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

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