代幣經濟：人工智能如何不再像 SaaS 業務

人工智能的單位經濟性，如今比大多數投資者意識到的更為奇特。

從 2023 年初到 2025 年初，每百萬個 GPT-4 級別的輸出令牌價格從大約 60 美元跌至 1.5 美元以下——在兩年內下降了超過 40 倍。自那一年以來，主要前沿供應商的平均成本再次下降，從每百萬令牌約 10 美元降至 2.5 美元（根據 Artefact 和行業追蹤數據）。然而，在同一時期，企業在人工智能上的總支出卻增長了兩倍，在 2025 年達到約 370 億美元。

令牌價格已從其峯值下跌了 99.7%。賬單卻並未減少。

這是 2026 年人工智能經濟的核心謎題——也正是這個謎題解釋了為何每一家主要的人工智能公司都已停止在訂閲計劃上競爭，轉而幾乎完全在它們過去常埋沒在 API 文檔中的某個東西上展開競爭：令牌的價格。

一個悖論

大多數報道將令牌價格的暴跌描述為一場 “逐底競爭”。這種描述並不完整。它忽略了單位層面實際發生的情況。

對人工智能公司的傳統看法是，它是一項 SaaS 業務。你支付月費，獲得產品使用權，賣家的經濟性取決於用户數量和留存率。利潤來自擴大營銷規模，同時保持單用户成本大致不變。這就是微軟銷售 Office、谷歌銷售 Workspace、Salesforce 銷售一切的方式。

人工智能並非如此。

當你查詢一個 AI 模型時，賣家是在實時進行實際工作——運行一個推理任務，該任務在 GPU 秒、電力、數據中心容量方面都有可衡量的成本。這項成本不會在用户的生命週期內攤銷。每次調用模型時，它都會發生，並且都會產生成本。從任何有意義的角度來看，人工智能都不是真正的 SaaS 業務。它是一種按單位定價的業務，更像公用事業計量，而非軟件許可。

這個單位就是令牌。

令牌究竟是什麼？

令牌是模型視為輸入或輸出一個原子步驟的文本片段。有時一個令牌是一個完整的單詞（如 “apple”）。通常它是一個單詞的一部分（如 “apolo” + “gise”）。標點符號、空格，甚至代碼片段都是令牌。一個英文單詞平均約為 1.3 個令牌。一個典型的段落大約有 100 個令牌。

對經濟性而言重要的是：每個令牌都消耗計算資源。推理成本與令牌數量呈線性增長。回應越長，生成成本越高。

當 OpenAI 為 GPT-5.2 每百萬輸出令牌收費 14 美元，或 Anthropic 為 Claude Opus 4.6 輸出收費 25 美元，或谷歌以每百萬輸出令牌 3 美元的價格提供 Gemini 3 Flash 時（根據截至 2026 年 5 月的各供應商 API 文檔），他們出售的並非產品使用權。他們出售的是一個計算單位，這個單位恰好能按需產生可理解的文本。這更接近於出售千瓦時，而非出售 Office 365。

一旦你看清這一點，每一家前沿人工智能公司的戰略定位就變得清晰起來。

令牌取代了什麼？

傳統的 SaaS 指標棧圍繞日活躍用户、月活躍用户、年度經常性收入和流失率構建。這些指標衡量用户參與度和經常性收入，當單用户服務成本大致固定時，它們有效。

人工智能公司仍然報告這些數字，但在內部，它們關心的是另一件事：每美元收入對應的令牌交付量、每美元計算成本對應的令牌交付量，以及兩者之間的差額。這才是真正的利潤方程式。當 Anthropic 將其季度收入從 48 億美元翻倍至預計的 109 億美元時（根據公司 2026 年 5 月給投資者的指引），重要的問題不是 “你們增加了多少用户席位”，而是 “你們交付了多少令牌，單位利潤是多少”。

從月經常性收入轉向 “每美元令牌數” 不僅僅是內部的會計細節。它改變了誰將獲勝。

在 SaaS 業務中，你通過獲取和留住用户獲勝。在令牌業務中，你通過以比競爭對手更低的邊際成本生產更多令牌獲勝——這意味着在芯片獲取、推理軟件優化、電力合同和數據中心密度上取勝。這場競賽不是關於產品打磨，而是關於產業吞吐量。

更準確地説，它是關於成為恰好是智能的商品的一個低成本生產者。

誰捕獲了剩餘價值？

有趣的是，這正是經濟學家所稱的 “傑文斯悖論”——這一現象首次在 19 世紀的英國煤炭市場被觀察到，即單位成本下降反而驅動總消費上升而非下降。令牌越便宜，企業使用的令牌就越多；他們用得越多，絕對支出就越大，即使單位價格暴跌。

這就是為什麼在令牌價格下跌 99.7% 的同時，人工智能支出卻增長了兩倍。單位成本變得便宜；用例的爆炸性增長超過了價格下跌的幅度。

但是——這是頭條數字未能捕捉到的部分——利潤並未流向模型公司。利潤正從它們身邊流過，流向了下游。根據 NavyaAI 的成本分析，企業人工智能成本的 72% 隱藏在原始推理支出之外：智能體工作流將使用量放大了 50-500 倍，編排工具從中分一杯羹，集成商收取實施費用，“賣鏟子” 的供應商（計算雲、GPU 租賃新雲、網絡供應商）則捕獲了模型公司在價格戰中相互競爭而讓出的價值份額。

這是令牌經濟的核心諷刺。出售令牌的公司——OpenAI、Anthropic、谷歌的人工智能部門——正在相互進行單位價格的逐底競爭。而圍繞它們的公司——NVIDIA、Broadcom、CoreWeave、Snowflake、Salesforce——正悄然捕獲令牌賣家拱手讓出的價值。

我的解讀是，這在結構上是永久性的，而非暫時性的。只要令牌本身被商品化，價值就會位於其上一層（編排）和下一層（基礎設施）。

這將走向何方？

根據關於令牌市場動態的學術研究，下一階段是供需再平衡。令牌需求現在的增長速度超過了數據中心建設和電力合同談判以支持它的速度。價格下跌將放緩。可能會出現間歇性的價格反彈。

但這不會改變結構性圖景。人工智能不再作為 SaaS 產品銷售，也不會再回到那種模式。定價的單位現在是令牌。競爭的單位是每美元令牌數。捕獲價值的單位是令牌上下層的一切。

如果問題是 “誰將贏得人工智能經濟”，答案不再是關於誰構建了最聰明的模型。而是關於誰擁有最高效的令牌工廠——以及誰能從令牌離開工廠後被用來做什麼中獲利。