出品 | 妙投 APP

作家 | 张贝贝

裁剪 | 丁萍

头图 | 视觉

大模子确乎越来越低廉，但企业使用 AI 这件事，正在变得越来越贵。

这听起来矛盾，却是当下 Token 经济竟然的面。

以 OpenAI 公开订价为锚，2023 年 3 月 GPT-4 发布时每百万 Token 输入 30 好意思元 / 输出 60 好意思元，到 2024 年 5 月 GPT-4o 发布时降至 5 好意思元 /15 好意思元，再到今天，大宗够用理模子也曾把价钱到每百万 Token 几毛好意思元致使低。

若是以早期 GPT-4 价钱作为位锚点，部分通用理 Token 价钱在三年内降幅达 99。

这亦然夙昔两年行业流行的判断：大模子会像带宽样，越用越低廉。

但干预 2026 年，这个判断只说对了半。低廉的是部分模子 Token 价钱，企业的 AI 运营总支拨并未缩减。

原因在于，通用 Token 价钱诚然在探底，企业却正爽朗单问答转向 Agent 调解、代码生成等复杂使命流，而这类任务的 Token 破钞量常常是简短问答的十倍致使百倍，致算力总支拨扩张。

由此变成价钱扯破期：通用 Token 在探底，价值才能在分层，企业 AI 支拨在调用结构中扩张。

但这种扩张并非雨露均沾，而是沿着芯片、光模块、云平台直至利用等产业链法子，进行再行分派。在投资视角下，这种价钱分裂的骨子，是产业利润的再分派。谁掌抓稀缺资源、要津才能和粘场景，谁就有契机在 Token 用量爆发中连收受费。

本文试图修起个试验的问题：在这场价钱扯破中，AI 产业链中谁在竟然赢利，谁被成本和价钱战挤压？

谁在竟然赢利？

夙昔两年，简短问答、摘录、翻译、分类等通用任务榆林塑料挤出机 ，在 MoE 架构、缓存、蒸馏和理化动下，成本在靠拢"水电价"。

这些任务有几个共同特征：可预期、可缓存、可替代、对模子才能条目不致。这类 Token 容易被本事化，也容易被价钱战穿。它们正在从" AI 才能"变成"基础依次才能"。所谓 99 的降价红利，主要发生在这层。

但企业竟然用钱越来越多的地，并不在这里，多连合在编程、Agent 调解、长凹凸文理、多模态处理等破钞场景。这些场景正在从廉价补贴池里被剥离出来，再行按"旗舰才能"计费。

以智谱为例，其 GLM-5.1 瞄准编程与 Agent 场景，输入价钱为每百万 Token 6-8 元，输出价钱为 24-28 元；平日轻量任务则暴虐不绝用 GLM-4.7，输入价钱为 2-4 元，输出价钱为 8-16 元。两者价差约 3 倍。

这是模子厂商通过模子档位分层再行分离了价钱池。它们正在把简短问答、翻译、摘录这类任务作为基础流量，廉价获客；同期开动向编程、Agent、复杂理、多模态这类场景要利润。

与此同期，底层的物理成本并未侍从通用 Token 的降价变化。HBM 价钱位运行、数据中心电力与液冷成本企，这些硬拘谨迫使阿里、腾讯、百度等云厂商在 3 月荒废上调了 AI 算力工作价钱。

即，当可压缩场景的 Token 成本束缚探底，不可压缩场景的算力成本依然坚挺，这恰是企业算力支拨失控的底层手之。

但大的问题，不是单价，是用量扩张。

夙昔企业用大模子，大多是问答，单次调用成本相对可控。

咫尺多付费场景变成了 Agent 调解、长凹凸文回顾、复杂逻辑理、代码生成和多模态处理等。此情况下，即使 Token 单价着落，但单轮单次任务破钞的 Token 数目可能放大十倍、几十倍的情况下，企业 AI 运营总成本反而可能高潮。

