首页财产阐发评论ai正文 用不起Token的我，成为了AI时代的下沉市场人群 Token已经经作为“商品”孕育发生价值分层了，那利用它的人呢？也许将来，“下沉市场”人群的界说，也再也不仅限在可否消费患上起实体商品了。 2026-04-19 09:35 ·微信公家号：镜相事情室黄依婷 AI投资人解读· 文章指出，AI需求发作致Token耗损年夜增，而供应受限，价格上涨。以Claude为例，其主力模子排名全世界第一，却对于会员设Token限额，激发用户焦急。模子厂商也因算力成本高而发愁，如智谱CEO张鹏担忧将来算力不足影响行业成长。· 危害提醒：行业竞争激烈，模子及运用侧的涨价可能致使市场份额降落算力成本上涨，可能影响企业盈利能力。总结：AI行业成长迅速，但算力成本上涨及供应受限可能影响其成长。投资者需存眷行业竞争及企业盈利能力，审慎投资。内容由AI天生，仅供参考

2026年，人类于事情上最“豪侈”的消费是甚么？谜底其实不是买一部机能顶配的电脑，或者是置办几身面子的行头，而是可以或许不受限定、不计成当地利用这个世界上*进的AI东西。

这象征着你不消为了节制成本，挖空心思优化提醒词，恐怕弹出一句“今日免费额度已经用完”；也不消再三对于比，舍不患上累到心爱的Claude（由美国AI公司Anthropic开发的年夜语言模子），只能把不那末主要的事情交给更自制、更轻量的模子处置惩罚。

AI固然好用，但每一用一次都对于应着成本，Token（词元）耗损量贵到你有点用不起了。琐屑较量、不寒而栗，成为了如今AI“牛马”们最真正的状况。

这让人想到了二十年前，拨号上彀的时代。那时带宽紧缺且昂贵，开发者为了勤俭网站的带宽耗损，尽可能压缩图片、精简代码，险些不敢上传视频。像马铃薯网如许的视频范畴创业公司是少少数，视频所带来的带宽耗损成为网站运营的成本年夜头。

昨日重现。

于AI财产链条上，算力像水同样自上而下游动。从上游的GPU（图形处置惩罚器）及数据中央出发，经由云厂商、模子厂商，被封装成API（运用步伐编程接口）接口，终极流向开发者及平凡用户，酿成一次次详细的挪用、一个个可以计价的Token。它看似无形，却于每个环节都对于应着清楚的成本，GPU折旧、电力耗损、高带宽存储，终极城市汇总成账单。

此刻，这条水管正于变患上拥挤。一头是需求于发作，多模态、Agent（智能体）等繁杂推理场景让Token耗损量千倍增加，另外一头则是供应仍未解绑，GPU、HBM（高带宽存储器）、电力及数据中央设置装备摆设都存于物理极限，GPU使用率仍处在较低位置。智慧是有价钱的，虽然发作式增加致使Token单价更自制了，但挪用它需要花的钱却愈来愈多。

涨价逐级传导。上游GPU有价无市、算力紧缺，中游云厂商率先调解价格，亚马逊云、google云、baidu云、阿里云等，于已往一个季度接踵上调部门AI相干办事用度，模子厂商也竣事补助周期，腾讯、阿里等接连住手免费公测，提高API挪用价格，此中，腾讯混元年夜模子最高涨价463%。

模子及运用侧的涨价，让算力再也不是独属巨头竞争中的抽象观点，它以Token的情势，给每一个平凡人也上了一堂付费课。就像昔时的流量，以MB（手机上彀流量单元）为单元计价，号主一不留心就会欠费停机。

黄仁勋日条件出的“Token经济学”观点，认为推理已经成为AI最焦点的事情负载，Token则是新的年夜宗商品——尺度化、可计量、可生意业务。由此Token从模子练习的技能副产物，蜕变为驱动数字经济的焦点出产要素。

