全球AI Token均價跌破1美元，創指數成立以來新低，模型廠商定價權岌岌可危

中國大模型定價競局我們已追蹤多期，但這次出現了一個方向相反的新訊號：不是某家廠商漲或降，而是全球整體 token 市場陷入通縮。

Silicon Data 編製的 LLM Token Expenditure Index 週一收在 97 美分，跌破 1 美元整數關卡，創下該指數自去年底成立以來的最低紀錄，較今年夏季高點腰斬超過一半。這個指數追蹤市場上大型語言模型 token 的即時行情，是目前業界少數可量化比較各家模型定價走勢的公開指標。

驅動這波跌價的力量至少來自三個方向。第一，中國開源模型的擴張。Syz Group 投資長 Charles-Henry Monchau 指出，月之暗面 Kimi K3 等中國開源模型的報價，明顯低於頂尖前沿實驗室的替代方案，直接壓低市場均價。第二，OpenAI 在七月底對兩款 GPT-5.6 模型主動降價，其他前沿實驗室也陸續推出「動態定價」方案，讓 token 報價隨需求浮動，整體市場定價錨點因此鬆動。第三，模型生產端的成本持續下降，廠商就算想守住售價，也愈來愈難對抗成本下行的重力。

Monchau 說得直白：「基礎模型實驗室是最直接的受害者。Token 通縮壓縮了營收線，但算力承諾是固定的。」他進一步點出廠商唯一的出路：護城河必須從純模型能力往外移，移向「分發管道、記憶體與上下文處理」。原因在於，開源模型與閉源前沿模型之間的能力差距，現在已經縮短到只剩幾個月，靠模型本身守住溢價愈來愈困難。Silicon Data 研究主管 Steve Hou 則提出一個更不客氣的解讀：前沿模型加上低價競爭者，現有供給量可能已經足以「應付大多數任務」，也就是說，市場對高端 token 的需求未必能繼續撐起高價。

對 Anthropic 和 OpenAI 來說，時機尤其敏感。兩家公司今年夏天都已秘密向主管機關提交 IPO 申請文件，正在評估何時掛牌。Token 均價持續下滑，意味著上市前的財務敘事將面臨更大壓力——投資人對 AI 基礎建設回報率的估算，勢必要重新調整。輝達與微軟等科技巨頭已投入數以百億計的資本建設 AI 運算基礎設施，若 token 價格長期走低，這些投入的回收期將被迫拉長。

Token 通縮是市場成熟的必然過程，問題在於速度快過廠商找到新護城河的速度。誰先在分發渠道或垂直應用端建立不可替代性，誰才能在這波定價重力裡活下來。