这是为什么些企业在大边界敞开 AI 编程器用后，很快碰到预算失控问题。

如 Uber 在为 5000 名工程师敞开 AI 编程器用后，仅 4 个月便光了 2026 全年预算；国内米哈游本事团队追究东谈主郑星河在 2026 年 5 月阿里云峰会上公开露馅，团队位工程师测试多 Agent 调解时，因未设熔断、数十个 Agent 干预轮回调用，用度飙升，13 小时内收到 200 万元 Token 账单。

恰是这三层结构的重复，致了" 99 降价"与"企业 AI 贵"的共存。

而企业多花出去的钱，并莫得消亡，它变成了产业链上某些法子的收入和利润。

因为通用 Token 越低廉，越容易刺激企业把 AI 向复杂、频、重算力的场景；而这些新增需求，终会流向芯片、光模块、云平台、价值模子 API、利用场景和基础依次等。

即，竟然赢利的，不是低廉 Token 的东谈主，是能从 Token 用量爆发里连收受费的东谈主。这是显露当下 AI 产业链分化的要津。

接下来，对产业链上中下贱分别张开盘考。

上游要卡住瓶颈

Token 经济下，AI 产业链的上游由策画芯片（GPU/NPU/LPU，加快器）、速存储（HBM）、速互联（含光模块）、智算中心基础依次（供电、冷却）等组成，这些法子决定 Token 生成的速率、褂讪和单元成本。

但上游并不是块铁板。竟然掌抓订价权的，是那些卡住了物理瓶颈的法子。

先是 GPU 和 HBM。

随着 Agent 与多模态处理的发展，瓶颈不再局限于算力，在于显存容量、带宽和数据搬运才能。HBM 产能周期长、扩产慢（般需 24 – 36 个月），又被大客户长协锁定，供给刚平直滚动为利润护城河。

国际三大存储巨头（SK 海力士、三星和好意思光）凭借 HBM，将 DRAM 综毛利率拉回 50+，其中 SK 海力士 2025 年 Q4 的毛利率已达 69。

要津的是，稀缺的 HBM 带宽不时不只出售，而是被封装进 GPU 加快卡、整机和速互推敲统中，终以整套策画系统的出售溢价体现出来。因此，厚的利润池并非单的 HBM 或 GPU，而是" GPU+HBM+ 互联本事"包在起的套餐。

不外，国内破局之路尚处起步，长鑫存储作为唯 DRAM IDM（想象 + 制造体化），正以低毛利换良率爬坡，攻坚 HBM 供给瓶颈；摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原科技等 GPU 厂商则试图通过自研架构与敞开互联程序（如 OISA），在英伟达体系外构建可用的国产算力底座。

从估值层面看，成本阛阓关于 HBM 赛谈的追捧主要来自于供给垂危。只不外，据长城证券测算，2025-2026 年人人 HBM 供需比分别为 45 和 27，缺口确乎存在，但有所收窄。这意味着估值锚正在从 " 有莫得货 " 移向 " 端占比与毛利率能不可守得住 "。畴昔旦 HBM 产能扩张速渡过需求增速，估值逻辑将会变化，届时需防范下调风险。

至于 GPU 赛谈，AI 算力需求仍在情况下，成本阛阓仍会活跃。只不外，已进程了"讲故事"的阶段，转向"功绩考试期"。如数据中心收入质地、下代架构的出货锁单、以及单元 Token 成本着落是否会压低 " 按集群付费 " 的天花线等皆会被考试。畴昔任何干于"增速边缘放缓"的信号，可能皆会致估值回调。

其次是光模块。

AI 集群不是简短堆砌 GPU，单工作器内、跨工作器节点间、乃至跨数据中心的互联才能，共同决定了算力能不可竟然跑起来。800G 向 1.6T 光模块升，骨子上是 Token 海量爆发后对带宽、低延迟的刚需求，这是该赛谈走强的蹙迫驱上路分。

