Token低價(jià)陷阱

出品 | 妙投APP

作者 | 張貝貝

編輯 | 丁萍

頭圖 | 視覺中國

大模型確實(shí)越來越便宜，但企業(yè)使用AI這件事，正在變得越來越貴。

這聽起來矛盾，卻是當(dāng)下Token經(jīng)濟(jì)最真實(shí)的一面。

以O(shè)penAI公開定價(jià)為錨，2023年3月GPT-4發(fā)布時(shí)每百萬Token輸入30美元/輸出60美元，到2024年5月GPT-4o發(fā)布時(shí)降至5美元/15美元，再到今天，大量夠用級推理模型已經(jīng)把價(jià)格打到每百萬Token幾毛美元甚至更低。

如果以早期GPT-4價(jià)格作為高位錨點(diǎn)，部分通用推理Token價(jià)格在三年內(nèi)最高降幅達(dá)99%。

這也是過去兩年行業(yè)最流行的判斷：大模型會像帶寬一樣，越用越便宜。

但進(jìn)入2026年，這個(gè)判斷只說對了一半。便宜的是部分模型Token價(jià)格，企業(yè)的AI運(yùn)營總支出并未縮減。

原因在于，通用Token價(jià)格雖然在探底，企業(yè)卻正從簡單問答轉(zhuǎn)向Agent協(xié)作、代碼生成等復(fù)雜工作流，而這類任務(wù)的Token消耗量往往是簡單問答的十倍甚至百倍，導(dǎo)致算力總支出膨脹。

由此形成價(jià)格撕裂期：通用Token在探底，高價(jià)值能力在分層，企業(yè)AI支出在調(diào)用結(jié)構(gòu)中膨脹。

但這種膨脹并非雨露均沾，而是沿著芯片、光模塊、云平臺直至應(yīng)用等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，進(jìn)行重新分配。在投資視角下，這種價(jià)格分裂的本質(zhì)，是產(chǎn)業(yè)利潤的再分配。誰掌握稀缺資源、關(guān)鍵能力和高粘性場景，誰就更有機(jī)會在Token用量爆發(fā)中持續(xù)收費(fèi)。

本文試圖回答一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問題：在這場價(jià)格撕裂中，AI產(chǎn)業(yè)鏈中誰在真正賺錢，誰被成本和價(jià)格戰(zhàn)擠壓？

誰在真正賺錢？

過去兩年，簡單問答、摘要、翻譯、分類等通用任務(wù)，在MoE架構(gòu)、緩存、蒸餾和推理優(yōu)化推動(dòng)下，成本在逼近“水電價(jià)”。

這些任務(wù)有幾個(gè)共同特征：可預(yù)期、可緩存、可替代、對模型能力要求不極致。這類Token最容易被技術(shù)優(yōu)化，也最容易被價(jià)格戰(zhàn)打穿。它們正在從“AI能力”變成“基礎(chǔ)設(shè)施能力”。所謂99%的降價(jià)紅利，主要發(fā)生在這一層。

但企業(yè)真正花錢越來越多的地方，并不在這里，更多集中在編程、Agent協(xié)作、長上下文推理、多模態(tài)處理等高消耗場景。這些場景正在從低價(jià)補(bǔ)貼池里被剝離出來，重新按“旗艦?zāi)芰Α庇?jì)費(fèi)。

以智譜為例，其GLM-5.1對準(zhǔn)編程與Agent場景，輸入價(jià)格為每百萬Token 6-8元，輸出價(jià)格為24-28元；日常輕量任務(wù)則建議繼續(xù)用GLM-4.7，輸入價(jià)格為2-4元，輸出價(jià)格為8-16元。兩者價(jià)差約3倍。

這是模型廠商通過模型檔位分層重新劃分了價(jià)格池。它們正在把簡單問答、翻譯、摘要這類任務(wù)當(dāng)作基礎(chǔ)流量，低價(jià)獲客；同時(shí)開始向編程、Agent、復(fù)雜推理、多模態(tài)這類場景要利潤。

與此同時(shí)，底層的物理成本并未跟隨通用Token的降價(jià)變化。HBM價(jià)格高位運(yùn)行、數(shù)據(jù)中心電力與液冷成本高企，這些硬約束迫使阿里、騰訊、百度等云廠商在3月罕見上調(diào)了AI算力服務(wù)價(jià)格。

