幣界網報導:
華爾街見聞援引分析文章稱,AI產業鏈的利潤分配正在隨Token經濟擴張而重排。中國市場調用量快速放大,但收入轉化仍然偏慢;美國則在高資本開支和訂閱體系支撐下,先把部分增量價值留在上游和軟體端。
文章認為,當前利潤兌現順序已經較為清晰:上游算力先入帳,中游模型價格持續下壓,下游應用開始承接成本下降帶來的空間。中美差異不只在技術能力,也在誰能把這部分價值真正留在報表裡。
調用量增長未同步變現
中國日均Token調用量從2024年初約1000億次,升至2025年底約100萬億次,但公有雲MaaS全年收入仍只有約30.7億元。文章提到,原因包括大量調用發生在大廠內部場景、外部交易價格被壓低,以及應用層收費尚未全面轉向按Token計價。
與收入規模不匹配的是持續抬升的算力投入。文章稱,截至2026年二季度,美股四大雲廠商滾動12個月資本開支與經營現金流之比已升至0.63至1.05,部分公司自由現金流明顯承壓,建設資金正更多依賴資本市場。
上游先承接稀缺溢價
文章認為,上游算力仍是當前最穩定的利潤承接方。供給偏緊帶來的稀缺溢價,直接推高了晶片和數據中心相關收入。以美國市場為例,瓶頸更多落在電力接入和數據中心容量,稀缺主要通過價格出清。
中國市場的約束則更多來自高端算力晶片供給。文章稱,在出口管制背景下,新增需求推動國產替代加快,本土廠商在AI加速卡市場的份額已升至四成以上,新增算力也繼續向「東數西算」等樞紐節點集中。
應用層開始承接紅利
文章認為,中游模型正在快速商品化。隨著開源模型持續追平能力差距,同檔位Token的可替代性上升,競爭更直接落在價格上。達到GPT-4同等能力的調用價格,已被壓到過去的約四十分之一。
在這一背景下,中游面臨雙重壓力:成交價低於掛牌價,成本中又有較高折舊攤銷占比,利潤空間被持續壓縮。文章判斷,真正還能長期留住利潤的環節,將更多轉向兩端:一端是依靠高利用率攤薄成本的算力供給方,另一端是能通過客戶遷移成本維持議價能力的應用公司。
中美變現路徑繼續分化
文章稱,美國市場更容易把AI增量價值沉澱進高價軟體訂閱體系,前沿模型能力可以被打包進現有SaaS產品,轉化為持續收費。中國市場的軟體付費意願相對較低,中游廠商更常按算力成本定價,低價Token帶來的紅利因此更快流向應用層。
不過,紅利流向應用層並不等於利潤已經鎖定。文章認為,決定下游能否真正留下利潤的關鍵,在於是否形成足夠高的替換成本,例如行業準入、數據對接沉澱、系統集成深度等。隨著按Token或按結果計價逐步普及,應用公司的客戶黏性和真實留存情況也會更快體現在季度數據中。
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