是以，这法子依靠"端规格迭代 + 客户认证壁垒"构筑护城河，头部厂商如中际旭创、新易盛的毛利率已从早年 30 驾驭攀升至 40 以上。

但要防范的是，中际旭创、新易盛等企业的前五大客户收入孝顺均 7 成，客户连合风险比拟，任何个大客户的订单波动皆会影响全年功绩。且这种情况下，光模块企业的议价才能较弱。畴昔若 1.6T 的放量速率不足预期，或买议价让平均售价道路下行速率快于成本降幅，利润增速可能会靠近拐点。

而中际旭创、新易盛分别为 102 倍何 75 倍的滚动市盈率，近 5 年历史分位数均在 94 以上，意味着阛阓已把 " 畴昔 2-3 年增 + 份额不丢 " 提前付款，安全边缘薄。

再就是电力与散热。当单卡功耗不绝上升，传统风冷接近物理限榆林塑料挤出机 ，液冷从可选项变成刚需。而密度机柜的褂讪运行，则依赖于园区供电容量的冗余与率。这法子是典型的"成本开支驱动 + 录用才能壁垒"。

英维克凭借全栈液冷本事绑定头部算力集群，成本阛阓上确乎享有溢价。但英维克当下 196 倍的滚动市盈率，近 5 年历史分位数 94，处于估值位。这意味着阛阓也曾把 2026 年全年的液冷放量充分订价，致使透支了部分 2027 年的预期。畴昔旦招标价松动或敌手报价拉低毛利，估值回调风险会比拟大。

而特锐德是人人大的预制舱式变电站制造商，近期出的"算电岛"案，通过压直入与 800V 直流供电，可将 Token 的用电成本裁减约 30，这叙事受到阛阓较多饶恕。但估值能否从电力开拓向 AI 基础依次转移，取决于下半年算电岛的订单和录用数据。

位于产业链结尾的工作器系统集成与拼装，等于典型的"量大、利薄"赛谈。

以国内 AI 工作器出货龙头波澜信息为例，其主业骨子是"整机 +JDM 联想象制造"平台。台 AI 工作器的物料成本里，大部分被上游 GPU、存储芯片锁定，下贱又靠近云厂商的强势议价，致其毛利率较低，2025 年仅 5 驾驭。它像是"搬运工"，在凹凸游的夹缝中赚取袭击钱。

是以，上游各赛谈名义看皆在涨，异型材设备底层逻辑却不同：

（1）HBM/GPU：不可替代来自物理硬拘谨（产能周期、本事壁垒、生态锁定），溢价有 " 供给刚 " 托底，但需警惕产能扩张后的供需逆转。

（2）光模块 / 液冷：不可替代多配置在" 1.6T 升、云厂商成本开支扩张"，即需求连接预期的假定上。弹大，但旦预期幻灭，跌幅也猛。客户连合庸价钱着落是长期悬在头上的风险。

（3）电力、液冷：有刚需的安全边缘（电网准入、市占率、录用才能），也有 AI 增量需求的弹预期。AI 叙事告成时，它随着涨；叙事出问题时，它也会跌，但跌幅相对可控。

（4）工作器拼装：不具备不可替代，莫得订价权，毛利率长年犹豫在个位数。出货量增永劫侍从行业 Beta 高潮，但旦下贱单或库存治疗，估值会飞快压缩。阛阓给它的多是"低毛利盘活的周期加工场"估值。

上游投资的骨子，是判断 " 不可替代 " 的成：物理拘谨越硬，安全边缘越；叙事依赖越强，波动越大；什么皆莫得，就只可赚袭击钱。

（图表来源：妙投制作）

中游要锁定生态

上游规矩了算力的物理成本和稀缺，但竟然把算力变成可售、可计费、可被平凡开发者调用的"工作"的，是中游的云厂商、算力租出平台、大模子供应商以及运营商。（云厂商、算力租出平台虽涉足上游基础依次建设，但其核心利润来源于中游的平台逶迤与生态锁定，故归入中游）