即，當(dāng)可壓縮場景的Token成本不斷探底，不可壓縮場景的算力成本依然堅(jiān)挺，這正是企業(yè)算力支出失控的底層推手之一。

但更大的問題，不是單價(jià)，是用量膨脹。

過去企業(yè)用大模型，大多是一問一答，單次調(diào)用成本相對可控。

現(xiàn)在更多付費(fèi)場景變成了Agent協(xié)作、長上下文記憶、復(fù)雜邏輯推理、代碼生成和多模態(tài)處理等。此情況下，即使Token單價(jià)下降，但單輪單次任務(wù)消耗的Token數(shù)量可能放大十倍、幾十倍的情況下，企業(yè)AI運(yùn)營總成本反而可能上漲。

這是為什么一些企業(yè)在大規(guī)模開放AI編程工具后，很快遇到預(yù)算失控問題。

如Uber在為5000名工程師開放AI編程工具后，僅4個(gè)月便燒光了2026全年預(yù)算；國內(nèi)米哈游技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人鄭銀河在2026年5月阿里云峰會上公開披露，團(tuán)隊(duì)一位工程師測試多Agent協(xié)作時(shí)，因未設(shè)熔斷、數(shù)十個(gè)Agent進(jìn)入循環(huán)調(diào)用，費(fèi)用飆升，13小時(shí)內(nèi)收到200萬元Token賬單。

正是這三層結(jié)構(gòu)的疊加，導(dǎo)致了“99%降價(jià)”與“企業(yè)AI更貴”的共存。

而企業(yè)多花出去的錢，并沒有消失，它變成了產(chǎn)業(yè)鏈上某些環(huán)節(jié)的收入和利潤。

因?yàn)橥ㄓ肨oken越便宜，越容易刺激企業(yè)把AI推向更復(fù)雜、更高頻、更重算力的場景；而這些新增需求，最終會流向芯片、光模塊、云平臺、高價(jià)值模型API、應(yīng)用場景和基礎(chǔ)設(shè)施等。

即，真正賺錢的，不是賣便宜Token的人，是能從Token用量爆發(fā)里持續(xù)收費(fèi)的人。這是理解當(dāng)下AI產(chǎn)業(yè)鏈分化的關(guān)鍵。

接下來，對產(chǎn)業(yè)鏈上中下游分別展開討論。

上游要卡住瓶頸

Token經(jīng)濟(jì)下，AI產(chǎn)業(yè)鏈的上游由計(jì)算芯片（GPU/NPU/LPU，加速器）、高速存儲（HBM）、高速互聯(lián)（含光模塊）、智算中心基礎(chǔ)設(shè)施（供電、冷卻）等構(gòu)成，這些環(huán)節(jié)決定Token生成的速度、穩(wěn)定性和單位成本。

但上游并不是一塊鐵板。真正掌握定價(jià)權(quán)的，是那些卡住了物理瓶頸的環(huán)節(jié)。

首先是GPU和HBM。

隨著Agent與多模態(tài)處理的發(fā)展，瓶頸不再局限于算力，更在于顯存容量、帶寬和數(shù)據(jù)搬運(yùn)能力。HBM產(chǎn)能周期長、擴(kuò)產(chǎn)慢（一般需24–36個(gè)月），又被大客戶長協(xié)鎖定，供給剛性直接轉(zhuǎn)化為利潤護(hù)城河。

海外三大存儲巨頭（SK海力士、三星和美光）憑借HBM，將DRAM綜合毛利率拉回50%+，其中SK海力士2025年Q4的毛利率已達(dá)69%。

更關(guān)鍵的是，稀缺的HBM帶寬通常不單獨(dú)出售，而是被封裝進(jìn)GPU加速卡、整機(jī)和高速互聯(lián)系統(tǒng)中，最終以整套計(jì)算系統(tǒng)的出售溢價(jià)體現(xiàn)出來。因此，最厚的利潤池并非單一的HBM或GPU，而是“GPU+HBM+獨(dú)家互聯(lián)技術(shù)”打包在一起的套餐。

不過，國內(nèi)破局之路尚處起步，長鑫存儲作為唯一DRAM IDM（設(shè)計(jì)+制造一體化），正以低毛利換良率爬坡，攻堅(jiān)HBM供給瓶頸；摩爾線程、沐曦、壁仞、燧原科技等GPU廠商則試圖通過自研架構(gòu)與開放互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)（如OISA），在英偉達(dá)體系外構(gòu)建可用的國產(chǎn)算力底座。

