如果只看各家產品的價格頁面，AI產品定價目前非常分散。 Amazon Nova、Gemini等模型按照詞元（Token）收費。Microsoft 365 Copilot按照使用者和月份收費。GitHub Copilot在訂閱之外增加AI積分。Salesforce Agentforce開始按照智能體（Agent）動作消耗Flex Credits。UiPath則使用Platform Units統一計量模型呼叫、智能體、流程和文件處理。 那麼當AI從一個模型逐漸進入終端產品、軟體和業務流程，客戶究竟在為什麼付錢？ 我整理了25家公司的97項有效產品定價記錄，有40項採用純按量或按交易收費，17項採用訂閱或席位疊加用量、積分，有8項採用企業合同疊加用量或服務。25家公司中，21家至少擁有一項純按量產品，24家同時使用兩種以上計費方式。

“性價比只是中國大模型出海的開始。” “沒人抱怨人工智慧的成本，直到帳單貴得離譜。”這是美國創業者Ben Cera 7月底在社交媒體發佈的帖文。 過去一段時間，這是不少美國開發者、企業的共同感受，中國的開源模型以極高的性價比將他們從高昂的人工智慧帳單中“拯救”出來。 當更多使用中國大模型的聲音從美國傳來，人們甚至描繪出一幅圖景，中國的大模型像其他中國商品一樣，以性價比優勢席捲全球，甚至倒逼OpenAI、Anthropic等美國巨頭降價。

就在剛剛，Anthropic發了一篇部落格。 核心資訊就是：各位，別再燒冤枉token了，我們都看不下去了！ 為此，官方詳細列舉了六條省錢心法，先貼為敬： 1. 任務做完就/clear。修完一個bug就清掉當前對話，別讓上一個任務讀過的檔案和命令輸出拖進下一個任務裡，白白佔著上下文。

01 | 一個價值千金的問題 6月下旬以來，全球AI類股經歷了一輪顯著回呼。 輝達從高點回撤，雲端運算巨頭集體承壓，半導體類股波動加劇。市場情緒從"AI是未來"迅速切換到"AI是不是到頭了"。 這到底是短暫的技術性回呼，還是周期見頂的訊號？

騰訊科技旗下企鵝智庫前沿科技論文解讀專欄。在程式碼與商業的交匯處，尋找AI的確定性。 7月幾天之內，中國大模型行業接連出現了兩個超過2兆參數的模型。 Kimi率先發佈K3。它的總參數量2.78兆，每個Token啟動約1042億參數，擁有896個路由專家，支援最長100萬Token上下文。 隨後，阿里又預覽了總參數量2.4兆的Qwen3.8-Max。

一座城，兩條AI路線：北京同時押中Token與Action。 7月24日上午，北京市委主要領導圍繞智能經濟調研，走進了三家AI企業：360、月之暗面與千尋智能。 在此之前的一周，Kimi K3剛剛完成了一場驚豔的全球亮相。馬斯克在社交媒體上將它列為Grok 4.5的“重點追趕目標”，OpenAI戰略負責人坦言其性能“無法靠簡單蒸餾實現”，高盛出了一份研報，寫著“中國大模型走向定價權的全新節點”。一時間，全世界的目光都聚向了北京。 但如果只看到Kimi一家公司，或許就錯過了北京AI正在發生的真正變化。

熱鬧是展會的，帳本是自己的。 今年WAIC，是史上最大規模，也幾乎是最“熱鬧”的一屆。 但在熱鬧之外，如大家所知，虎嗅做了兩場”安靜”的活動： 一場連續8小時、7場、20位CEO級實幹家入席的「AI帳本公開日」對談直播；

摘要 2026年AI產業完成從底層算力租賃向Token工業化生產的範式躍遷，Token工廠成為新一代智算中心核心載體。 全球智算規模2024年末已達5693EFlops，同比激增64.7%，IDC預測2026年全球AI伺服器市場規模突破1500億美元，國內MaaS市場Token消耗量將達4萬兆次，2024-2030年復合增速高達1154.9%，兆級算力市場正式打開上行空間。 算力中心上游作為Token生產的物理底座，覆蓋AI晶片、伺服器整機、高速互聯、溫控供電、機房基建配套五大硬核賽道，決定Token單位生產成本、吞吐量與供給上限，是本輪AI產業周期中確定性最強的"賣鏟人"環節。