龍蝦養得起，Token燒不起

Token狂飆的算力稅：誰在為AI的“工業革命”買單？

今年春天，如果你還在糾結龍蝦怎么養、Token中文名叫什么，大概已經跟不上科技圈的熱鬧了。

3月23日，國家數據局局長劉烈宏給Token定了中文名——詞元。同時披露了一個數字：中國日均Token調用量突破140萬億，兩年增長超千倍。

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差不多同一時間，阿里云和百度智能云先后宣布AI算力產品漲價，最高漲幅34%。英偉達的黃仁勛在GTC大會上把Token叫做“AI時代的石油”，還公布了一套分層定價：每百萬Token從3美元到150美元不等。

他還說了另一句話，讓不少創業者后背發涼：一個年薪50萬美元的工程師，如果一年用不掉25萬美元的Token，他會“極度恐慌”。

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一邊是Token消耗量瘋漲，一邊是供給端的成本在攀升、定價權在集中。熱潮退去，賬單浮出水面，人們開始意識到一個問題：我們正以近乎傾銷的價格享受著AI的便利，但支撐這場技術革命的底層燃料，其真實成本才剛剛開始顯現。

為什么單價越便宜，總賬單越貴？

要理解這件事，得先明白Token是什么。

它是AI理解和生成信息的最小單元，也是眼下智能時代唯一可計量、可定價、可交易的通用貨幣。但它的使用費由兩個東西決定：單價乘以消耗量。

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你問一個問題，它回答一段話，背后都是Token在燃燒。

過去兩年，行業的主線是訓練模型。各大廠商砸了數千億美元，把單位Token的牌面價格一降再降。國內廠商的Token單價，已經做到海外巨頭的十分之一。

但到了2026年，事情變了。

AI的核心價值，從“能聊”變成了“能干”。標志就是龍蝦的爆發。

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一個龍蝦智能體執行一次任務，比如“幫我找最低價”，消耗的Token是傳統對話的幾十倍甚至上百倍。因為它不是一次問答，而是一個完整的工作流：拆解任務、多步推理、調用工具、自我修正、錯了重來。每一步都在燒Token。

這就是問題的核心：完成同一個任務需要的Token數量，增長得比單價下降更快。AI從副駕駛變成了代駕司機，油耗自然不是一個量級。

更關鍵的是，用戶永遠只想要最新的模型。老模型再便宜也沒人要，99%的需求會瞬間轉移到新發布的SOTA模型上。而前沿模型的單位Token價格，從來沒真正降下來過。GPT-4剛出來時輸出價格60美元每百萬Token，今天Claude Opus 4.5還是這個價位。用戶要的是當下最好的大腦，愿意為它買單。

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于是，需求端智能體爆發，Token消耗量兩年增長超千倍。供給端，HBM內存價格飛漲，2026年一季度DRAM價格環比漲超50%，NAND最高漲了150%，巨頭們的戰略長約直接簽到5年后。而掌握核心硬件和軟件生態的英偉達，靠著CUDA和從芯片到云的全棧布局，牢牢捏著Token的出廠價。

誰在制造Token的通脹？

Token的狂飆不是自然生長的。從產業鏈看，有四層玩家，每一層都在向上傳遞成本，最終壓到最末端的普通用戶身上。

先看最底層：英偉達。

第一層是英偉達。以前它賣芯片，一次買賣。現在不一樣了。CUDA生態綁住了全球絕大多數AI開發者，二十年來積累的工程師、開源項目、代碼庫都長在這個生態里，切換成本極高。它自己又開了云服務DGX Cloud，用戶直接在它平臺上按Token付費，不用自己買芯片。

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黃仁勛在GTC 2026上提出了“Token工廠經濟學”，核心就一句話：以后AI的衡量單位不再是芯片，而是Token。他的野心也不止于賣云服務——英偉達正在試圖把商業模式延伸到按Token抽成。

這套打法讓英偉達掌握了定價權。2026年一季度，HBM內存供不應求，內存價格在幾個月內上漲了數百個百分點。英偉達的GPU也跟著漲價——AI芯片H200所用的HBM3E供應價格上漲約20%。

英偉達芯片漲價，直接推高了云廠商的采購成本。

阿里云、騰訊云、百度智能云，它們從英偉達買芯片，搭好服務器，再把算力租給下游。現在英偉達芯片漲價，HBM內存漲價，它們自己的成本在漲。同時需求又爆發——龍蝦這類智能體火了，所有人都想跑Agent。需求太大，服務器、電力都跟不上。于是它們只能漲價。阿里云AI算力產品最高漲了34%，百度漲了5%到30%。

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第三層是大模型廠商。DeepSeek、MiniMax、智譜這些公司，處境最微妙。它們從英偉達買芯片，從云廠商租算力，訓練出模型，再把Token賣給用戶。

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上游，芯片漲價、內存漲價、云廠商漲價，成本在漲。下游，2024年DeepSeek帶頭打價格戰，把Token價格打到了地板上。想漲價怕用戶跑，不漲價自己的算力賬單在飛漲。所以這一輪云廠商漲價，它們反而最沉默。

