再是门槛，而是基础设施。
• 第二，开发者生态会重构。现在大家为了省 Token 使劲压缩 Prompt，如果价格降到这个程度，这件事就不重要了。开发者的重心会转移到复杂 Agent 编排和批量流水线，而不是怎么把 Prompt 写短。
• 第三，商业模式会从「按量付费」变成「价值付费」。便宜的 API 意味着，谁能做出真正有用的 AI 应用，谁才能赚到钱，而不是谁能卖 Token 谁就赢。

这几点我感觉说的还挺准的，至少跟我自己的判断没有太大出入。

注意啊，以上是它模拟推演出来的方向，不是真实发生的事，参考就好。

5. 跟平行世界里的人对话

报告出来之后，右边有个「深度探索」的入口，可以问 Report Agent 具体问题。

我问了一个问题：对于 AI 中转站来说，什么才是变得更重要的？它的回答是：在利润空间被极度压缩的情况下，中转站必须实现从「流量中转」到「价值服务」的转型。

然后我找到那个「中转站 API 484」的角色，直接跟它对话，问了一句：面对这种情况，你感到害怕和紧张吗？它说：「深知害怕和紧张是无意义的。基础设施的韧性已在预案之中，这种稳定性不是凭运气，而是长期打磨的结果。」

问完之后我愣了一会儿。这其实也是我自己想对大家说的。

还有一个功能是发调查问卷。全选所有 Agent，发送「你期望这一天的到来吗？」

结果：全部都期待。

这个结果我觉得不太准，因为它生成的角色大多是服务商，没有普通用户视角。普通用户未必都这么期待，毕竟降价也意味着市场重新洗牌，不是所有人都觉得这是好事。这个算是这个工具目前的一个局限。

6. 踩坑与使用建议

整体体验下来，流程走完还是很顺畅的，这个工具是真的顶用。但有几个地方要注意：

• 调查问卷的代表性不足。生成的 Agent 偏服务商视角，如果想让模拟更贴近现实，建议手动在报告里加入普通用户、监管机构、传统企业等视角，让 Agent 生成更多样化。（这个应该和你给他的种子文档有关系）
• 轮数不用太多。默认 48 轮消耗很大，我选 20 轮结论已经够完整了。模型成本用的是 0.05 倍率的 ChatGPT，价格控制下来了，不然跑一次花费不低。
• 别把报告当投资建议。作者自己也说了，这个工具输出的不是校准过的价格预测，这点务必记牢。它的价值在于帮你做沙盘推演，拓宽思路，不是给你一个精确结论。

如果你有一些商业判断想预演，或者对某个行业趋势想做沙盘，这个工具还是值得试一试的。我自己玩下来，觉得它最大的价值不是「答案」，而是让你看到一件事可能的多种走向。

详细的部署配置和体验流程，在我之前的视频里都有完整演示，这里就不重复了。具体的模拟报告，评论区里也可以一起聊聊。

如果帮到你，记得点赞收藏。也欢迎来我的 AI 中转站看看，0.05 倍率的 AI 模型，今天这篇模拟用的就是它。

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