豆包收费、OpenAI接广告:重估Token经济学

在英伟达GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋首次提出“Token经济学”。收费视觉中国/图
最早由英伟达创始人黄仁勋提出的接广经济“Token经济学”,最近成为了从AI产业到资本市场的告重估关键词。
台积电2026年一季度财报显示,豆包当季该公司合并收入达到11341亿新台币,收费约合人民币2448.53亿元,接广经济同比增幅35.1%。告重估2026年5月6日,豆包韩国股市综合股价指数首度突破7000点大关,收费单日上涨6.45%。接广经济SK海力士一天暴涨超10%,告重估2026年以来已经涨了145%;三星电子当天大涨超14%,豆包年内累计涨幅121%。收费
在这场由硅基智能引发的接广经济狂欢中,资本市场呈现出一种极度撕裂的景观:上游“卖铲子”的基建商们正经历着史诗级的繁荣,而下游“种庄稼”的大模型公司们,却在“Token”的买卖与消耗中,陷入了前所未有的商业化焦虑。
基建:引擎轰鸣
如果我们将生成式AI比作一场新的工业革命,那么算力基建无疑是这场革命中最为强劲的“蒸汽机”。
在资本市场的坐标系里,这种热度是极其直观的。除了台积电、三星、SK海力士这些半导体巨头股价“坐火箭”之外,国内的光模块概念股比如中际旭创、新易盛、天孚通信同样也表现出了惊人的韧性与爆发力。
算力基建之所以成为经济新引擎,是因为它改变了传统生产要素的逻辑。在黄仁勋的语境里,未来的工厂不再是生产物理零件,而是生产“Token”。这种由二进制组成的智能单位,正在成为数字经济时代的“一般等价物”。
为了争夺这些等价物的生产权,从微软、谷歌到中国的互联网大厂,都在不计成本地大手笔投资算力。
站在这个视角看,这种繁荣当下是有确定性的。因为无论最终哪一家大模型公司胜出,算力损耗都是确定发生的“熵增”。
所以我们看到,即便宏观经济仍存在诸多变数,但作为AI底层架构的算力投资,却展现出了某种抗周期的特质。算力基建不再仅仅是科技公司的技术储备,它已经演变成了一种新型的基础设施投资,其地位甚至直逼当年的铁路与电网。
然而,在这个繁华的“引擎”轰鸣声中,我们却开始听到了不一样的杂音。上游的股价涨上天,反映的是市场对未来的极端乐观;而下游的落地维艰,则映射出商业逻辑在现实面前的碰壁。
应用:价值重估
但当我们将目光从繁华的基建转向落地的应用,就会发现“Token经济学”的另一面——一种由高昂成本与模糊回报交织而成的焦虑。
在硅谷,OpenAI试图在ChatGPT中植入广告;马斯克最近也宣布关停xAI,把庞大的算力出租出去。在中国,豆包最近也宣布了要开启付费模式的消息。由此可见,下游的大模型应用,正在面临巨大的成本收益挑战。
也正因此,此刻亟待重估的,是关于“规模红利”的迷思。
在过去的互联网时代,规模效应是商业模式的“圣经”。无论是社交、电商还是搜索,其核心逻辑是“边际成本递减”。当用户规模达到一定量级,每增加一个用户的边际成本几乎为零。这造就了互联网大厂的垄断地位与惊人毛利。
但AI改变了一切。AI时代的逻辑是:规模越大,成本越高。
每一个Token,都需要消耗实打实的电力和算力损耗。这意味着,AI应用没有真正意义上的“零边际成本”。在大模型领域,日活用户(DAU)的增长,往往不意味着利润的滚雪球,反而意味着推理成本(Inference Cost)的几何级增长。
这种“负向规模经济”的隐忧,正在撕碎AI乌托邦的幻象。
更重要的是,我们需要重估Token的价值锚点。
现阶段,AI产业面临一个尴尬的现状:AI是真的好用,但AI也是真的不赚钱。在大模型领域,价格战已经悄然打响。为了争夺开发者和流量,Token的价格被压到了极致,甚至出现了“免费赠送”的非理性竞争。
这种通过烧钱来换取市场份额的做法,在互联网时代屡试不爽,但在AI时代,如果不能在消耗Token的同时创造出数倍于成本的溢价价值,那么这种烧钱就变成了“无底洞”。
这就牵扯到了商业的基本常识:投入产出比(ROI)。
目前大厂和创业公司面临的共同挑战是,用户对AI的需求很大程度上还停留在“玩具”阶段,而非“工具”阶段。用户愿意为一个新奇的对话支付注意力,但未必愿意为每一个Token支付真金白银。如果Token的生产成本高于其在实际业务场景中节省的成本,那么这个闭环就无法形成。
即便是财大气粗的大厂,未来恐怕也不可能一直这样“暴力烧钱”下去。资本市场对AI的耐心是有期限的。
当“卖铲子”的人赚走了所有的利润,而“淘金”的人依然在温饱线上挣扎时,行业就会进入残酷的洗牌期。
此刻,或许是时候重估Token经济学了。这种重估,本质上是要让AI回归到价值创造的原点。
如果AI不能解决企业降本增效的终极命题,不能在金融、医疗、法律等高价值垂直领域实现真正的闭环,那么Token经济学就只能是一场建立在沙滩上的宏大叙事。
当泡沫逐渐退去,我们最终会发现,AI如果要真正成为一场技术革命,它需要的不是想象中的机器乌托邦,而是应当尽快回归商业常识:每一份Token的消耗,都必须换回确定的增长。这才是AI产业下半场唯一能通往成功的窄门。
• (本文仅为作者个人观点,不代表本报立场)
陈白
责编 辛省志
(责任编辑:综合)
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