这法子的核心逻辑通过分层订价实现利润大化，不再是"越低廉越好"。

云厂商的作念法典型。阿里、腾讯、百度等云厂商下调通用模子价钱，并不虞味着舒服经久亏钱。对云厂商来说，通用模子仅仅进口，竟然的利润池在背面：云数据库、云存储、云线、安全、弹算力、属理实例和行业处置案。

因此，当云厂商上调部分 AI 算力工作价钱时，涨的常常不是平凡聊天 Token榆林塑料挤出机 ，而是接近企业坐蓐环境的破钞工作：属集群、弹算力资源、可用保险和企业部署才能等。

当企业被 Agent 的轮回调用绑定在阿里或腾讯等云生态时，平台收取的用度由"算力费 " 转为"企业坐蓐活水的过路费 "。这种估值锚是 " 转移成本 "。

这恰是分层订价的体现：用廉价的通用模子占进口，再对竟然解救企业业务（如运行 Agent、长凹凸文理）的阶工作收取溢价，从而实现利润大化。

从估值层面看， AI 科技股如阿里巴巴、腾讯控股估值均在 15 倍驾驭，好意思国同类（微软 / 亚马逊 / 谷歌）约 27 倍，差额较大。这是因为阛阓仍用"传统互联网"而非" AI 云"框架订价。畴昔企业被 Agent 绑定的"转移成本"能解救的利润率核心时，有望驱动阛阓再行订价。

模子厂商也在转向分层订价。轻量模子追究走量，邻接可蒸馏、可缓存、可替代的通用流量；旗舰模子追究守价，锁定编程、长凹凸文、复杂理和 Agent 调解等价值场景。智谱 GLM-4.7 与 GLM-5.1 之间约 3 倍的价差，就是这种分层订价的缩影。

走生态路线的厂商，如阿里通义、字节豆包倾向于把模子才能镶嵌云和平台生态，通用档压价，后续靠 Agent 开发平台、企业工作和云资源消费变现。

走端才能路线的厂商，则垂青旗舰模子在价值场景中的付费才能。它们未要卷廉价，但要评释我方的不可替代。

从估值层面看，阛阓走动的是" AGI 叙事"而非当期业务。如智谱顶着"人人通用大模子股"光环，市销率达 1000 倍，脱离基本面。旦功绩罢了不足预期（算力瓶颈、开源竞争、企业接管放缓），靠近大幅回调风险。（注：① 6 月 18 日收盘，市值约 9300 亿港元，2025 年营收 7 亿；②因为赔本，是以用市销率估值）

运营商的 Token 套餐则是另种法。转移、电信、联通把 AI 算力包装成肖似"流量包"的居品，势在于用户触达和计费体系。但这类模式能否竟然赢利，还要看其数据中心、电力和上游模子成本，能否被边界摊薄。唯一智算收入占比连接进步、生态锁定才能被考据，估值才会有开发空间。

至于算力租出商，诚然需求景气度，但生意模式缺少本事壁垒，骨子是"买卡转租赚差价"，旦供需逆转利润即刻坍塌。就像通用 Token 价钱降了后，部分客户可能因为用云厂商的工作省事、低廉而不再续租。

如智谱 2025 年政策治疗就是例证，从 " 租出开拓 " 为主转向算力工作商 / 云平台购买策画工作为主。从此维度看，数据港 160 倍的滚动市盈率不算低，安全垫较弱。

总体看，中游的步地也曾比拟明晰：有云生态、有模子才能、有企业工作才能的玩，不错把通用 Token 当进口；缺少本事壁垒的算力租出，则会沦为被挤压的夹层 。

（图表来源：妙投制作）

下贱要镶嵌场景

通用 Token 降价后，下贱并莫得广泛迎来躺赢，而是出现了剧烈的分化。

简短 AI 写稿、换脸器用、聊天等壁垒的利用，竞争会越来越强烈。竟然能吃到红利的，是有场景壁垒、用户粘和付费闭环的公司。

这些场景包括 AI 办公、AI 编程、法律同审查、医疗论说生成、工业故障排查、金融信息工作等。它们有个共同点：用户蓝本就有明确需求，AI 的作用是在已有使命流里提率。

