304永利集团官网入口-Token低价陷阱
首页财产ai正文 Token低价陷阱 2026年年夜模子Token价格降落，但企业AI运营总支出未缩减。因使命繁杂致算力支出膨胀，财产链各环节利润从头分配，差别环节赚钱环境各别。 2026-06-19 12:32 ·虎嗅网 张贝贝 张贝贝
年夜模子确凿愈来愈自制，但企业利用AI这件事，正于变患上愈来愈贵。
这听起来抵牾，倒是当下Token经济最真正的一壁。
以OpenAI公然订价为锚，2023年3月GPT-4发布时每一百万Token输入30美元/输出60美元，到2024年5月GPT-4o发布时降至5美元/15美元，再到今天，年夜量够用级推理模子已经经把价格打到每一百万Token几毛美元甚至更低。
假如以初期GPT-4价格作为高位锚点，部门通用推理Token价格于三年内最高降幅达99%。
这也是已往两年行业最 流 行的判定：年夜模子会像带宽同样，越用越自制。
但进入2026年，这个判定只说对于了一半。自制的是部门模子Token价格，企业的AI运营总支出并未缩减。
缘故原由于在，通用Token价格虽然于探底，企业却正从简朴问答转向Agent协作、代码天生等繁杂事情流，而这种使命的Token耗损量往往是简朴问答的十倍甚至百倍，致使算力总支出膨胀。
由此形成价格扯破期：通用Token于探底，高价值能力于分层，企业AI支出于挪用布局中膨胀。
但这类膨胀并不是雨露均沾，而是沿着芯片、光模块、云平台直至运用等财产链环节，举行从头分配。于投资视角下，这类价格破裂的素质，是财产利润的再分配。谁把握稀缺资源、要害能力及高粘性场景，谁就更有时机于Token用量发作中连续收费。
本文试图回覆一个更实际的问题：于这场价格扯破中，AI财产链中谁于真正赚钱，谁被成本及价格战挤压？
谁于真正赚钱？
已往两年，简朴问答、择要、翻译、分类等通用使命，于MoE架构、缓存、蒸馏及推理优化鞭策下，成本于迫近“水电价”。
这些使命有几个配合特性：可预期、可缓存、可替换、对于模子能力要求不极 致。这种Token最轻易被技能优化，也最轻易被价格战打穿。它们正于从“AI能力”酿成“基础举措措施能力”。所谓99%的降价盈余，重要发生于这一层。
但企业真正费钱愈来愈多之处，其实不于这里，更多集中于编程、Agent协作、长上下文推理、多模态处置惩罚等高耗损场景。这些场景正于从低价补助池里被剥离出来，从头按“旗舰能力”计费。
以智谱为例，其GLM-5.1瞄准编程与Agent场景，输入价格为每一百万Token 6-8元，输出价格为24-28元；一样平常轻量使命则建议继承用GLM-4.7，输入价格为2-4元，输出价格为8-16元。二者价差约3倍。
这是模子厂商经由过程模子档位分层从头划分了价格池。它们正于把简朴问答、翻译、择要这种使命看成基础流量，低价获客；同时最先向编程、Agent、繁杂推理、多模态这种场景要利润。
与此同时，底层的物理成本并未追随通用Token的降价变化。HBM价格高位运行、数据中央电力与液冷成本高企，这些硬约束迫使阿里、腾讯、baidu等云厂商于3月稀有上调了AI算力办事价格。
即，当可压缩场景的Token成本不停探底，不成压缩场景的算力成本依然坚挺，这恰是企业算力支出掉控的底层推手之一。
但更年夜的问题，不是单价，是用量膨胀。
已往企业用年夜模子，年夜可能是一问一答，单次挪用成真相对于可控。
