代币经济：人工智能如何不再像 SaaS 业务

人工智能的单位经济性，如今比大多数投资者意识到的更为奇特。

从 2023 年初到 2025 年初，每百万个 GPT-4 级别的输出令牌价格从大约 60 美元跌至 1.5 美元以下——在两年内下降了超过 40 倍。自那一年以来，主要前沿供应商的平均成本再次下降，从每百万令牌约 10 美元降至 2.5 美元（根据 Artefact 和行业追踪数据）。然而，在同一时期，企业在人工智能上的总支出却增长了两倍，在 2025 年达到约 370 亿美元。

令牌价格已从其峰值下跌了 99.7%。账单却并未减少。

这是 2026 年人工智能经济的核心谜题——也正是这个谜题解释了为何每一家主要的人工智能公司都已停止在订阅计划上竞争，转而几乎完全在它们过去常埋没在 API 文档中的某个东西上展开竞争：令牌的价格。

一个悖论

大多数报道将令牌价格的暴跌描述为一场 “逐底竞争”。这种描述并不完整。它忽略了单位层面实际发生的情况。

对人工智能公司的传统看法是，它是一项 SaaS 业务。你支付月费，获得产品使用权，卖家的经济性取决于用户数量和留存率。利润来自扩大营销规模，同时保持单用户成本大致不变。这就是微软销售 Office、谷歌销售 Workspace、Salesforce 销售一切的方式。

人工智能并非如此。

当你查询一个 AI 模型时，卖家是在实时进行实际工作——运行一个推理任务，该任务在 GPU 秒、电力、数据中心容量方面都有可衡量的成本。这项成本不会在用户的生命周期内摊销。每次调用模型时，它都会发生，并且都会产生成本。从任何有意义的角度来看，人工智能都不是真正的 SaaS 业务。它是一种按单位定价的业务，更像公用事业计量，而非软件许可。

这个单位就是令牌。

令牌究竟是什么？

令牌是模型视为输入或输出一个原子步骤的文本片段。有时一个令牌是一个完整的单词（如 “apple”）。通常它是一个单词的一部分（如 “apolo” + “gise”）。标点符号、空格，甚至代码片段都是令牌。一个英文单词平均约为 1.3 个令牌。一个典型的段落大约有 100 个令牌。

对经济性而言重要的是：每个令牌都消耗计算资源。推理成本与令牌数量呈线性增长。回应越长，生成成本越高。

当 OpenAI 为 GPT-5.2 每百万输出令牌收费 14 美元，或 Anthropic 为 Claude Opus 4.6 输出收费 25 美元，或谷歌以每百万输出令牌 3 美元的价格提供 Gemini 3 Flash 时（根据截至 2026 年 5 月的各供应商 API 文档），他们出售的并非产品使用权。他们出售的是一个计算单位，这个单位恰好能按需产生可理解的文本。这更接近于出售千瓦时，而非出售 Office 365。

一旦你看清这一点，每一家前沿人工智能公司的战略定位就变得清晰起来。

令牌取代了什么？

传统的 SaaS 指标栈围绕日活跃用户、月活跃用户、年度经常性收入和流失率构建。这些指标衡量用户参与度和经常性收入，当单用户服务成本大致固定时，它们有效。

人工智能公司仍然报告这些数字，但在内部，它们关心的是另一件事：每美元收入对应的令牌交付量、每美元计算成本对应的令牌交付量，以及两者之间的差额。这才是真正的利润方程式。当 Anthropic 将其季度收入从 48 亿美元翻倍至预计的 109 亿美元时（根据公司 2026 年 5 月给投资者的指引），重要的问题不是 “你们增加了多少用户席位”，而是 “你们交付了多少令牌，单位利润是多少”。

从月经常性收入转向 “每美元令牌数” 不仅仅是内部的会计细节。它改变了谁将获胜。

在 SaaS 业务中，你通过获取和留住用户获胜。在令牌业务中，你通过以比竞争对手更低的边际成本生产更多令牌获胜——这意味着在芯片获取、推理软件优化、电力合同和数据中心密度上取胜。这场竞赛不是关于产品打磨，而是关于产业吞吐量。

更准确地说，它是关于成为恰好是智能的商品的一个低成本生产者。

谁捕获了剩余价值？

有趣的是，这正是经济学家所称的 “杰文斯悖论”——这一现象首次在 19 世纪的英国煤炭市场被观察到，即单位成本下降反而驱动总消费上升而非下降。令牌越便宜，企业使用的令牌就越多；他们用得越多，绝对支出就越大，即使单位价格暴跌。

这就是为什么在令牌价格下跌 99.7% 的同时，人工智能支出却增长了两倍。单位成本变得便宜；用例的爆炸性增长超过了价格下跌的幅度。

但是——这是头条数字未能捕捉到的部分——利润并未流向模型公司。利润正从它们身边流过，流向了下游。根据 NavyaAI 的成本分析，企业人工智能成本的 72% 隐藏在原始推理支出之外：智能体工作流将使用量放大了 50-500 倍，编排工具从中分一杯羹，集成商收取实施费用，“卖铲子” 的供应商（计算云、GPU 租赁新云、网络供应商）则捕获了模型公司在价格战中相互竞争而让出的价值份额。

这是令牌经济的核心讽刺。出售令牌的公司——OpenAI、Anthropic、谷歌的人工智能部门——正在相互进行单位价格的逐底竞争。而围绕它们的公司——NVIDIA、Broadcom、CoreWeave、Snowflake、Salesforce——正悄然捕获令牌卖家拱手让出的价值。

我的解读是，这在结构上是永久性的，而非暂时性的。只要令牌本身被商品化，价值就会位于其上一层（编排）和下一层（基础设施）。

这将走向何方？

根据关于令牌市场动态的学术研究，下一阶段是供需再平衡。令牌需求现在的增长速度超过了数据中心建设和电力合同谈判以支持它的速度。价格下跌将放缓。可能会出现间歇性的价格反弹。

但这不会改变结构性图景。人工智能不再作为 SaaS 产品销售，也不会再回到那种模式。定价的单位现在是令牌。竞争的单位是每美元令牌数。捕获价值的单位是令牌上下层的一切。

如果问题是 “谁将赢得人工智能经济”，答案不再是关于谁构建了最聪明的模型。而是关于谁拥有最高效的令牌工厂——以及谁能从令牌离开工厂后被用来做什么中获利。