于黄仁勋看来，“Token”作为商品是有质量的好坏之分的。从免费层到*层，每一百万Token价格从0美元到150美元不等。低时延、高交互的Token（照实时对于话、智能驾驶）需要昂贵算力，订价高；高吞吐、离线处置惩罚的Token（如年夜范围离线推理、批量数据处置惩罚）对于时延不敏感，可以用自制算力出产，订价低。

Token已经经作为“商品”孕育发生价值分层了，那利用它的人呢？也许将来，“下沉市场”人群的界说，也再也不仅限在可否消费患上起实体商品了。

AI利用者，被焦急裹挟

“我莫非不是高贵的会员吗？”3月11日晚，苏玉看着电脑屏幕上跳出的弹窗，有点气愤。弹窗提醒她，本周Token利用量已经到达限额的90%，限额耗损完后将暂停相干模子的利用，直到下周限额更新。

苏玉是某高校于读博士研究生，近来于预备卒业年夜论文。已往三年，google旗下的Gemini、OpenAI旗下的ChatGPT，一直是她的*拍档，她也是这两个“AI长工“的忠厚定阅用户。本年2月中旬，Anthropic旗下的Claude也插手了她的步队，并很快成为她最信托的一个。

“Claude太好用了，东西属性太强了。”苏玉说。她让几款AI运用同时为她梳理、设计研究思绪模子，ChatGPT给出的谜底逻辑不敷周密，Gemini太甚夸诞谄媚，只有Claude，像一名客不雅专业的高级参谋，逐字浏览过客户需求后，才输出了一份真正可以使用、有开导的方案。

免费利用半个多月后，苏玉破费约莫180元人平易近币开通了Claude的月度会员。及Gemini、ChatGPT比拟，Claude非凡之处于在它对于会员也设置了逐日及每一周Token耗损的限额。这实在能理解，按照全世界知名的年夜模子盲测榜单LMArena，截至3月20日，Claude的主力模子Claude-Opus-4-6-thinking排名全世界*。

但苏玉从未感触感染到云云直接的Token限定。*次触发Claude限额机制时是周三，“扎根理论”相识到一半就不克不及再挪用了，那一刻她很有一种“学术阻滞”的无力感。习气了Claude的辅助，她很难再回到最初做科研的状况。她测验考试“手搓”，翻阅最原始的理论册本，但效率极低，有些颠末翻译的资料她也不彻底信赖，“末了我还有是要等Claude恢复利用后复核一遍。”四天时间，她等患上很煎熬。

Claude限用让苏玉异样焦急。于一个周二，苏玉发来一张Claude后台截图，上面显示她本周的限额已经经利用了45%。“这周才已往不到两天！我已经经用患上很节省了，一天只会商一个论文选题，它就到限额了！”苏玉情绪有点瓦解，谁说AI不克不及替换人类？这个AI已经经快比她的导师还有难弄了。

●苏玉的Claude后台。图源：受访者

她已经经养成为了提一个问题就去看一眼后台的习气，恐怕没米下锅。想起之前居然还有及Claude教员唠闲嗑，让它帮本身做PPT，她心里直骂本身华侈。

这类对于“好用的模子”的审慎利用，正逐渐变患上遍及。一名AI影视行业创业者告诉我，他地点团队于利用字节跳动的AI视频模子“即梦”时，会同步接入其他多家模子厂商的API，“效果好的模子确凿更贵，咱们只能于差别模子之间切换，去均衡成本。”

不久前，即梦下调会员积分额度，他一方面感觉很正常，“C端原来就于补助，此刻只是收回一部门”。但另外一方面又为本身的处境担忧，感喟“这下更用不起了”，AI成本上涨，有时辰会直接卡住小创业者的生命线。

终端用户为Token焦急，模子厂商也于为算力成本焦急。

谈和Token挪用量暴增的缘故原由，中国工程院院士王坚此前借用电力的成长做了类比，初期人工智能运用就像是“点电灯”，耗损电量有限。而以OpenClaw（智能体）为代表的新一代运用，则像是开启了“空调”，需要泯灭的电力也愈来愈多。