此刻更多付费场景酿成了Agent协作、长上下文影象、繁杂逻辑推理、代码天生及多模态处置惩罚等。此环境下，纵然Token单价降落，但单轮单次使命耗损的Token数目可能放年夜十倍、几十倍的环境下，企业AI运营总成本反而可能上涨。
这是为何一些企业于年夜范围开放AI编程东西后，很快碰到预算掉控问题。
如Uber于为5000名工程师开放AI编程东西后，仅4个月便烧光了2026整年预算；海内米哈游技能团队卖力人郑星河于2026年5月阿里云峰会上公然披露，团队一名工程师测试多Agent协作时，因未设熔断、数十个Agent进入轮回挪用，用度飙升，13小时内收到200万元Token账单。
恰是这三层布局的叠加，致使了“99%降价”与“企业AI更贵”的共存。
而企业多花出去的钱，并无消散，它酿成了财产链上某些环节的收入及利润。
由于通用Token越自制，越轻易刺激企业把AI推向更繁杂、更高频、更重算力的场景；而这些新增需求，终极会流向芯片、光模块、云平台、高价值模子API、运用场景及基础举措措施等。
即，真正赚钱的，不是卖自制Token的人，是能从Token用量发作里连续收费的人。这是理解当下AI财产链分解的要害。
接下来，对于财产链上中下流别离睁开会商。
上游要卡住瓶颈
Token经济下，AI财产链的上游由计较芯片（GPU/NPU/LPU，加快器）、高速存储（HBM）、高速互联（含光模块）、智算中央基础举措措施（供电、冷却）等组成，这些环节决议Token天生的速率、不变性及单元成本。
但上游其实不是一块铁板。真正把握订价权的，是那些卡住了物理瓶颈的环节。
起首是GPU及HBM。
跟着Agent与多模态处置惩罚的成长，瓶颈再也不局限在算力，更于在显存容量、带宽及数据搬运能力。HBM产能周期长、扩产慢（一般需24–36个月），又被年夜客户长协锁定，供应刚性直接转化为利润护城河。
海外三年夜存储巨头（SK海力士、三星及美光）依附HBM，将DRAM综合毛利率拉回50%+，此中SK海力士2025年Q4的毛利率已经达69%。
更要害的是，稀缺的HBM带宽凡是不但独出售，而是被封装进GPU加快卡、整机及高速互接洽统中，终极以整套计较体系的出售溢价表现出来。是以，最厚的利润池并不是单一的HBM或者GPU，而是“GPU+HBM+独 家互联技能”打包于一路的套餐。
不外，海内破局之路尚处起步，长鑫存储作为唯 一DRAM IDM（设计+制造一体化），正以低毛利换良率爬坡，攻坚HBM供应瓶颈；摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原科技等GPU厂商则试图经由过程自研架构与开放互联尺度（如OISA），于英伟达系统外构建可用的国产算力底座。
从估值层面看，本钱市场对于在HBM赛道的追捧重要来自在供应紧张。只不外，据长城证券测算，2025-2026年全世界HBM供需比别离为45%及27%，缺口确凿存于，但有所收窄。这象征着估值锚正于从"有无货"移向"高端占比与毛利率能不克不及守患上住"。将来一旦HBM产能扩张速率跨越需求增速，估值逻辑将会变化，届时需留意下调危害。
至在GPU赛道，AI算力需求仍于环境下，本钱市场仍会活跃。只不外，已经颠末了“讲故事”的阶段，转向“事迹查验期”。如数据中央收入质量、下一代架构的出货锁单、以和单元Token成本降落是否会压低"按集群付费"的天花线等城市被查验。将来任何干在“增速边际放缓”的旌旗灯号，可能城市致使估值回调。
其次是光模块。
