--- title: "Token 烧不动了？这可能是全市场最重要的一张图" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/289250173.md" description: "硅谷 Token 支出指数在 5 月前大幅攀升，但近期出现回落，该指数衡量全市场每百万 LLM Token 的支付价格。宏观策略师 Andreas Steno Larsen 警告，如果 Token 定价持续走弱，本轮周期中从内存到更广泛的硬件及数据中心交易可能宣告结束。Token 支出的边际变化，通过 GPU 算力、DRAM 内存及数据中心需求的传导链条，直接影响英伟达、存储芯片厂商及云服务商的资本开支预期。" datetime: "2026-06-10T00:19:21.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/289250173.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/289250173.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/289250173.md) --- # Token 烧不动了？这可能是全市场最重要的一张图 Token 支出增长显现疲态，市场对于 AI 的核心焦点正从 “技术是否可行” 迅速向 “成本是否可承受” 转移。 6 月 9 日，宏观策略师 Andreas Steno Larsen 在社交媒体上表示，Silicon Data LLM Token 支出指数走势是当前全市场最应关注的一张图表。 **该指数自去年 12 月以来翻了一番以上，并在 2026 年 5 月前大幅攀升，但近期出现回落。Andreas Steno Larsen 警告，如果 Token 定价持续走弱，本轮周期中从内存到更广泛的硬件及数据中心交易可能宣告结束。** 与此同时，科技巨头正在紧急遏制内部失控的 AI 算力消耗。 华尔街见闻此前提及，亚马逊与微软正削减内部 AI 工具或叫停追踪使用量的项目，以打击员工为提升内部排名而无效消耗算力的 “Tokenmaxxing”（词元极大化）行为。在服务端，GitHub Copilot 于 6 月 1 日将计费模式从按请求收费切换为按 Token 计费，导致部分用户月度账单飙升十余倍，引发市场对 AI 补贴模式可持续性的广泛质疑。 这一系列信号正在重塑投资者对 AI 基础设施交易的风险判断。Token 支出的边际变化，通过 GPU 算力、DRAM 内存及数据中心需求的传导链条，直接影响英伟达、存储芯片厂商及云服务商的资本开支预期。 ## 指标见顶：硬件交易逻辑面临考验 Silicon Data LLM Token 支出指数是一个以支出为权重的指标，衡量全市场每百万 LLM Token 的支付价格，被视为市场对 AI 边际支付意愿的替代指标。由于 OpenAI，Anthropic 和谷歌等主要供应商多按 Token 消耗量向客户计费，Token 支出将 AI 使用量与 GPU，DRAM 和数据中心的需求直接绑定。 该指数近期的停滞，引发了资本市场对硬件周期的担忧。Silicon Data 的评论指出，近期的回落可能预示着向高端闭源模型迁移的速度正在放缓。**如果 Token 支出持续疲软，为增量 GPU，DRAM 和数据中心采购提供资金的边际收入将会减弱，这将改变那些围绕 Token 驱动增长而制定资本支出计划的公司的风险状况。** 虽然单次下滑并不构成绝对趋势，但作为硬件周期的领先指标，该数据表明企业对高成本前沿模型的依赖可能面临系统性下降。 ## 账单危机：科技巨头叫停 “无效消耗” 企业 AI 热潮正在遭遇第一次真正意义上的账单危机。 据 Axios 援引一位 AI 顾问的消息，其旗下一家企业客户近期在单个月内就花费了 5 亿美元用于 Claude，原因仅仅是未对员工使用量设置上限。 **在企业内部，将 AI 使用量作为考核标准的做法也遭到了反噬。**据报道，亚马逊旗下开发者平台 Kiro 曾设有一个名为"Kirorank"的内部排行榜。Meta 内部也出现了类似试图拉高 Token 消耗量以占据排名优势的情况。 亚马逊高级副总裁 Dave Treadwell 承认，员工为了刷榜而让 AI 执行无意义任务，推高了公司的运营成本。他明确指示员工 “不要为了用 AI 而用 AI”，该测试版仪表盘随后被下线。亚马逊目前已转向以 “归一化部署” 指标替代 Token 消耗量，追踪 AI 生成代码的实际价值。 ## 定价反弹：补贴时代走向终结 在供应端，AI 行业长期以补贴换增长的商业模式正濒临极限。 6 月 1 日，GitHub Copilot 正式转为按 Token 用量计费。有用户在 Reddit 社区表示，其月度费用预计将从不到 45 美元暴涨至超过 847 美元。 GitHub 首席产品官 Mario Rodriguez 此前表示，随着智能体 AI 兴起，旧有定价模式已不可持续。Gartner 分析师 Arun Chandrasekaran 在接受 Business Insider 采访时指出，随着高级推理模型推高算力消耗，更多企业将转向按用量计费。 **投资人 Tommy Shaughnessy 警告了这种补贴模式的系统风险。**他指出，目前 AI 大厂的利润率深度为负，一旦企业直面按量计费的真实价格，实际消耗速度将远超预期，例如 Uber 在 2026 年将全年 AI 预算在四个月内耗尽。如果投资者对回报预期失去信心，支撑 GPU 采购和模型训练的资本流动将面临逆转。 ## 成本重构：廉价模型或成市场主导 面对高昂的推理成本，市场正寻找低成本的替代方案。 高盛 One-Delta 部门负责人 Rich Privorotsky 认为，随着 DeepSeek 下调 75% 的定价，以及小米 MiMo 接近 99% 的降价幅度，基础设施瓶颈的缓解正触发价格战。 华尔街见闻此前提及，**Coinbase 首席执行官 Brian Armstrong 预测，80% 的 AI 工作负载将在 12 至 18 个月内迁移至成本低 99% 的模型，只有 20% 需要极致智能的任务会留在前沿模型上。**他指出，能源与算力将成为真正的瓶颈。 Hugging Face 首席执行官 Clement Delangue 援引斯坦福大学数据证实了这一趋势：本地模型在真实世界查询中的准确率已跃升至 71.3%，且成本极低。Micro1 首席执行官 Ali Ansari 将此视为从过度使用转向理性使用的 “健康摆荡”。 对于 AI 的真实投资回报，华尔街目前存在严重分歧。据高盛的 Jim Schneider 研判，到 2030 年，代理式 AI 将推动 Token 消耗量增长 24 倍，云服务商毛利率将在短期内转正。摩根大通的经济研究也显示，Python 包在 PyPI 上的跳升式增长证明了真实生产力的提升。 然而，空头阵营态度同样坚决。高盛半导体分析师 Jim Covello 在报告中指出，当前产业链繁荣是以牺牲上游消耗为代价的，几乎所有价值都流向了半导体公司，这种状况不可持续。 Boosted.ai 首席执行官 Josh Pantony 则强调，企业对数据开放的顾虑削弱了 AI 代理的效能。**在成本、回报与安全的多重考量下，下一笔 AI 账单能产生多少真实价值，将是市场对这场科技投资的最终判决。** ### 相关股票 - 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