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Token降价潮：大模型厂商，四面楚歌

2026-06-22作者:大湾区国际数据中心大会暨展览会

过去，大模型行业最重要的指标是参数量。如今，这个指标正在被另一个更现实的指标取代——Token价格。

当GPT-4发布时，每百万Token的价格仍然处于美元级别；而今天，无论是开源模型还是商业模型，Token价格都在以近乎“跳水”的速度下降。过去需要几美元才能完成的任务，如今可能只需要几美分就能实现。

进入6月，OpenAI、Anthropic等全球多家大模型厂商开始重新调整Token价格，以回应企业用户对AI成本暴涨的不满。然而，较此前声势浩大的推广潮，此次Token价格下调更像是行业新一轮残酷竞赛的序幕。

从表面看，这是技术进步带来的效率红利。但从产业视角观察，Token降价远不是一次简单的价格调整，而是一场影响AI产业链上下游的深层变革。

当Token成为新的生产资料，Token价格就如同工业时代的电价、互联网时代的带宽价格一样，最终决定着整个产业的价值分配逻辑。而真正值得讨论的问题是：当Token越来越便宜，谁将成为赢家？谁又会成为被淘汰的人？

Token价格雪崩，AI行业进入“产能过剩时代”？

如果回顾过去两年的AI产业发展，会发现一个有趣现象。几乎所有参与者都在拼命扩大供给。芯片企业不断推出更高性能GPU；云厂商持续建设超大规模智算中心；模型厂商不断训练更大的基础模型；资本市场则持续向AI基础设施投入巨额资金。

整个产业都在重复一个逻辑：未来Token需求将无限增长，因此必须提前建设足够多的算力供给。

这种逻辑本身没有问题，问题在于供给增长速度已经开始超过需求增长速度。过去一年，全球新增GPU数量增长远远快于真实商业化AI应用增长。许多企业采购大量算力后发现，训练任务结束之后，GPU利用率并没有达到预期。于是，大量闲置算力开始流向推理市场。

推理市场竞争的核心，就是Token价格。当越来越多模型服务商拥有相似能力时，用户开始把Token视为一种标准化商品。模型质量差距不断缩小，价格差距则成为竞争焦点。这种现象与云计算行业早期极其相似，当计算资源开始标准化，最终比拼的不再是谁拥有服务器，而是谁能把计算资源卖得更便宜。今天的大模型行业，也正在经历同样的过程。Token正在从高附加值产品，逐渐变成标准化工业品。而工业品最典型的特征，就是价格持续下降。对于用户而言，这是利好。但对于供给侧而言，这意味着残酷的利润压缩已经开始。从某种意义上说，Token降价不仅是技术进步的结果，更是产能竞争的产物。价格战的背后，本质上是整个AI行业开始进入供给主导时代。

用户买的将不再是Token，而是结果

历史上，每一次基础资源价格下降，都会引发产业价值链重组。电力如此，带宽如此，云计算资源同样如此。Token也不会例外。过去，大模型企业最大的价值来自模型本身。谁拥有最先进模型，谁就拥有定价权。但随着模型能力趋同，Token价格持续下降，模型开始从稀缺资源变成基础设施资源。

这意味着，价值正在向上层迁移。换句话说，未来用户购买的可能不是Token，而是结果。企业客户不会关心调用多少Token，也不会关心底层模型是谁。他们真正关心的是销售额是否增长、客服成本是否下降、研发效率是否提升。当Token价格足够低时，它将像电力一样被隐藏在后台。没人会因为家里用了多少度电而选择某个品牌的冰箱，同样也没人会因为某个Agent使用了多少Token而决定是否采购。真正产生价值的是应用层，这也是为什么越来越多资本开始从基础模型转向AI Agent、行业应用和企业服务。当前，模型层利润正在被压缩，应用层利润反而开始扩大。过去几年，人们普遍认为基础模型将吞噬产业链利润。但现实可能恰恰相反，基础模型最终可能成为利润率最低的环节。正如云计算巨头赚取的是规模利润，而SaaS企业赚取的是场景利润一样。未来的大模型产业，也许会重演类似故事。当Token足够便宜，模型将退居幕后，应用才会站上舞台中央。

