用不起Token的我，成了AI时代的下沉市场人群
仿佛回到早期互联网，号主一不留神就会流量超额、欠费停机。
文 ｜ 黄依婷
编辑 ｜ 王闪
来源｜ 镜相工作室（ID：shangyejingxiang）
封面来源 ｜ IC photo
2026年，人类在工作上最“奢侈”的消费是什么？答案并不是买一部性能顶配的电脑，或是置办几身体面的行头，而是能够不受限制、不计成本地使用这个世界上最先进的AI工具。
这意味着你不用为了控制成本，绞尽脑汁优化提示词，生怕弹出一句“今日免费额度已用完”；也不用再三对比，舍不得累到心爱的Claude（由美国AI公司Anthropic开发的大语言模型），只能把不那么重要的工作交给更便宜、更轻量的模型处理。
AI当然好用，但每用一次都对应着成本，Token（词元）消耗量贵到你有点用不起了。斤斤计较、小心翼翼，成了如今AI“牛马”们最真实的状态。
这让人想到了二十年前，拨号上网的时代。那时带宽紧缺且昂贵，开发者为了节约网站的带宽消耗，尽可能压缩图片、精简代码，几乎不敢上传视频。像土豆网这样的视频领域创业公司是极少数，视频所带来的带宽消耗成为网站运营的成本大头。
昨日重现。
在AI产业链条上，算力像水一样自上而下流动。从上游的GPU（图形处理器）和数据中心出发，经由云厂商、模型厂商，被封装成API（应用程序编程接口）接口，最终流向开发者和普通用户，变成一次次具体的调用、一个个可以计价的Token。它看似无形，却在每一个环节都对应着清晰的成本，GPU折旧、电力消耗、高带宽存储，最终都会汇总成账单。
现在，这条水管正在变得拥堵。一头是需求在爆发，多模态、Agent（智能体）等复杂推理场景让Token消耗量千倍增长，另一头则是供给仍未解绑，GPU、HBM（高带宽存储器）、电力和数据中心建设都存在物理极限，GPU利用率仍处于较低位置。聪明是有代价的，虽然爆发式增长导致Token单价更便宜了，但调用它需要花的钱却越来越多。
涨价逐级传导。上游GPU有价无市、算力紧缺，中游云厂商率先调整价格，亚马逊云、谷歌云、百度云、阿里云等，在过去一个季度相继上调部分AI相关服务费用，模型厂商也结束补贴周期，腾讯、阿里等接连停止免费公测，提高API调用价格，其中，腾讯混元大模型最高涨价463%。
模型和应用侧的涨价，让算力不再是独属巨头竞争中的抽象概念，它以Token的形式，给每个普通人也上了一堂付费课。就像当年的流量，以MB（手机上网流量单位）为单位计价，号主一不留神就会欠费停机。
黄仁勋日前提出的“Token经济学”概念，认为推理已成为AI最核心的工作负载，Token则是新的大宗商品——标准化、可计量、可交易。由此Token从模型训练的技术副产品，演变为驱动数字经济的核心生产要素。
在黄仁勋看来，“Token”作为商品是有质量的优劣之分的。从免费层到顶级层，每百万Token价格从0美元到150美元不等。低时延、高交互的Token（如实时对话、智能驾驶）需要昂贵算力，定价高；高吞吐、离线处理的Token（如大规模离线推理、批量数据处理）对时延不敏感，可以用便宜算力生产，定价低。
Token已经作为“商品”产生价值分层了，那使用它的人呢？ 或许未来，“下沉市场”人群的定义，也不再仅限于能否消费得起实体商品了。