AI 模型降价潮，词元价格腰斩背后投资者该关注什么

    据 LLM Token 支出指数，9 月初词元价格跌至 97 美分/百万词元，创历史新低，较夏季高点跌去一半以上。价格战的直接导火索，是中国开源模型以显著低于美国产品的定价进入市场，倒逼海外厂商下调主力模型价格并引入动态定价。供给端，业界普遍认为当前词元供给已相对充沛。 这轮降价对产业的影响是分层的：模型厂商首当其冲，词元价格腰斩压缩收入，而算力投入刚性不减，盈利承压——对传闻筹备 IPO 的头部厂商尤甚；用户端则实实在在受益，调用成本降低会进一步加速 AI 应用渗透；而更关键的是第三层：算力基建的投资回报逻辑，可能需要重估。 从算力产业链看，这场价格战带来的不是单边影响，而是三种分化：其一，算力租赁与 IDC——推理需求放量对冲单价下行，"量涨价跌"的格局下，上架率与电力成本控制能力成为胜负手；其二，光模块与服务器硬件——模型降价加速应用普及，硬件端有望"以量补价"，但需警惕客户集中度风险；其三，电力与散热——属于"资源端通胀"的直接受益方向，数据中心扩建节奏不减，电力是硬约束。 结构性分裂：成本通缩 vs 资源通胀。词元通缩背后还有一个更深层的矛盾——服务端通缩、资源端通胀：AI 服务的价格在降，但支撑 AI 运行的 GPU、HBM、数据中心电力等物理资源价格反而在涨。这种"成本通缩-资源通胀"的二元悖论，也让传统通胀指标可能失真。对普通用户和开发者来说，词元通缩意味着用 AI 服务的成本越来越低，是好事；但对靠卖模型和 API 赚钱的公司，以及重仓算力基建板块的投资者，则需要重新审视价值逻辑。

风险提示：本文仅为板块层面的观察思路，不构成任何投资建议；数据来源：公开报道整理。

红海内参 2026年10月2日