Bloomberg：Token 价格崩跌 90%，AI 交易的关键信号正在熄灭

TL;DR：Bloomberg 7 月 3 日分析指出，AI token 价格自 2023 年以来暴跌超过 90%，企业 AI 支出却翻了一倍——这种"越便宜越贵"的悖论，正在撕开 AI 估值叙事的裂缝。硅谷最尖锐的声音——Palantir CEO Alex Karp——直接质问："如果 AI 模型真这么值钱，为什么按 token 收费？"本文拆解这则数据背后的三层逻辑：价格战为何是商业模式的自白、Jevons 悖论如何吞噬成本下降红利、以及 Blackwell 芯片过剩正在把模型层变成大宗商品。

一、一份 Bloomberg 分析，把 AI 交易中最尴尬的数据摆上了台面

7 月 3 日，Bloomberg 专栏 Taking Stock 发表分析文章 The AI Trade Is Losing One of Its Key Signals，引用了 Silicon Data 的 LLM Token Expenditure Index（代码 SDLLMTK），这个指数追踪的是用户实际为 AI token 支付的有效价格。

指数显示：token 的单价自 2023 年以来暴跌了 90% 以上，但同期企业在大语言模型上的总支出大约翻了一倍。 更令人不安的是，该指数在 5 月触及高点后已回落近 20%——换句话说，即便在 token 消费量持续膨胀的情况下，总支出也开始出现下降信号。

Bloomberg 的结论直白得近乎残酷：token 支出是 justify 下一轮 capex 订单的关键数据点，而这张账单已经开始缩水。 这份报告选择在 7 月 3 日——美国独立日假期前的市场休市日——发布，给了投资者一个漫长的长周末来消化其中的含义。

Apollo 首席经济学家 Torsten Sløk 此前已用同一个指数给出了相同的判断："这是 Jevons 悖论在实时上演——token 越便宜，企业花得越多，而不是越少。"

二、报告揭示了四个让 AI 多头必须直视的事实

Bloomberg 的分析并非孤立事件，它在最近几周的一系列数据和事件中获得多重印证。以下四个结论构成了理解当前 AI 经济学的核心框架：

结论一：价格战的速度远超预期。 GPT-4 在 2023 年发布时，输入 token 价格约为 $30/百万。到 2026 年中，同等性能的价格已跌至约 $0.10/百万——降幅 99.7%。这不仅是降价，这是结构性坍塌。而 Anthropic 在 6 月 30 日发布的 Claude Sonnet 5，更是以 $2/$10 每百万输入/输出 token 的推介价入场（8 月 31 日后恢复 $3/$15），直接把"准 Opus 级性能"拉到了中端模型的价位。

结论二：消费量的增长吞掉了所有成本节省。 Bain & Company 的数据显示，2024 年 12 月到 2025 年 12 月，token 成本减半，但 token 消费量增长了 450%。代理工作流（agentic workflows）是主要推手——单次用户请求从过去 1 次 LLM 调用变成了 10-20 次，包含工具调用、记忆检索和多步推理。

结论三：企业正在撞上 ROI 墙。 73% 的企业 AI 部署超出了最初的 AI 基础设施预算。只有 51% 的组织表示他们能自信评估 AI 支出的回报率。Uber 总裁兼 COO Andrew Macdonald 透露，公司仅在前四个月就烧穿了全年 AI 预算，现已将每人每月 AI 支出上限设为 $1,500。

结论四：Blackwell 芯片正在加速 token 商品化。 Nvidia 的 Blackwell 系统将推理成本从 H100/Hopper 时代的每百万 token $4.20 压到了 $0.12——效率提升约 35 倍。这意味着同等算力基础设施可以产出 35 倍的 token 供给。当供给以这种速度膨胀而需求增长追不上时，价格只有一个方向。

三、"如果它真这么值钱，为什么按 token 收费？"