從估值層面看，資本市場對于HBM賽道的追捧主要來自于供給緊張。只不過，據(jù)長城證券測算，2025-2026年全球HBM供需比分別為45%和27%，缺口確實(shí)存在，但有所收窄。這意味著估值錨正在從"有沒有貨"移向"高端占比與毛利率能不能守得住"。未來一旦HBM產(chǎn)能擴(kuò)張速度超過需求增速，估值邏輯將會變化，屆時(shí)需注意下調(diào)風(fēng)險(xiǎn)。

至于GPU賽道，AI算力需求仍在情況下，資本市場仍會活躍。只不過，已經(jīng)過了“講故事”的階段，轉(zhuǎn)向“業(yè)績檢驗(yàn)期”。如數(shù)據(jù)中心收入質(zhì)量、下一代架構(gòu)的出貨鎖單、以及單位Token成本下降是否會壓低"按集群付費(fèi)"的天花線等都會被檢驗(yàn)。未來任何關(guān)于“增速邊際放緩”的信號，可能都會導(dǎo)致估值回調(diào)。

其次是光模塊。

AI集群不是簡單堆砌GPU，單服務(wù)器內(nèi)、跨服務(wù)器節(jié)點(diǎn)間、乃至跨數(shù)據(jù)中心的互聯(lián)能力，共同決定了算力能不能真正跑起來。800G向1.6T光模塊升級，本質(zhì)上是Token海量爆發(fā)后對更高帶寬、更低延遲的剛性需求，這是該賽道走強(qiáng)的重要驅(qū)動(dòng)因素。

所以，這一環(huán)節(jié)依靠“高端規(guī)格迭代+客戶認(rèn)證壁壘”構(gòu)筑護(hù)城河，頭部廠商如中際旭創(chuàng)、新易盛的毛利率已從早年30%左右攀升至40%以上。

但要注意的是，中際旭創(chuàng)、新易盛等企業(yè)的前五大客戶收入貢獻(xiàn)均超7成，客戶集中風(fēng)險(xiǎn)比較高，任何一個(gè)大客戶的訂單波動(dòng)都會影響全年業(yè)績。且這種情況下，光模塊企業(yè)的議價(jià)能力較弱。未來若1.6T的放量速度不及預(yù)期，或買方議價(jià)讓平均售價(jià)階梯下行速度快于成本降幅，利潤增速可能會面臨拐點(diǎn)。

而中際旭創(chuàng)、新易盛分別為102倍何75倍的滾動(dòng)市盈率，近5年歷史分位數(shù)均在94%以上，意味著市場已把"未來2-3年高增+份額不丟"提前付款，安全邊際薄。

再就是電力與散熱。當(dāng)單卡功耗繼續(xù)上升，傳統(tǒng)風(fēng)冷接近物理極限，液冷從可選項(xiàng)變成剛需。而高密度機(jī)柜的穩(wěn)定運(yùn)行，則依賴于園區(qū)級供電容量的冗余與效率。這一環(huán)節(jié)是典型的“資本開支驅(qū)動(dòng)+交付能力壁壘”。

英維克憑借全棧液冷技術(shù)綁定頭部算力集群，資本市場上確實(shí)享有高溢價(jià)。但英維克當(dāng)下196倍的滾動(dòng)市盈率，近5年歷史分位數(shù)94%，處于估值高位。這意味著市場已經(jīng)把2026年全年的液冷放量充分定價(jià)，甚至透支了部分2027年的預(yù)期。未來一旦招標(biāo)價(jià)松動(dòng)或?qū)κ謭?bào)價(jià)拉低毛利，估值回調(diào)風(fēng)險(xiǎn)會比較大。

而特銳德是全球最大的預(yù)制艙式變電站制造商，近期推出的”算電島”方案，通過高壓直入與800V直流供電，可將Token的用電成本降低約30%，這一敘事受到市場較多關(guān)注。但估值能否從電力設(shè)備向AI基礎(chǔ)設(shè)施遷移，取決于下半年算電島的訂單和交付數(shù)據(jù)。