AI集群不是简朴堆砌GPU，单办事器内、跨办事器节点间、以致跨数据中央的互联能力，配合决议了算力能不克不及真正跑起来。800G向1.6T光模块进级，素质上是Token海量发作后对于更高带宽、更低延迟的刚性需求，这是该赛道走强的主要驱动因素。
以是，这一环节依赖“高端规格迭代+客户认证壁垒”修筑护城河，头部厂商如中际旭创、新易盛的毛利率已经从早年30%摆布爬升至40%以上。
但要留意的是，中际旭创、新易盛等企业的前五年夜客户收入孝敬均超7成，客户集中危害比力高，任何一个年夜客户的定单颠簸城市影响整年事迹。且这类环境下，光模块企业的议价能力较弱。将来若1.6T的放量速率不和预期，或者买方议价让平均售价阶梯下行速率快在成本降幅，利润增速可能碰面临拐点。
而中际旭创、新易盛别离为102倍何75倍的滚动市盈率，近5年汗青分位数均于94%以上，象征着市场已经把"将来2-3年高增+份额不丢"提早付款，安全边际薄。
再就是电力与散热。当单卡功耗继承上升，传统风冷靠近物理极限，液冷从可选项酿成刚需。而高密度机柜的不变运行，则依靠在园区级供电容量的冗余与效率。这一环节是典型的“本钱开支驱动+交付能力壁垒”。
英维克依附全栈液冷技能绑定头部算力集群，本钱市场上确凿享有高溢价。但英维克当下196倍的滚动市盈率，近5年汗青分位数94%，处在估值高位。这象征着市场已经经把2026年整年的液冷放量充实订价，甚至透支了部门2027年的预期。将来一旦招标价松动或者敌手报价拉低毛利，估值回调危害会比力年夜。
而特锐德是全世界最 年夜的预制舱式变电站制造商，近期推出的”算电岛”方案，经由过程高压直入与800V直流供电，可将Token的用电成本降低约30%，这一叙事遭到市场较多存眷。但估值可否从电力装备向AI基础举措措施迁徙，取决在下半年算电岛的定单及交付数据。
位在财产链结尾的办事器体系集成与组装，即是典型的“量年夜、利薄”赛道。
以海内AI办事器出货龙头海潮信息为例，其主业素质是“品牌整机+JDM结合设计制造”平台。一台AI办事器的物料成本里，年夜部门被上游GPU、存储芯片锁定，下流又面对云厂商的强势议价，致使其毛利率较低，2025年仅5%摆布。它更像是“高级搬运工”，于上下流的夹缝中赚取辛劳钱。
以是，上游各赛道外貌看都于涨，底层逻辑却差别：
（1）HBM/GPU：不成替换性来自物理硬约束（产能周期、技能壁垒、生态锁定），溢价有"供应刚性"托底，但需警惕产能扩张后的供需逆转。
（2）光模块/液冷：不成替换性更多成立于“1.6T进级、云厂商本钱开支扩张”，即需求连续超预期的假定上。弹性最 年夜，但一旦预期失去，跌幅也最猛。客户集中及价格降落是始终悬于头上的危害。
（3）电力、液冷：有刚需的安全边际（电网准入、市占率、交付能力），也有AI增量需求的弹性预期。AI叙事顺遂时，它随着涨；叙事出问题时，它也会跌，但跌幅相对于可控。
（4）办事器组装：不具有不成替换性，没有订价权，毛利率常年倘佯于个位数。出货量增加时追随行业Beta上涨，但一旦下流砍单或者库存调解，估值会迅速压缩。市场给它的更可能是“低毛利高周转的周期加工场”估值。
上游投资的素质，是判定"不成替换性"的成色：物理约束越硬，安全边际越高；叙事依靠越强，颠簸越年夜；甚么都没有，就只能赚辛劳钱。
（图表来历：妙投建造）
中游要锁定生态
上游规定了算力的物理成本及稀缺性，但真正把算力酿成可售卖、可计费、可被平凡开发者挪用的“办事”的，是中游的云厂商、算力租赁平台、年夜模子供给商以和运营商。（云厂商、算力租赁平台虽涉足上游基础举措措施设置装备摆设，但其焦点利润来历在中游的平台调理与生态锁定，故归入中游）