不外，王刚强调，这类增加不仅象征着运用普和，更象征着单体Token成本的降落。“假如电价不降，老黎民是用不起空调的。”

但比拟初期一问一答的简朴挪用，如今愈来愈多使命经由过程Agent完成。模子需要自行拆解问题、挪用东西、写代码、调试、再批改，一次看似简朴的哀求，暗地里往往对于应的是多轮推理及屡次API挪用，Token耗损呈指数级放年夜，虽然单价降低了，但整体所需要的算力成本更昂扬了。

“模子变动年夜了，推理成本也响应提高了，咱们也但愿把它回归到正常的贸易价值上。持久靠低价竞争，对于整个行业成长其实不利，这也是咱们的一个考量。”智谱CEO张鹏说。近来两个月，智谱三次上调GLM（智谱研发的年夜语言模子）系列模子价格，部门模子价格已经迫近国际头部模子订价程度。

张鹏的另外一个担忧是，“将来12个月面对的*问题可能就是算力。所有的技能，包括智能体框架，让许多人的创造力与效率晋升了10倍。但条件前提是，各人可以或许用患上起来，不克不及由于算力不敷，致使一个问题让Agent思索半天也不给我谜底。”

流动的算力，累加的成本

根据Claude的计较方式，100 Tokens约莫相称在75个英文单词或者50个汉字，而Token输出的价格是输入价格的五倍——这是一个最简朴的换算方式。换言之，AI的每个回覆都要颠末寻思熟虑，后台思索、查询、天生，以致模子幻觉带来的过错耗损的Token，城市被计较于内，终极酿成真金白银的账单。

智能纪元AGI开创人林志佳算过一笔账。他养了四个“龙虾”，有当地部署的，也有云端部署的。以云端部署为例，他按月采办了Coding Plan（AI编码定阅办事），约莫30-40元人平易近币，于3月还有剩9天的时辰，他的Token耗损量还有不到套餐额度的10%——作为媒体人，他对于Token的需求实在其实不年夜。

但根据Token来计费又不太划算。“假如我只是天天早上九点让它给我发条新闻，耗损的Tokens价格年夜概0.9元人平易近币，30天年夜概二十多块钱，已经经跟买Coding Plan的钱差未几了。有时辰还有有损耗、还有有模子更新，光更新就可能要耗损三四块钱的Tokens。”

于差别计费方式之间衡量，险些成为了高频利用者的一样平常，而采办Token破费的一分一厘，终极都指向统一件事——算力，以和暗地里对于应的GPU折旧成本及数据中央的耗电。

GPU成为了一切的出发点，高端芯片的供应决议了整个体系的上限。“除了了给部门客户预留的备用机，其他基本都卖完了，一卡不剩。”优刻患上架构技能中央副总司理刘华说。

GPU之下，还有要搭建起数据中央、收集及存储体系——高速互联、低延迟传输，这些都不是“即插即用”的尺度件。刘华提到，仅收集及存储部门，成本就可能占到总体算力成本的20%摆布。

再下一层，是模子厂商及API办事商。他们把年夜模子部署于这些基础举措措施之上，封装成尺度化接口，供开发者挪用。近两年，这几层脚色最先呈现堆叠，云厂商既卖算力也提供模子API，逐渐成为毗连GPU、模子及开发者的中枢。

算力就如许一层一层向下渗入，最新的变化是于财产的需求端。“之前AI年夜部门是To B于付费，此刻To C端付费也愈来愈普和了。”林志佳说。模子被封装成API，进口被简化，利用门坎降低，小我私家开发者甚至平凡用户，均可以直接挪用底层算力。“此刻基本上刷一刷社交平台，各人就知道怎么用了。”

算力甚至呈现零售化趋向。2024年先后，一些云厂商最先推出GPU“日卡”、轻量级云主机，甚至“一键部署”的体验产物。好比优刻患上面向“养虾户”推出的6.9元体验套餐，素质上更像一张门票，把繁杂的情况配置及算力调理打包好，让用户用极低成本试一次。“许多人实在是来‘排雷’或者者尝鲜的，”刘华说，“各人都有点焦急，怕掉队。”