位于產(chǎn)業(yè)鏈末端的服務(wù)器系統(tǒng)集成與組裝，便是典型的“量大、利薄”賽道。

以國內(nèi)AI服務(wù)器出貨龍頭浪潮信息為例，其主業(yè)本質(zhì)是“品牌整機(jī)+JDM聯(lián)合設(shè)計(jì)制造”平臺。一臺AI服務(wù)器的物料成本里，大部分被上游GPU、存儲芯片鎖定，下游又面臨云廠商的強(qiáng)勢議價(jià)，導(dǎo)致其毛利率較低，2025年僅5%左右。它更像是“高級搬運(yùn)工”，在上下游的夾縫中賺取辛苦錢。

所以，上游各賽道表面看都在漲，底層邏輯卻不同：

（1）HBM/GPU：不可替代性來自物理硬約束（產(chǎn)能周期、技術(shù)壁壘、生態(tài)鎖定），溢價(jià)有"供給剛性"托底，但需警惕產(chǎn)能擴(kuò)張后的供需逆轉(zhuǎn)。

（2）光模塊/液冷：不可替代性更多建立在“1.6T升級、云廠商資本開支擴(kuò)張”，即需求持續(xù)超預(yù)期的假設(shè)上。彈性最大，但一旦預(yù)期落空，跌幅也最猛。客戶集中和價(jià)格下降是始終懸在頭上的風(fēng)險(xiǎn)。

（3）電力、液冷：有剛需的安全邊際（電網(wǎng)準(zhǔn)入、市占率、交付能力），也有AI增量需求的彈性預(yù)期。AI敘事順利時(shí)，它跟著漲；敘事出問題時(shí)，它也會跌，但跌幅相對可控。

（4）服務(wù)器組裝：不具備不可替代性，沒有定價(jià)權(quán)，毛利率常年徘徊在個(gè)位數(shù)。出貨量增長時(shí)跟隨行業(yè)Beta上漲，但一旦下游砍單或庫存調(diào)整，估值會迅速壓縮。市場給它的更多是“低毛利高周轉(zhuǎn)的周期加工廠”估值。

上游投資的本質(zhì)，是判斷"不可替代性"的成色：物理約束越硬，安全邊際越高；敘事依賴越強(qiáng)，波動(dòng)越大；什么都沒有，就只能賺辛苦錢。

（圖表來源：妙投制作）

中游要鎖定生態(tài)

上游劃定了算力的物理成本和稀缺性，但真正把算力變成可售賣、可計(jì)費(fèi)、可被普通開發(fā)者調(diào)用的“服務(wù)”的，是中游的云廠商、算力租賃平臺、大模型供應(yīng)商以及運(yùn)營商。（云廠商、算力租賃平臺雖涉足上游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，但其核心利潤來源于中游的平臺調(diào)度與生態(tài)鎖定，故歸入中游）

這一環(huán)節(jié)的核心邏輯通過分層定價(jià)實(shí)現(xiàn)利潤最大化，不再是“越便宜越好”。

云廠商的做法最典型。阿里、騰訊、百度等云廠商下調(diào)通用模型價(jià)格，并不意味著愿意長期虧錢。對云廠商來說，通用模型只是入口，真正的利潤池在后面：云數(shù)據(jù)庫、云存儲、云專線、安全、彈性算力、專屬推理實(shí)例和行業(yè)解決方案。

因此，當(dāng)云廠商上調(diào)部分AI算力服務(wù)價(jià)格時(shí)，漲的往往不是普通聊天Token，而是更接近企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的高消耗服務(wù)：專屬集群、彈性算力資源、高可用保障和企業(yè)級部署能力等。

當(dāng)企業(yè)被Agent的循環(huán)調(diào)用綁定在阿里或騰訊等云生態(tài)時(shí)，平臺收取的費(fèi)用由“算力費(fèi)"轉(zhuǎn)為”企業(yè)生產(chǎn)流水的過路費(fèi)"。這種估值錨是"遷移成本"。

這正是分層定價(jià)的體現(xiàn)：用低價(jià)的通用模型搶占入口，再對真正支撐企業(yè)級業(yè)務(wù)（如運(yùn)行Agent、長上下文推理）的高階服務(wù)收取溢價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

從估值層面看，中國AI科技股如阿里巴巴、騰訊控股估值均在15倍左右，美國同類（微軟/亞馬遜/谷歌）約27倍，差額較大。這是因?yàn)槭袌鋈杂谩皞鹘y(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)”而非“AI云”框架定價(jià)。未來企業(yè)被Agent綁定的“遷移成本”能支撐更高的利潤率中樞時(shí)，有望驅(qū)動(dòng)市場重新定價(jià)。