这一环节的焦点逻辑经由过程分层订价实现利润最 年夜化，再也不是“越自制越好”。
云厂商的做法最典型。阿里、腾讯、baidu等云厂商下调通用模子价格，其实不象征着愿意持久亏钱。对于云厂商来讲，通用模子只是进口，真实的利润池于后面：云数据库、云存储、云专线、安全、弹性算力、专属推理实例及行业解决方案。
是以，当云厂商上调部门AI算力办事价格时，涨的往往不是平凡谈天Token，而是更靠近企业出产情况的高耗损办事：专属集群、弹性算力资源、高可用保障及企业级部署能力等。
当企业被Agent的轮回挪用绑定于阿里或者腾讯等云生态时，平台收取的用度由“算力费"转为”企业出产流水的过盘费"。这类估值锚是"迁徙成本"。
这恰是分层订价的表现：用低价的通用模子抢占进口，再对于真正支撑企业级营业（如运行Agent、长上下文推理）的高阶办事收取溢价，从而实现利润最 年夜化。
从估值层面看，中国AI科技股如阿里巴巴、腾讯控股估值均于15倍摆布，美国同类（微软/亚马逊/google）约27倍，差额较年夜。这是由于市场仍用“传统互联网”而非“AI云”框架订价。将来企业被Agent绑定的“迁徙成本”能支撑更高的利润率中枢时，有望驱动市场从头订价。
模子厂商也于转向分层订价。轻量模子卖力走量，承接可蒸馏、可缓存、可替换的通用流量；旗舰模子卖力守价，锁定编程、长上下文、繁杂推理及Agent协作等高价值场景。智谱GLM-4.7与GLM-5.1之间约3倍的价差，就是这类分层订价的缩影。
走生态线路的厂商，如阿里通义、字节豆包更偏向在把模子能力嵌入云及平台生态，通用档压价，后续靠Agent开发平台、企业办事及云资源消费变现。
走高端能力线路的厂商，则更注重旗舰模子于高价值场景中的付费能力。它们未须要卷最 低价，但要证实本身的不成替换性。
从估值层面看，市场生意业务的是“AGI叙事”而非当期营业。如智谱顶着“全世界通用年夜模子第 一股”光环，市销率高达1000倍，离开基本面。一旦事迹兑现不和预期（算力瓶颈、开源竞争、企业采用放缓），面对年夜幅回调危害。（注：①6月18日收盘，市值约9300亿港元，2025年营收7亿；②由于吃亏，以是用市销率估值）
运营商的Token套餐则是另外一种打法。中国挪动、中国电信、中国联通把AI算力包装成近似“流量包”的产物，上风于在用户触达及计费系统。但这种模式可否真正赚钱，还有要看其数据中央、电力及上游模子成本，可否被范围摊薄。只有智算收入占比连续晋升、生态锁定能力被验证，估值才会有修复空间。
至在算力租赁商，虽然需求景心胸高，但贸易模式缺少技能壁垒，素质是“买卡转租赚差价”，一旦供需逆转利润即刻崩塌。就像通用Token价格降了后，部门客户可能由于用云厂商的办事更省事、更自制而再也不续租。
如智谱2025年计谋调解就是例证，从"租赁装备"为主转向算力办事商/云平台采办计较办事为主。从此维度看，数据港160倍的滚动市盈率不算低，安全垫较弱。
整体看，中游的格式已经经比力清晰：有云生态、有模子能力、有企业办事能力的玩家，可以把通用Token当进口；缺少技能壁垒的算力租赁，则会沦为被挤压的夹层 。
（图表来历：妙投建造）
下流要嵌入场景
通用Token降价后，下流并无遍及迎来躺赢，而是呈现了猛烈的分解。
简朴AI写作、换脸东西、谈天等无壁垒的运用，竞争会愈来愈激烈。真正能吃到盈余的，是有场景壁垒、用户粘性及付费闭环的公司。
这些场景包括AI办公、AI编程、法令合同审查、医疗陈诉天生、工业妨碍排查、金融信息办事等。它们有一个配合点：用户原本就有明确需求，AI的作用是于已经有事情流里提高效率。