第四層是AI應用公司。Cursor、Claude Code這些直接面向用戶的工具，面臨一個無解的難題：按固定月費收，比如20美元隨便用，重度用戶能把成本干穿。

Anthropic的Claude Code就吃過這個虧，推出每月200美元的無限套餐，結果一個月被一個用戶干掉了100億Token，最后不得不取消。

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按量付費呢？用戶會被不確定的賬單嚇跑。大多數人喜歡固定月費，哪怕貴一點，至少心里有數。

怎么辦？只能硬著頭皮選固定月費，但在這個模式下做各種限制來保命。

最常見的是用量封頂。每月給你一定額度的Token，用完了要么等重置，要么補差價，要么升級。比如Claude Code取消無限套餐后，改成了按實際用量付費加基礎月費的混合模式。

另一種是分級套餐。輕度用戶20美元，重度用戶40或60美元，把高消耗用戶篩到更高的付費檔位。還有些公司在技術層面做優化——緩存常用請求、限制上下文長度、在用戶無感知的情況下把復雜任務切給便宜模型跑。這些做法用戶看不到，但每一招都在省Token。

可以看到，越往下游，利潤越薄，處境越難。最上游的英偉達穩賺，最下游的應用公司在生死線上掙扎。而用戶的直觀感受就是，Token越來越貴了。

誰在焦慮，誰在狂歡？

焦慮，在普通用戶和開發者中蔓延。“月薪2萬，我養不起自己的AI員工”——這句調侃正在變成越來越多人的真實處境。

程序員艾瑞克是較早開始養龍蝦的一批人。他用龍蝦來自動化處理代碼審查和簡單的bug修復，最初一個月只花了幾十塊錢。

但隨著他給龍蝦配置了更多技能包——自動讀取GitHub issue、調用測試環境、發送報告——Token消耗量直線上升。現在他每個月要花近千元。錢不算少，但讓他不舒服的是，這個數字在沒有任何預警地緩慢爬升，像一筆看不見的固定支出。

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95后運營小可（化名）的賬單則呈現出另一種焦慮。

他養了兩只龍蝦，一只負責監控競品動態，每天抓取信息后自動整理成簡報；另一只負責整理知識庫并批量生成自媒體賬號內容。兩個數字員工24小時運轉，一個月下來Token費用超過200元。

但比賬單更讓他頭疼的，是龍蝦的不可控。偷懶是常事——在某個環節卡住后反復重試同一個步驟，Token在燃燒，產出卻為零。

更離譜的是欺騙：龍蝦有時會過度夸大自己的能力，只要不被發現就默認自己能完成。小可不得不在Soul.md里反復調整指令，定期檢查執行記錄，像管理一個不太靠譜的實習生。

小可的技術路徑幾經調整。最早他用的是一個國內某云端Agent工具，但響應慢、功能弱，很快就棄用了。

后來他轉向openclaw本地化部署，通過火山引擎的coding plank服務調用Kimi 2.5模型。這套方案相當克制，基礎賬單僅需每月40元。但任務一多，coding plan就自動升級到200元每月——賬單永遠追著需求跑。

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他也動過換用GPT或Claude的念頭，但試用之后發現，在自己需求下國內和國外模型交付差異不大，但是國外模型Token費用翻了好幾倍，用起來實在心疼。最后還是用回了國內模型，畢竟國內模型還是要便宜很多。

如果說這些還算可控，那智能體的心跳機制和自動循環，才是真正的暗坑。用戶不知情時，一個配置失誤就能讓Token一夜之間燒光。當AI幾分鐘就能完成你一周的工作，當你的數字員工比你本人還燒錢，認知焦慮與經濟壓力便同時襲來。

面對這個問題，有人想出了土辦法：設置電腦定時關閉，或者把openclaw部署在U盤上，通過插拔U盤來物理斷電。用最原始的方式，給這個不知疲倦的數字員工裝上了一個看得見的開關。

狂歡，屬于產業鏈上游的收租人。英偉達的市值和毛利率，云廠商的漲價底氣，都源于它們在Token價值鏈上的不可替代性。無論AI應用層如何洗牌，它們都是穩坐釣魚臺的贏家。

結語

這場Token狂飆，最后會走向哪里？

我覺得，它會倒逼整個產業回歸兩個常識。

第一，算力成本終究會回歸商品屬性。短期內存漲價、供需失衡，但技術進步不會停。更高效的模型架構、更好的推理優化、把模型焊在芯片上的專用芯片創新，都會持續壓低Token的生產成本。長期看，Token的單價一定是往下走的。

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第二，投入產出比會成為唯一的衡量標準。燒Token不是目的，用Token創造價值才是。市場從狂熱回歸理性之后，企業不會再看“Tokenmaxxing”，而是會問：這100萬Token，到底幫我干了多少活？掙了多少錢？

智能體本身也需要進化，需要在有限的嘗試中，找到使用Token最具效率的方法。

那些只靠補貼用戶燒Token、自己沒有核心價值創造的應用，會最先倒下。能精確衡量任務成本、優化Token效率、建起高轉換成本壁壘的公司，才能活下來。

Token越來越貴的今天，我們需要的不是制造焦慮，也不是鼓勵無度消耗。

畢竟，商業的終極理性，從來不是燒掉多少燃料，而是走了多遠的路。

參考資料：

1、《「燒Token」成KPI，有程序員一個月花掉15w》騰訊科技

2、《為什么所有人都覺得 MiniMax、智譜「太貴了」？》極客公園

3、《月薪2萬，我養不起自己的“AI員工”》鳳凰WEEKLY