--- title: "Token 燒不動了？這可能是全市場最重要的一張圖" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/289250173.md" description: "硅谷 Token 支出指數在 5 月前大幅攀升，但近期出現回落，該指數衡量全市場每百萬 LLM Token 的支付價格。宏觀策略師 Andreas Steno Larsen 警告，如果 Token 定價持續走弱，本輪週期中從內存到更廣泛的硬件及數據中心交易可能宣告結束。Token 支出的邊際變化，通過 GPU 算力、DRAM 內存及數據中心需求的傳導鏈條，直接影響英偉達、存儲芯片廠商及雲服務商的資本開支預期。" 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 燒不動了？這可能是全市場最重要的一張圖 Token 支出增長顯現疲態，市場對於 AI 的核心焦點正從 “技術是否可行” 迅速向 “成本是否可承受” 轉移。 6 月 9 日，宏觀策略師 Andreas Steno Larsen 在社交媒體上表示，Silicon Data LLM Token 支出指數走勢是當前全市場最應關注的一張圖表。 **該指數自去年 12 月以來翻了一番以上，並在 2026 年 5 月前大幅攀升，但近期出現回落。Andreas Steno Larsen 警告，如果 Token 定價持續走弱，本輪週期中從內存到更廣泛的硬件及數據中心交易可能宣告結束。** 與此同時，科技巨頭正在緊急遏制內部失控的 AI 算力消耗。 華爾街見聞此前提及，亞馬遜與微軟正削減內部 AI 工具或叫停追蹤使用量的項目，以打擊員工為提升內部排名而無效消耗算力的 “Tokenmaxxing”（詞元極大化）行為。在服務端，GitHub Copilot 於 6 月 1 日將計費模式從按請求收費切換為按 Token 計費，導致部分用户月度賬單飆升十餘倍，引發市場對 AI 補貼模式可持續性的廣泛質疑。 這一系列信號正在重塑投資者對 AI 基礎設施交易的風險判斷。Token 支出的邊際變化，通過 GPU 算力、DRAM 內存及數據中心需求的傳導鏈條，直接影響英偉達、存儲芯片廠商及雲服務商的資本開支預期。 ## 指標見頂：硬件交易邏輯面臨考驗 Silicon Data LLM Token 支出指數是一個以支出為權重的指標，衡量全市場每百萬 LLM Token 的支付價格，被視為市場對 AI 邊際支付意願的替代指標。由於 OpenAI，Anthropic 和谷歌等主要供應商多按 Token 消耗量向客户計費，Token 支出將 AI 使用量與 GPU，DRAM 和數據中心的需求直接綁定。 該指數近期的停滯，引發了資本市場對硬件週期的擔憂。Silicon Data 的評論指出，近期的回落可能預示着向高端閉源模型遷移的速度正在放緩。**如果 Token 支出持續疲軟，為增量 GPU，DRAM 和數據中心採購提供資金的邊際收入將會減弱，這將改變那些圍繞 Token 驅動增長而制定資本支出計劃的公司的風險狀況。** 雖然單次下滑並不構成絕對趨勢，但作為硬件週期的領先指標，該數據表明企業對高成本前沿模型的依賴可能面臨系統性下降。 ## 賬單危機：科技巨頭叫停 “無效消耗” 企業 AI 熱潮正在遭遇第一次真正意義上的賬單危機。 據 Axios 援引一位 AI 顧問的消息，其旗下一家企業客户近期在單個月內就花費了 5 億美元用於 Claude，原因僅僅是未對員工使用量設置上限。 **在企業內部，將 AI 使用量作為考核標準的做法也遭到了反噬。**據報道，亞馬遜旗下開發者平台 Kiro 曾設有一個名為"Kirorank"的內部排行榜。Meta 內部也出現了類似試圖拉高 Token 消耗量以佔據排名優勢的情況。 亞馬遜高級副總裁 Dave Treadwell 承認，員工為了刷榜而讓 AI 執行無意義任務，推高了公司的運營成本。他明確指示員工 “不要為了用 AI 而用 AI”，該測試版儀表盤隨後被下線。亞馬遜目前已轉向以 “歸一化部署” 指標替代 Token 消耗量，追蹤 AI 生成代碼的實際價值。 ## 定價反彈：補貼時代走向終結 在供應端，AI 行業長期以補貼換增長的商業模式正瀕臨極限。 6 月 1 日，GitHub Copilot 正式轉為按 Token 用量計費。有用户在 Reddit 社區表示，其月度費用預計將從不到 45 美元暴漲至超過 847 美元。 GitHub 首席產品官 Mario Rodriguez 此前表示，隨着智能體 AI 興起，舊有定價模式已不可持續。Gartner 分析師 Arun Chandrasekaran 在接受 Business Insider 採訪時指出，隨着高級推理模型推高算力消耗，更多企業將轉向按用量計費。 **投資人 Tommy Shaughnessy 警告了這種補貼模式的系統風險。**他指出，目前 AI 大廠的利潤率深度為負，一旦企業直面按量計費的真實價格，實際消耗速度將遠超預期，例如 Uber 在 2026 年將全年 AI 預算在四個月內耗盡。如果投資者對回報預期失去信心，支撐 GPU 採購和模型訓練的資本流動將面臨逆轉。 ## 成本重構：廉價模型或成市場主導 面對高昂的推理成本，市場正尋找低成本的替代方案。 高盛 One-Delta 部門負責人 Rich Privorotsky 認為，隨着 DeepSeek 下調 75% 的定價，以及小米 MiMo 接近 99% 的降價幅度，基礎設施瓶頸的緩解正觸發價格戰。 華爾街見聞此前提及，**Coinbase 首席執行官 Brian Armstrong 預測，80% 的 AI 工作負載將在 12 至 18 個月內遷移至成本低 99% 的模型，只有 20% 需要極致智能的任務會留在前沿模型上。**他指出，能源與算力將成為真正的瓶頸。 Hugging Face 首席執行官 Clement Delangue 援引斯坦福大學數據證實了這一趨勢：本地模型在真實世界查詢中的準確率已躍升至 71.3%，且成本極低。Micro1 首席執行官 Ali Ansari 將此視為從過度使用轉向理性使用的 “健康擺盪”。 對於 AI 的真實投資回報，華爾街目前存在嚴重分歧。據高盛的 Jim Schneider 研判，到 2030 年，代理式 AI 將推動 Token 消耗量增長 24 倍，雲服務商毛利率將在短期內轉正。摩根大通的經濟研究也顯示，Python 包在 PyPI 上的跳升式增長證明了真實生產力的提升。 然而，空頭陣營態度同樣堅決。高盛半導體分析師 Jim Covello 在報告中指出，當前產業鏈繁榮是以犧牲上游消耗為代價的，幾乎所有價值都流向了半導體公司，這種狀況不可持續。 Boosted.ai 首席執行官 Josh Pantony 則強調，企業對數據開放的顧慮削弱了 AI 代理的效能。**在成本、回報與安全的多重考量下，下一筆 AI 賬單能產生多少真實價值，將是市場對這場科技投資的最終判決。** ### 相關股票 - 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