模型廠商也在轉(zhuǎn)向分層定價(jià)。輕量模型負(fù)責(zé)走量，承接可蒸餾、可緩存、可替代的通用流量；旗艦?zāi)Ｐ拓?fù)責(zé)守價(jià)，鎖定編程、長上下文、復(fù)雜推理和Agent協(xié)作等高價(jià)值場景。智譜GLM-4.7與GLM-5.1之間約3倍的價(jià)差，就是這種分層定價(jià)的縮影。

走生態(tài)路線的廠商，如阿里通義、字節(jié)豆包更傾向于把模型能力嵌入云和平臺生態(tài)，通用檔壓價(jià)，后續(xù)靠Agent開發(fā)平臺、企業(yè)服務(wù)和云資源消費(fèi)變現(xiàn)。

走高端能力路線的廠商，則更看重旗艦?zāi)Ｐ驮诟邇r(jià)值場景中的付費(fèi)能力。它們未必要卷最低價(jià)，但要證明自己的不可替代性。

從估值層面看，市場交易的是“AGI敘事”而非當(dāng)期業(yè)務(wù)。如智譜頂著“全球通用大模型第一股”光環(huán)，市銷率高達(dá)1000倍，脫離基本面。一旦業(yè)績兌現(xiàn)不及預(yù)期（算力瓶頸、開源競爭、企業(yè)采用放緩），面臨大幅回調(diào)風(fēng)險(xiǎn)。（注：①6月18日收盤，市值約9300億港元，2025年?duì)I收7億；②因?yàn)樘潛p，所以用市銷率估值）

運(yùn)營商的Token套餐則是另一種打法。中國移動(dòng)、中國電信、中國聯(lián)通把AI算力包裝成類似“流量包”的產(chǎn)品，優(yōu)勢在于用戶觸達(dá)和計(jì)費(fèi)體系。但這類模式能否真正賺錢，還要看其數(shù)據(jù)中心、電力和上游模型成本，能否被規(guī)模攤薄。只有智算收入占比持續(xù)提升、生態(tài)鎖定能力被驗(yàn)證，估值才會有修復(fù)空間。

至于算力租賃商，雖然需求景氣度高，但商業(yè)模式缺乏技術(shù)壁壘，本質(zhì)是“買卡轉(zhuǎn)租賺差價(jià)”，一旦供需逆轉(zhuǎn)利潤即刻崩塌。就像通用Token價(jià)格降了后，部分客戶可能因?yàn)橛迷茝S商的服務(wù)更省事、更便宜而不再續(xù)租。

如智譜2025年策略調(diào)整就是例證，從"租賃設(shè)備"為主轉(zhuǎn)向算力服務(wù)商/云平臺購買計(jì)算服務(wù)為主。從此維度看，數(shù)據(jù)港160倍的滾動(dòng)市盈率不算低，安全墊較弱。

總體看，中游的格局已經(jīng)比較清楚：有云生態(tài)、有模型能力、有企業(yè)服務(wù)能力的玩家，可以把通用Token當(dāng)入口；缺乏技術(shù)壁壘的算力租賃，則會淪為被擠壓的夾層 。

（圖表來源：妙投制作）

下游要嵌入場景

通用Token降價(jià)后，下游并沒有普遍迎來躺贏，而是出現(xiàn)了劇烈的分化。

簡單AI寫作、換臉工具、聊天等無壁壘的應(yīng)用，競爭會越來越激烈。真正能吃到紅利的，是有場景壁壘、用戶粘性和付費(fèi)閉環(huán)的公司。

這些場景包括AI辦公、AI編程、法律合同審查、醫(yī)療報(bào)告生成、工業(yè)故障排查、金融信息服務(wù)等。它們有一個(gè)共同點(diǎn)：用戶原本就有明確需求，AI的作用是在已有工作流里提高效率。

金山辦公是典型代表。WPS原本就有用戶、文檔、訂閱和企業(yè)客戶，AI能力嵌入后，可以提升付費(fèi)轉(zhuǎn)化、企業(yè)客單價(jià)和產(chǎn)品粘性。2025年WPS AI國內(nèi)月活突破8013萬，同比暴漲307%，日均Token調(diào)用量超2000億，同比增長超12倍。公司同期營收59.29億元，毛利率高達(dá)85.95%。

