API通縮之路也是應用放量之路各種網傳版本，對於deepseek R2發佈預熱拉滿，具體參數、演算法細節只有等發佈才真正知道，但毫無疑問有一點可以明確的是，R2的定價一定會繼續走低，API token通縮的路是必由之路。OpenAI的很多模型的價格與上一代模型相比已經大幅度下跌，未來API的通縮之路還在途中。價格到底降了多少？——從 GPT-4(2023) → o3 / 4.1 mini / 4.1 nano 的對比三年內高階模型輸入單價從 $30 → $2，下跌 93 %；中檔模型甚至壓進 $0.10 區間，逼近傳統全文檢索 API 成本。價格雪崩背後是技術與規模的雙向飛輪，只要 MoE + FP8 + 高 PUE 機房等變數仍有改進空間，$M/token 還會被繼續壓。OpenAI 最新價表只是再次佐證算力正在商品化，API 單價有望逼近雲函數等級。“Token 通縮” 不是口號，而是一條物理＋產業雙重驅動的必由之路規律：推理單價 ≈ 電費+攤銷+維運硬體效率×模型稀疏度×負載率\dfrac{電費 + 攤銷 + 維運}{硬體效率 × 模型稀疏度 × 負載率}。任何能讓分母增大或讓分子降低的技術和營運改進都會繼續把 $/token 往下壓。結合過去 36 個月的價降斜率，若 R2 以 $ 0.5–1 /M tokens 發佈並不意外；再往後 12 – 18 個月觸及 $ 0.1 /M 也有物理空間。未來 12-18 個月，贏家將是——掌握獨家資料 + 深嵌行業流程 + 能把 Token 成本與業務成果緊耦合 的應用層公司。開發者和投資者都需要把視角 從 GPU → Data → Workflow，才能在“Token 通縮”浪潮裡捕獲下一段 Alpha。硬體浪潮：供需剪刀差已在股價充分兌現兩年漲幅高β已見頂：GPU 與資料中心基礎設施龍頭的股價在 2023-24 經歷“產能滯後 + ASP 抬升”連按兩下——Nvidia 2023 股價翻了三倍、2024 再翻一倍，累計約 5-6 倍 ；液冷/UPS 代表 Vertiv 兩年上漲 10×。估值擴張已透支：半導體鏈龍頭的 EV/EBITDA 由 25× 抬升至 50×+，對應的新增訂單增速卻在 2025Q1 出現環比放緩跡象。未來邊際驅動力將更多來自服務化收入，而非純硬體 ASP。推理成本雪崩：應用浪潮的底層邏輯，“通縮型 AI”成為董事會新 KPI成本-優先的預算組態，關稅推高投入品價格、利率維持高位，CFO/審計委員會要求“以技術換毛利”，優先批 AI/自動化項目。ServiceNow 把“AI＝降本”講成了可量化指標（Pro Plus ×4 收單），搶佔了 Narrative 高地。從serviceNOW的財報可以看到，將功能打包 → 減少採購行數（line-item consolidation），平台與整合成本可核算 → CFO 最容易批。為何“通縮型 AI”會晉陞為董事會級 KPI？49 %的技術領袖已將 AI “深度嵌入核心業務策略”，CFO 調研中 52 % 將“成本削減”列為引入 GenAI 的首要動機。 (2025 AI Business Predictions - PwC, More Than 40% of Companies Are Experimenting With GenAI, CFO Survey Shows)ServiceNow 案例：如何把“AI = 降本”講成能落地的財務故事？來源：ServiceNow ’25Q1 電話會Narrative 把握：管理層在 call 中 9 次提到 “deflation(ary)” 與 “cost-takeout”，明確把 AI 推向 CFO 的 P/L 改善 維度，而非模糊的創新願景。“成本-優先”預算的新採購邏輯是什麼？ROI 決策門檻，12 個月回本：與租賃、融資租賃的平均報酬期持平。ΔGross Margin ≥ +200 bp或 ΔOperating Margin ≥ +150 bp。Line-Item Consolidation，每減少 1 個 SKU，可降低 3-6 % 合規與審批時間（內部審計資料顯示）。