金山办公是典型代表。WPS原本就有效户、文档、定阅及企业客户，AI能力嵌入后，可以晋升付费转化、企业客单价及产物粘性。2025年WPS AI海内月活冲破8013万，同比暴涨307%，日均Token挪用量超2000亿，同比增加超12倍。公司同期营收59.29亿元，毛利率高达85.95%。
要知道，金山办公的高毛利并不是模子带来的，而是文档场景的护城河带来的。AI只是提高ARPU及粘性的加强器。没有场景壁垒的AI运用，反而轻易沦为上游硬件及模子API的“打工仔”。
进一步从估值角度看，金山办公当下27倍摆布的滚动市盈率，对于比将来2年机构预期的归母净利润年复合增速11%摆布看，通用Token降价利好已经于估值中表现。将来跟着付费率与留存继承晋升，估值有望进一步走强。但一旦这两个数据拐头，溢价也会收窄。
此外，下流还有有另外一个变量：Token管理能力。
Agent事情流的繁杂性，使企业账单不成预期。企业需要弄清晰哪一个Agent最烧钱，哪一个Prompt（使命仿单）致使上下文膨胀，哪一个用户/功效/事情流于耗损Token，才能做调解及降本。
这使AI FinOps成为一个新时机。
所谓AI FinOps，指的是缭绕模子挪用、Token耗损、模子路由、缓存、上下文压缩、预算上限及熔断机制成立的一套成本管理能力。它解决的不是“要不要用AI”，而是“怎么年夜范围用AI而不被账单反噬”。
如，迅策科技正将营业延长至LLM Observability，即年夜模子可不雅测性，用在跟踪模子挪用、Token耗损及体系体现，相干营业推进值患上连续不雅察。
从估值角度看，但该赛道今朝处在极初期，市场还没有形成同一的估值锚。这种公司更可能参考SaaS的PS估值（5-10倍），后续可跟踪再验证。
以是下流真实的分水岭是“有无场景壁垒”及“有无Token管理能力”。有场景吃盈余，没壁垒的公司被同质化竞争卷死；有Token管理能力的控住成本，没管理能力的公司则可能会被Agent挪用量反噬。
写于末了
综上，Token经济下，高估值的锚不仅是模子能力的边际晋升，更是"AI算力通胀"下的物理瓶颈。
这轮变化的出发点，是推理算力耗损的快速膨胀。Agent轮回、长上下文、多模态使命带来的算力耗损年夜幅度增加时，市场的估值锚从"软件定阅逻辑"切换到了"硬件耗损逻辑"。
此配景下，财产链价值最先重构。真实的利润，将向具有稀缺性、订价权及现金流兑现能力的环节堆积。
短时间看，当前确定性最高的财产时机集中于上游供应侧的硬约束资产，包括HBM、GPU、光模块、电力、液冷及数据中央基础举措措施等，这些资源决议了AI可否年夜范围运行。
中期看，弹性来自云厂商及模子厂商的分层订价能力，特别是可否把通用Token挪用量转化为企业级办事收入。通用模子低价获客，高价值能力分层变现，将成为中嬉戏家可否穿越价格战的要害。
持久看，最 年夜价值仍会回到下流场景，只有真正嵌入事情流、把握用户及数据闭环的AI运用，才能吃到财产成熟后的利润盈余。此外，拥有Token FinOps，即算力成本管理能力的企业，也值患上连续存眷，由于企业需要知道AI的钱花到哪里去了，才好调解控本。
是以，将来AI财产的投资逻辑，再也不是纯真比拼模子单价，更可能是比谁能于价格破裂中找到自身不成替换的价值，从而保有订价权及利润份额。
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