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近期，人工智能行业围绕传统代币消耗指标扭曲市场动态的讨论愈演愈烈。顶级分析师与大型风投基金管理合伙人一致认为：要客观评估AI模型市场，必须关注现金流而非原始代币使用量。

为何代币是不可靠的指标？

核心问题在于定价结构与市场激励机制。中国实验室定期推出带有激进折扣甚至免费访问的新模型，这自然吸引用户在不同免费方案间迁移，人为推高代币消耗量却未产生实际货币收入。这种策略营造出缺乏经济价值支撑的虚假高人气。

第二个根本问题在于模型尺寸差异。像Qwen 3.5-27B这样的小型模型，每个代币的成本可能仅为Claude Opus等旗舰方案的百分之一。图表中开源模型使用份额的骤升看似结构性转变，但从经济角度衡量实则微不足道。正确分析需要按模型尺寸进行同类比较。

第三个问题与多智能体系统的兴起有关。同等资金既可投入基于DeepSeek的复杂架构，也可用于单一前沿模型。在性能相当的情况下，多智能体配置会为相同支出消耗显著更多的代币。专家指出，若Opus 5%的使用量迁移至代币消耗四倍的多智能体系统，图表将显示Opus份额损失18%，而实际支出仅减少5%。这导致廉价代币的重要性被戏剧性夸大。

最后，选择OpenRouter等分析平台也会造成偏差。大型企业在确定供应商后，更倾向直接与Anthropic或OpenAI合作，绕过聚合平台的加价。这在图表上表现为美国模型份额下降，实则代币只是流向了平台之外。OpenRouter适用于评估开源模型细分市场份额，但完全不适合比较开源与闭源方案。

廉价模型将主导未来？

行业面临的定价压力持续加剧。据摩根大通估算，亚马逊已提供约五百种开源模型，定价仅为前沿模型的零头。英伟达正与戴尔、联想、惠普合作开发专为AI智能体设计的计算机。与此同时，Claude Haiku和GPT-5.4-mini等自研小型模型在DeepSeek、MiniMax、小米和阿里巴巴主导的"效率前沿"领域仍缺乏竞争力。

数据尤为说明问题：在Claude Opus 4.8上运行任务集需花费3700美元获得56分，而DeepSeek V4 Pro仅用186美元即可达到44分——性价比高出约20倍。结论显而易见：前沿智能并非处处必需，而在需要之处，中国模型已与Anthropic和OpenAI的顶级方案不相上下。

模型商品化不仅来自头部实验室的竞争，更源于企业通过廉价专业化方案控制支出的诉求。企业支出仍是云巨头回收AI投资最可行的路径，但企业将竭力压缩成本。

专家观点：AI市场正进入新阶段，胜出者并非拥有最智能模型的企业，而是能为特定任务提供最佳性价比的玩家。投资者和分析师应将焦点从代币消耗指标转向实际现金流与利润率分析。在新人工智能时代，美元而非代币将成为衡量成功的核心标尺。