但门坎降低，其实不象征着成本降落。于刘华看来，“用互联网成长阶段类比，此刻的算力成本毫无疑难还有是于一个成长早期、很贵的阶段。”正由于云云，开发者才会一个钱打二十四个结，平台也不敢容易铺开挪用范围。

即即是头部厂商也于做弃取。OpenAI此前关停视频天生项目Sora，被不少业内子士解读为算力与投入产出之间的衡量，于资源有限的环境下，优先集中到更焦点的模子能力及营业上。阿里巴巴、腾讯、字节跳动等互联网年夜厂，近期对于AI营业做的一系列调解，焦点也是一种算力资源聚焦。

各人都正于意想到一件事：将来拼的不是算力范围，而是算力使用率。算力紧缺带来的连锁效应，是AI时代一场漫长的梅雨，每个身处时代的人城市免不了湿润。

算力流动到结尾发生了甚么

苏玉正于测验考试分配及调理算力资源。

她把差别模子分了层级：ChatGPT用来写公函、收拾简报，Gemini卖力绘图、处置惩罚语言细节，Claude则专门用于最焦点的环节，好比研究框架、思绪设计、长文天职析。如许能包管她的效率及钱包都效果*化。

好比，她近来于处置惩罚一批访谈质料，会先让Claude给出阐发框架，再把这个框架“丢”给Gemini去做初始编码。“我更信赖Claude给的引导性的工具，但细节性的事情可以交给自制一点的模子。”假如Claude不限额，她甚至会停用Gemini。

固然，这其实不是于给Claude打告白，只是苏玉认为本身的需求更合用这一款运用。好用的模子变患上稀缺，而稀缺的资源只会被用于最要害之处。

为了进一步节省，许多用户都及苏玉同样，最先于细节上抠成本。

社交平台上，一度风行升引文言文与AI对于话，由于更短的字数象征着更少的Token。也有人认为，跟风对于AI说“你好”“谢谢”，是否也是一种没必要要的资源华侈？究竟，AI其实不需要情绪价值。

实在许多华侈其实不于用户可控规模内，有时是模子接入及运行方式的问题。

不久前，MiMo年夜模子团队卖力人罗福莉提到，“我没措施严酷计较第三方harness（驾御）接入酿成的丧失，但我近间隔看过OpenClaw的上下文治理，很糟糕糕。于单次用户查询里，它会触发多轮低价值东西挪用，每一轮作为自力API哀求发出，每一个哀求携带的上下文窗口往往跨越 100K Tokens。现实哀求次数是Claude Code原生框架的数倍。折算成API订价，真实成本年夜概是定阅价格的数十倍。”

回到利用问题上，用户自动节省Token，平台也不敢彻底铺开用户范围，这类基在节省成本的“束手束脚”，好比OpenAI正于面对一种抵牾——其于2025年上半年创造了43亿美元的收入，同期，该公司净吃亏高达135亿美元，这象征着OpenAI每一赚一美元，就会丧失三美元。吃亏的年夜头恰是对于算力的投入。

于当下，算力已经经再也不只是有无的问题，而是能不克不及连续用、能用到甚么水平。当AI充足好用，人会缭绕它从头构造事情方式；当Token变患上昂贵而有限，这类新的构造方式自己也会被迫紧缩。

假如将来算力没法真正像电力同样普和，那末AI一定会引起分解，人与人之间的认知差距会进一步拉年夜。好比苏玉，她其实不筹算把本身的AI利用要领彻底分享给身旁人，怎样及Claude教员交互、喂甚么样的语料，这是她的小奥秘，短时间内也是她的竞争力。

假如同事请她保举好用的模子，她会强烈保举Gemini及ChatGPT，“固然，DeepSeek也是个好选择”。苏玉淘气地眨了眨眼。

于“一人公司（OPC）”“超等个别”逐渐风行确当下，如许的“小心计心情”其实不稀有。当AI的好用水平对于应成一个个可以计价的Token，真正拉开差距的，实在是怎样利用它的人。

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