這場討論的核心，其實不是“AI 需求還在不在”，而是更細的一層：當企業開始管理 Token 預算、把不同任務分流到不同模型時，AI 算力需求到底是在被削弱，還是進入更成熟的使用階段。 摩根士丹利主題研究主管、AI電力領域專家Stephen Byrd，討論近期圍繞“Token超額使用”的爭議：市場上陸續出現一些評論，稱 Uber、Meta、Amazon、Microsoft 等大型客戶過去在 Token 上投入過猛，現在正試圖削減、最佳化或重新分配相關支出。與此同時，OpenRouter 等資料也顯示，中國開源模型和低成本模型正在獲得更多呼叫份額。這個邏輯之所以棘手，是因為它不像傳統的“需求放緩”那麼直白，而是直指 AI 產業鏈的核心假設：如果 Token 價格下降、模型路由更高效，超大規模雲廠商的資本開支還會繼續上行嗎？ Stephen Byrd 的回答相對清楚：短期看，這更像是傑文斯悖論的正常展開，而不是 AI 需求見頂。單位成本下降之後，企業會使用更多 AI；同時，企業也會把高端任務留給前沿模型，把低價值、低複雜度任務交給便宜模型。真正需要警惕的，不是預算最佳化本身，而是低成本模型能否通過編排層拼接出前沿模型的能力。如果這一點被證明成立，價值分配才可能發生實質變化。 先說結論：這不是 AI CapEx 被證偽，更像是 Token 使用進入精細化階段

核心定調：國家首次系統部署"人工智慧+消費" 2026年6月18日，商務部、中央網信辦、國家發改委、教育部、工信部、民政部、住建部、文旅部八部門聯合印發《關於加快"人工智慧+消費"發展的實施意見》（商建發2026年第89號）。 這不是一份普通的消費促進檔案，而是國家層面首次系統部署"人工智慧+消費"——從智能終端到服務消費，從商業創新到標準體系，從財政貼息到產業基金，全鏈條打通AI與消費的融合通道。 💡 核心訊號：人工智慧正在從"生產力工具"變成"消費新引擎"——國家用貼息和補貼，推動AI進千家萬戶、進千商萬店。

當你讓AI寫一份周報時，背後的“大模型”接收你的需求，回覆你的資訊，理解那些上下文，實際上都會被拆解成一個個計算單元，這就是Token，中文譯作“詞元”。 人們每次和AI對話，都需要以Token來計算消耗，也按Token來計價。作為AI時代的“硬通貨”，Token的流動也改變了財富分配敘事。 有人不生產Token，只做Token的搬運工，當中間商“賺差價”，就賺得盆滿缽滿。這個生意就是Token中轉站。 一些做到每月千萬等級流水的公司，可能只有不到20個人的團隊。“一些傳統的行業還在想怎麼盈利，開源節流的時候，他們每天想的就是怎麼避稅。”一位剛剛入行不久的Token中轉站長如此敘述同行的生意。

還能再降 80%。 Token 貴，燒的人心疼。 這不僅是目前痴迷於 Vibe Coding 人們的心聲，即便之前瘋狂鼓吹 Tokenmaxxing 的矽谷大廠，都開始紛紛給自家員工開啟了 Token 限制。 但其實一個反常識的點是，當下在使用 AI 訂閱的同學，其實你們在用的 Token，已經被 AI 大廠補貼過了，其最高補貼甚至可能是訂閱費的 70 倍之巨！

過去兩年，Token的生產成本一直在下降，但售價卻一直漲。 看起來前後矛盾的事，背後是一筆基於Token商業模式逐漸成熟而成立的生意。 硬體和模型，這幾年不斷最佳化迭代，幾乎都指向同一個方向：更便宜的推理、更低廉的算力。 頭圖｜AI生成

“如果日均建模數80000次，每次兩毛錢，每天花費16000元，如果是一個月，就是48萬元。” 在說起算力消耗這個話題時，Remy創始人王正男掏出了手機，很認真地算了筆帳，如果放在輝達的顯示卡上跑，每個月固定消耗50萬元。 對於一家創業公司來說，這筆Token消耗是不小的開銷。這是建立在所有任務都跑在輝達的顯示卡上。嚴格意義上說，Remy所做的事情跟Token的關係並不大，但Remy的生意，卻與算力的消耗息息相關，甚至關係到這家公司的關鍵商業模式。王正男有他自己的一套控製成本的方法。 “我們從去年年底至今，半年時間，Remy的使用者數達到了250萬。”但王正男在思考另一件事，他就像一個精力無限的陀螺，語調昂揚，眼裡有光。

短短數月內，曾被矽谷巨頭們一度推崇的“詞元消耗最大化（tokenmaxxing）”模式，便經歷了從興起到降溫，再到徹底被抵制的過程。 據媒體報導，Meta近日發佈內部備忘錄，其中向約6000名員工披露，公司預計2026年僅“內部AI使用”一項支出就將達到數十億美元，並計畫於2027年正式推行以預算和配額為核心的詞元管理機制。意味著這家科技巨頭在大力鼓勵員工使用AI工具數月後，如今轉而著手限制內部token消耗。 Meta首席執行長祖克柏在內部備忘錄中承認，公司在人工智慧轉型過程中犯下了錯誤。公司將為調配去訓練人工智慧模型的員工安排“有意義的新崗位”。 此外，Meta計畫引導員工從第三方AI程式設計工具，轉向公司內部開發的程式設計助手MetaCode，以此來控制token消耗成本。據報導，旗下Applied AI Engineering部門已安排工程師專項提升MetaCode能力，通過反覆解答程式設計挑戰題來訓練其程式設計響應能力。

美/國CPI資料公佈4.2%，符合預期，所以市場的恐慌情緒並未散去。 現在市場整體瀰漫著利空，又是荷姆茲海峽關閉，通膨繼續抬頭，又是聯準會加息預期的升級，今天又出了一個關於“Token價格戰”的消息。 有一家名叫CITADEL的做市商發了一篇報告說現在AI模型的運行成本高昂，目前又受制於物理瓶頸。說白了就是AI大模型變現節奏無法覆蓋高昂的成本，一些大的網際網路巨頭，例如微軟已經開始停用AI大模型了，亞馬遜也下線了Token的排行榜，Uber設定了每月1500美元的費用上限，而且Uber就全年AI的預算費用在短短4個月就已經燒了個精光。 Token的燒錢對於這些巨頭而言都已經扛不住了，更何況對普通個人和企業而言，當支出與回報成不了正比時，這就會倒閉所有的AI大模型公司要想辦法降低其成本。