算力投资逻辑动摇，回报周期被迫拉长

如果说应用企业是Token降价的受益者，那么另一端则面临巨大挑战，那就是算力产业。过去两年，全球智算中心建设进入历史高峰期，地方政府、运营商、云服务商和投资机构，都将GPU视为新的战略资产。

其核心逻辑非常简单：拥有更多GPU，就能生产更多Token；生产更多Token，就能获得更高收益。但问题在于，收益端正在发生变化，如果Token价格持续下降，那么同样数量GPU创造的收入也会持续下降。这意味着，算力资产的投资回报周期正在被拉长。许多智算中心最初测算商业模型时，假设Token价格能够长期维持较高水平。但现实却是价格每隔几个月就会下降一次，当收入下降速度超过硬件折旧速度时，资产价值就会受到冲击。事实上，类似的情况已经在云计算产业发生过。服务器价格不断下降，云主机价格不断下降，最终导致行业进入规模竞争阶段。今天的GPU产业，同样存在类似风险。未来，衡量一座智算中心价值的标准，可能不再是拥有多少GPU，而是能够以多低成本生产Token。这个变化看似细微，却意味着产业逻辑发生根本转变。过去比拼规模，未来比拼效率；过去卖算力，未来卖Token成本。当Token价格成为核心指标时，整个数据中心产业都将重新定义竞争力。

真正的赢家：不是生产Token的人，而是消耗Token的人

Token降价最有趣的地方在于，它改变了产业利润流向。在工业时代，电价下降推动制造业繁荣；在互联网时代，带宽价格下降推动视频平台崛起；而在AI时代，Token价格下降同样会创造新的产业赢家。

这些赢家未必是模型厂商，甚至未必是算力厂商，更可能是那些能够大规模消耗Token的人。Token越便宜，创新成本越低。过去开发一个AI应用，需要精打细算控制推理成本。而未来，当Token成本趋近于零时，开发者将拥有几乎无限的实验空间。

Agent数量将快速增长，AI搜索将全面普及，AI客服将取代传统呼叫中心，AI数字员工将进入企业运营体系。大量过去因为成本过高无法成立的商业模式，将重新变得可行。

这与互联网早期极为相似，真正创造万亿美元市值的企业，并不是光纤制造商，而是利用廉价带宽创造新需求的平台公司。同样道理，未来最大的AI企业，未必是生产Token的企业，而可能是消费Token最多的企业。从这个角度看，Token降价实际上是在释放需求，价格下降不是产业衰退信号，而是产业爆发前夜。只有当资源足够便宜，创新才会大规模发生，而需求爆发之后，又会反过来推动新的基础设施建设。

Token价格趋近于零，AI竞争进入新阶段

如果Token价格最终无限接近于零，会发生什么？很多人认为这意味着模型企业失去商业价值。但历史告诉我们，基础资源价格下降并不意味着产业价值消失。恰恰相反，它往往意味着产业进入更高级阶段。

电力价格下降之后，诞生了现代制造业；存储价格下降之后，催生了大数据和云服务；带宽价格下降之后，催生了视频经济；Token价格下降之后，同样会催生新的经济形态。未来企业竞争的核心，不再是谁拥有最贵的模型，而是谁拥有最多用户、最多场景、最多数据以及最高效的Agent系统。模型能力会逐渐标准化，Token价格会持续透明化，算力资源会逐步商品化。最终，AI行业将像今天的互联网一样，把竞争焦点从基础设施转向生态系统。这或许才是Token降价真正值得关注的地方。它不是一次简单的价格战，也不是模型厂商之间的市场竞争，而是AI产业从“卖算力、卖模型”走向“卖结果、卖价值”的历史拐点。未来几年，Token价格可能还会继续下降。但真正重要的并不是Token会降到多少钱，而是谁能够在Token越来越便宜的时代，找到新的价值创造方式。当Token成为新资产，决定企业命运的将不再是生产多少Token，而是能够利用这些Token创造多少新的商业价值。而这，或许才是AI产业下一轮竞争真正开始的地方。

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