要知道，金山辦公的高毛利并非模型帶來的，而是文檔場景的護(hù)城河帶來的。AI只是提高ARPU和粘性的增強(qiáng)器。沒有場景壁壘的AI應(yīng)用，反而容易淪為上游硬件和模型API的“打工仔”。

進(jìn)一步從估值角度看，金山辦公當(dāng)下27倍左右的滾動(dòng)市盈率，對比未來2年機(jī)構(gòu)預(yù)期的歸母凈利潤年復(fù)合增速11%左右看，通用Token降價(jià)利好已在估值中體現(xiàn)。未來隨著付費(fèi)率與留存繼續(xù)提升，估值有望進(jìn)一步走強(qiáng)。但一旦這兩個(gè)數(shù)據(jù)拐頭，溢價(jià)也會收窄。

此外，下游還有另一個(gè)變量：Token治理能力。

Agent工作流的復(fù)雜性，使企業(yè)賬單不可預(yù)期。企業(yè)需要搞清楚哪個(gè)Agent最燒錢，哪個(gè)Prompt（任務(wù)說明書）導(dǎo)致上下文膨脹，哪個(gè)用戶/功能/工作流在消耗Token，才能做調(diào)整和降本。

這使AI FinOps成為一個(gè)新機(jī)會。

所謂AI FinOps，指的是圍繞模型調(diào)用、Token消耗、模型路由、緩存、上下文壓縮、預(yù)算上限和熔斷機(jī)制建立的一套成本治理能力。它解決的不是“要不要用AI”，而是“怎么大規(guī)模用AI而不被賬單反噬”。

如，迅策科技正將業(yè)務(wù)延伸至LLM Observability，即大模型可觀測性，用于跟蹤模型調(diào)用、Token消耗和系統(tǒng)表現(xiàn)，相關(guān)業(yè)務(wù)推進(jìn)值得持續(xù)觀察。

從估值角度看，但該賽道目前處于極早期，市場尚未形成統(tǒng)一的估值錨。這類公司更可能參考SaaS的PS估值（5-10倍），后續(xù)可跟蹤再驗(yàn)證。

所以下游真正的分水嶺是“有沒有場景壁壘”和“有沒有Token治理能力”。有場景吃紅利，沒壁壘的公司被同質(zhì)化競爭卷死；有Token治理能力的控住成本，沒治理能力的公司則可能會被Agent調(diào)用量反噬。

寫在最后

綜上，Token經(jīng)濟(jì)下，高估值的錨不僅是模型能力的邊際提升，更是"AI算力通脹"下的物理瓶頸。

這輪變化的起點(diǎn)，是推理算力消耗的快速膨脹。Agent循環(huán)、長上下文、多模態(tài)任務(wù)帶來的算力消耗大幅度增長時(shí)，市場的估值錨從"軟件訂閱邏輯"切換到了"硬件消耗邏輯"。

此背景下，產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值開始重構(gòu)。真正的利潤，將向具備稀缺性、定價(jià)權(quán)和現(xiàn)金流兌現(xiàn)能力的環(huán)節(jié)聚集。

短期看，當(dāng)前確定性最高的產(chǎn)業(yè)機(jī)會集中在上游供給側(cè)的硬約束資產(chǎn)，包括HBM、GPU、光模塊、電力、液冷和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施等，這些資源決定了AI能否大規(guī)模運(yùn)行。

中期看，彈性來自云廠商和模型廠商的分層定價(jià)能力，尤其是能否把通用Token調(diào)用量轉(zhuǎn)化為企業(yè)級服務(wù)收入。通用模型低價(jià)獲客，高價(jià)值能力分層變現(xiàn)，將成為中游玩家能否穿越價(jià)格戰(zhàn)的關(guān)鍵。

長期看，最大價(jià)值仍會回到下游場景，只有真正嵌入工作流、掌握用戶和數(shù)據(jù)閉環(huán)的AI應(yīng)用，才能吃到產(chǎn)業(yè)成熟后的利潤紅利。此外，擁有Token FinOps，即算力成本治理能力的企業(yè)，也值得持續(xù)關(guān)注，因?yàn)槠髽I(yè)需要知道AI的錢花到哪里去了，才好調(diào)整控本。

因此，未來AI產(chǎn)業(yè)的投資邏輯，不再是單純比拼模型單價(jià)，更多是比誰能在價(jià)格分裂中找到自身不可替代的價(jià)值，從而保有定價(jià)權(quán)和利潤份額。

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