打包後使 IT、財務、營運預算可一次性核銷，縮短 CAPEX-to-OPEX 轉換流程。平台可核算，內建 TCO Dashboards：自動拉取工單工時、雲實例用量、重工率，即時對應到“已驗證節省($)”—— CFO 審計最看重的欄位。對於SaaS公司要不斷調整產品以匹配當前CXO等級的核心訴求銷售 Demo 中即預填行業基準，現場調參數 → 直接得出 ΔGross Margin、ΔFCF → CFO 當場拍板。Narrative 是武器：把 AI 明確定位為 “Deflation Engine” 而非“增收玩具”，讓 CFO/董事會在價值鏈最左端（成本）就看見硬指標。產品層面：少 SKU、多 ROI；把“省錢”寫進合約，再用即時儀表盤證明；並提供漸進式 Outcome-based 計費以鎖定中長期黏性。組織層面：採購思維從“功能買單”轉向“財務成果買單”；產品必須自帶測量、驗證與迭代閉環，否則 Narrative 難長期站得住。這樣，才能真正搶佔下一輪 IT 預算分配的 “通縮型 AI” 高地。“API 單價雪崩”對應用層的四重影響DeepSeek-R2（1.2 T MoE，總啟動 78 B）傳言訓練+推理成本較 GPT-4 再低 97%，本質上只是將既有 “LLMflation” 曲線再向下壓一個量級：過去 3 年推理單價已呈 ≈10×/年 的跌速，很多 A16Z 報告把它比作新的 “摩爾定律” (Welcome to LLMflation - LLM inference cost is going down fast ⬇️, GenAI costs follow a Moore's Law-style curve, VC claims - The Stack)。不論 R2 真偽，這種加速的價格下行對上層產品意味著：架構層：多檔模型棧成為默認選擇動態路由：先用低成本模型做 MPT（“Minimal Passing Task”），僅在置信度不足時提升到高階模型；快取 + 檢索：Embedding 檢索命中率提升 10 %，即省下 10 % 高階模型呼叫費。商業模式層：Seat → Usage 的遷移加速成本、收入對齊：當 API 單價 <0.5 $/M tokens 時，按席位打包的溢價空間被壓縮；客戶更願意“用多少算多少”。波動性治理：Usage 模式易導致 MRR/SaaS 報表波動；主流做法是 “Hybrid 定價”：基礎訂閱費（鎖定最低 ARPU） + AI Token 錢包（按量自動充值） (AI is changing how software companies charge customers. Welcome to the pay-as-you-go future.)競爭格局層：Infra 毛利向“私域資料 + 縱深工作流”搬遷往下遊走：把 LLM 變成“發動機”而非“整車”；價值捆綁在任務完成（為什麼要往下遊走，具體參見前期文章：OpenAI的社交媒體與消費網際網路之夢）。守護專屬資料：當模型廉價且同質化，專有資料資產成為Alpha 之源。產品/體驗層：高頻、長上下文、即時場景正式可行當基礎推理成本以幾何級數下墜，應用端的護城河將不再是“會調模型”，而是“掌握獨特資料 + 深嵌業務流程 + 對結果計價”。 現在就要把“模型成本敏感度”寫進產品 KPI，把“資料-工作流-收益”三件事擰成一體，才能在 API 價格雪崩時代佔得先機。估值範式切換：從 EBITDA → 資料+留存自 2H25 起，市場對應用類公司很有可能給 10-15× ARR，一旦 Rule of 40 >50% 有望拓到 20×；同時需對 token 成本做動態敏感性壓力測試。所以：硬體估值已 Price-in 供需剪刀差，進一步 β 收益有限；價值重心正加速向“掌握專有資料＋深嵌工作流”的應用層遷移；投資框架必須從 EBITDA 轉向 ARR 留存與資料飛輪強度。抓住“精而深”的垂直 SaaS、AI 代理與多模型路由整合者，才可能在第二波浪潮中繼續享受 Alpha。 (貝葉斯之美)