金山办公是典型代表。WPS 蓝本就有效户、文档、订阅和企业客户，AI 才能镶嵌后，不错进步付费滚动、企业客单价和居品粘。2025 年 WPS AI 国内月活冲破 8013 万，同比暴涨 307，日均 Token 调用量 2000 亿，同比增长 12 倍。公司同期营收 59.29 亿元，毛利率达 85.95。

要知谈，金山办公的毛利并非模子带来的，而是文档场景的护城河带来的。AI 仅仅提 ARPU 和粘的增强器。莫得场景壁垒的 AI 利用，反而容易沦为上游硬件和模子 API 的"工仔"。

跳跃从估值角度看，金山办公当下 27 倍驾驭的滚动市盈率，对比畴昔 2 年机构预期的归母净利润年复增速 11 驾驭看，通用 Token 降价利好已在估值中体现。畴昔随着付费率与留存不绝进步，估值有望跳跃走强。但旦这两个数据拐头，溢价也会收窄。

此外，下贱还有另个变量：Token 理才能。

Agent 使命流的复杂，使企业账单不可预期。企业需要搞明晰哪个 Agent 钱，哪个 Prompt（任务阐发书）致凹凸文扩张，哪个用户 / / 使命流在破钞 Token，才能作念治疗和降本。

这使 AI FinOps 成为个新契机。

所谓 AI FinOps，指的是围绕模子调用、Token 破钞、模子路由、缓存、凹凸文压缩、预算上限和熔断机制配置的套成本理才能。它处置的不是"要不要用 AI "，而是"奈何大边界用 AI 而不被账单反噬"。

如，迅策科技正将业务延长至 LLM Observability，即大模子可不雅测，用于追踪模子调用、Token 破钞和系统发扬，关系业务进值得连接不雅察。

从估值角度看，但该赛谈咫尺处于早期，阛阓尚未变成统的估值锚。这类公司可能参考 SaaS 的 PS 估值（5-10 倍），后续可追踪再考据。

是以下贱竟然的分水岭是"有莫得场景壁垒"和"有莫得 Token 理才能"。有场景吃红利，没壁垒的公司被同质化竞争卷死；有 Token 理才能的控住成本，没理才能的公司则可能会被 Agent 调用量反噬。

写在后

综上，Token 经济下，估值的锚不仅是模子才能的边缘进步，是 "AI 算力通胀 " 下的物理瓶颈。

这轮变化的开始，是理算力破钞的快速扩张。Agent 轮回、长凹凸文、多模态任务带来的算力破钞大幅度增永劫，阛阓的估值锚从 " 软件订阅逻辑 " 切换到了 " 硬件破钞逻辑 "。

此配景下，产业链价值开动重构。竟然的利润，将向具备稀缺、订价权和现款流罢了才能的法子连合。

短期看，现时细办法产业契机连合在上游供给侧的硬拘谨钞票，包括 HBM、GPU、光模块、电力、液冷和数据中心基础依次等，这些资源决定了 AI 能否大边界运行。

中期看，弹来自云厂商和模子厂商的分层订价才能，尤其是能否把通用 Token 调用量滚动为企业工作收入。通用模子廉价获客，价值才能分层变现，将成为中游玩能否穿越价钱战的要津。

经久看，大价值仍会回到下贱场景，唯一竟然镶嵌使命流、掌抓用户和数据闭环的 AI 利用，才能吃到产业锻练后的利润红利。此外，领有 Token FinOps，即算力成本理才能的企业，也值得连接饶恕，因为企业需要知谈 AI 的钱花到那儿去了，才好治疗控本。

因此，畴昔 AI 产业的投资逻辑，不再是单纯比拼模子单价，多是比谁能在价钱分裂中找到自己不可替代的价值，从而保有订价权和利润份额。

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