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最近，人工智能行业流行通过代币消耗量来比较模型。然而，正如顶尖分析师们的最新讨论所示，这种方法从根本上就是错误的。风投公司Dragonfly的管理合伙人哈西布·库雷希正确地指出，代币份额是评估AI模型市场的一个极不可靠的指标。只有实际花费的美元，而非原始消耗量，才能真实反映市场实力和需求。

为什么代币指标会如此扭曲现实？库雷希指出了几个关键问题。首先是补贴。中国实验室经常推出带有激进折扣甚至免费访问的新模型。这人为地推高了代币消耗量，因为用户在不花一分钱的情况下，从一个免费模型迁移到另一个。图表显示增长迅猛，但背后并无真正的货币化支撑。

规模重要：每代币价格

第二个问题在于模型的不同规模。像Qwen 3.5-27B这样的小型模型，每代币价格可能比Claude Opus等旗舰解决方案便宜一百倍。OpenRouter图表上Qwen消耗份额的突然飙升，看起来像是开源模型的胜利，但在经济意义上却微不足道。我深信，正确的分析只能在同类规模中进行——必须按大小在同一类别内比较模型。

第三个问题是多智能体系统。你可以用同样的金额，在基于DeepSeek或GLM 5.2的复杂配置上，或者向前沿模型Opus发出一次查询。然而，多智能体架构会在相同成本下消耗数倍于前的代币。库雷希举了一个直观的例子：如果5%的Opus使用量迁移到这样一个代币消耗量增加四倍的系统中，图表将显示Opus份额下降18%，而实际支出仅转移了5%。这是代币指标如何夸大廉价代币价值的经典案例。

OpenRouter：扭曲的市场镜像

第四个问题与OpenRouter平台本身的选择有关。大型公司在确定一家前沿实验室后，更倾向于直接与Anthropic或OpenAI合作，避开OpenRouter的加价。这在图表上表现为美国份额下降，而实际上代币只是流向了平台之外。结论显而易见：OpenRouter有助于评估开源模型内部的份额，但完全不适合比较开源和闭源系统。

SageRoad Research的创始人特雷弗·诺伦也发展了这一观点，并将其与行业面临的价格压力联系起来。摩根大通的数据显示，未来许多代币将不是由前沿模型消耗，而是由足以完成特定任务的小型开源模型消耗。亚马逊已经提供了大约五十种开源模型，其价格仅为前沿模型成本的一小部分。

摩根大通的数据尤其说明问题：在Claude Opus 4.8上运行Artificial Analysis Intelligence Index任务集，成本为3700美元，得分为56分；而DeepSeek V4 Pro仅需186美元就能获得44分——价格便宜约20倍。据该银行称，Claude Haiku和GPT-5.4-mini等自家小型模型在“效率前沿”上目前缺乏竞争力，而这一领域正由DeepSeek、MiniMax、小米和阿里巴巴等中国开发者主导。

作为专家的分析：我们正在目睹一场结构性转变。模型的商品化不可避免，这不仅来自前沿实验室的竞争，也来自寻求通过更便宜的专用解决方案来控制成本的企业。两种观点都归结于一点：衡量AI市场应以金钱为准，而非代币。在价格压力下，优势正越来越多地转向廉价模型，关注加密货币和AI领域的投资者应重新审视其关键绩效指标。传统的代币消耗指标已经过时——未来属于美元效率。