山東
圖片為AI生成
文 | WQS
審核 | 子揚 校正 | 牧歌
2025年，一場由Token驅動的AI算力革命正重塑全球科技產業(yè)格局，云廠商集體漲價、大廠戰(zhàn)略轉向、國產模型崛起，背后是算力需求指數級增長與供給失衡的深層矛盾。
當AI競爭從“拼模型”轉向“爭算力”，Token已從技術概念演變?yōu)橹悄軙r代的“硬通貨”，其定價權之爭將決定未來商業(yè)生態(tài)的主導權。
Token消耗激增直接推高算力成本。
國家數據局數據顯示，中國日均Token調用量從2024年初的1000億飆升至3月的140萬億，兩年增長超千倍。
云廠商被迫調價：阿里云、騰訊云最高漲幅超30%，亞馬遜AWS、谷歌云更早于今年1月打破“降價慣性”。
筆者觀察到，這場漲價潮的本質是算力供需失衡——智能體編程工具OpenClaw的流行，使單任務算力消耗放大30-100倍，部分場景甚至達1000倍。一名學生寫論文消耗1萬Token，而智能體執(zhí)行簡單任務可能觸發(fā)百萬Token消耗，用戶“燒Token”速度遠超預期。
國產模型憑借性價比優(yōu)勢成為最大受益者。Kimi近20天收入超2025全年預期，Minimax、智譜股價創(chuàng)新高，但算力依賴癥暴露無遺——Kimi頻繁提示“算力不足”，MiniMax直接限流。
筆者認為，國產模型的崛起本質是“算力套利”：它們通過租賃阿里云、騰訊云等基礎設施，以低成本搶占市場，但云廠商的GPU采購成本與數據中心建設投入，最終通過Token漲價向下游傳導?；鹕揭?025年營收超200億，阿里云資本支出達1238億，賣算力的收入增速仍難覆蓋硬件投入。
科技大廠的戰(zhàn)略轉向揭示Token經濟學的深層邏輯。英偉達黃仁勛提出“Token工廠”概念，通過收購Groq補齊推理短板，用Vera CPU實現智能體實時調度，構建從芯片到應用的閉環(huán)生態(tài)。其分層定價策略將Token價格與算力性能直接掛鉤，掌握定價權。
阿里則成立ATH事業(yè)群，推出企業(yè)級平臺“悟空”，覆蓋電商、制造等十大場景，將Token消耗嵌入企業(yè)工作流。筆者發(fā)現，大廠的目標已從“賣算力”轉向“控制Token生命周期”——從生產、分發(fā)到應用，通過綁定客戶算力需求形成遷移壁壘，最終將人力資源成本轉化為可量化的數字生產力。
Token爭奪戰(zhàn)的本質是生產資料控制權之爭。火山引擎憑借抖音、剪映的億級用戶場景，形成“算力-模型-場景”閉環(huán)，豆包大模型日均調用量超100萬億，成為全球第三大Token消耗方。阿里設定2026年國內AI云市場增量80%的目標，與火山引擎的14.8%市場份額形成直接對抗。
這場競爭將重塑AI商業(yè)規(guī)則：
- 過去比拼模型參數，未來爭奪Token定價權；
- 過去依賴互聯網輕資產模式，未來擁抱算力基建重資產；
- 過去通過免費策略吸引用戶，未來將Token消耗與業(yè)務增長深度綁定。
當OpenClaw等工具讓AI從“對話”走向“干活”，Token已不再是技術術語，而是智能時代的“石油”?？萍即髲S能否將算力優(yōu)勢轉化為可持續(xù)的商業(yè)模式，取決于能否平衡“生產-分發(fā)-消耗”的效率鏈。但AI的進化速度遠超人類預期，就像無人預料到智能體會突然爆火一樣，Token經濟的終極形態(tài)仍充滿變數。
目前唯一確定的是：能讓普通人用好的AI，才是最有價值的AI。
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