这是 Palantir CEO Alex Karp 在最近一次全国电视采访中对整个前端 AI 行业提出的致命问题——也是 Bloomberg 分析背后最刺耳的注脚。

Karp 的原文是："Let's say I can make you $1 billion tomorrow. Wouldn't I say I'll make you $1 billion and I want 30 percent? Why are they charging for tokens if it's so valuable?"（"假设我明天能帮你赚 10 亿美元，我会不会说'我帮你赚 10 亿，我要 30%'？如果这东西真这么值钱，为什么要按 token 收费？"）

这个问题的锋利之处在于，它把 AI 模型公司的定价模式变成了一份"自白书"。高价值行业——律所按案件收费，投行按交易抽成，咨询公司按结果定价。OpenAI 和 Anthropic 按计算量收费。按 token 定价本身就是在承认：产品无法产生可归因的、可量化的价值。

Karp 进一步指出，每一个通过前端模型运行企业机密文档、客户对话和财务模型的公司，都在"教这个模型如何替代自己"。"模型实验室收集 token 费，同时也收集关于你业务的复利情报。"

这条推文在 X 上被 Ricardo（@Ric_RTP）以长串形式传播后获得了 2,859 次转发、15,215 次点赞和 268 万次浏览，成为近期 X 上关于 AI 经济学最热门的讨论之一。

科技评论人 Ed Zitron（@edzitron，13.2 万粉丝）也在 7 月 2 日发推："生成式 AI 的商业模式行不通。Anthropic 和 OpenAI 鼓励浪费性 token 消耗，没有办法衡量 ROI，肆意抄袭其他公司的创意，成本与收入线性增长。它们与好软件和好企业背道而驰。"该推文获得 164 次转发、1,010 次点赞、13.5 万次浏览。

VCs 不走，钱还在烧——但烧法变了

一个更尖锐的声音来自两只中国对冲基金。上海半夏投资（Banxia）在致投资者信中称 AI 泡沫的"引爆点已经出现"，点名 Anthropic 的年化收入 run-rate 将低于市场定价。另一家 Weilspring 则警告部分 AI 概念股可能下跌 80% 以上。Bloomberg 于 6 月 26 日对此进行了报道。

与此同时，Jeremy Grantham——这位精准预测过互联网泡沫和 2008 年金融危机的传奇投资者——在最近一次发言中将 AI 称为"美国历史上最大的泡沫"，并预测 AI 股票可能下跌 70%。他的核心论点是："有用的技术和能盈利的技术，是完全不同的两件事。铁路改变了美国，95% 的铁路公司破产了。互联网改变了一切，95% 的互联网公司归零了。AI 将是变革性的，但大多数建造和资助它的公司撑不过洗牌期。"

但多头也有话说

并非所有声音都是悲观的。Milk Road AI（@MilkRoadAI，4 万粉丝）在 7 月 1 日的长推中指出："Anthropic 的 ARR 从 2025 年底的 90 亿美元增长到 5 月的 440 亿美元——大约 5 个月内涨了 5 倍。Salesforce 花了 20 年才做到 300 亿美元，Anthropic 只用了约 15 个月。"该推文获得 581 次点赞。

Coinbase CEO Brian Armstrong（@brian_armstrong，273 万粉丝）在 6 月 27 日分享了另一种思路：通过更好的默认设置、路由和缓存，"我们将 AI 支出砍掉了近一半，而 token 使用量持续增长。"这说明优化是可能的——但前提是企业意识到问题的存在。

在 Reddit 上，r/wallstreetbets 的讨论帖 AI Token Prices Keep Falling 获得了 310 个赞和 258 条评论，热评直指核心："AI token 价格不是在下降，是补贴在变大。这意味着亏损在变大。"该帖同时被交叉发布到 r/ValueInvesting 和 r/stocks，形成了跨社区的对流讨论。

四、更大的图景：模型层正在被夹击

Bloomberg 报告的分析焦点虽然落在 token 价格上，但从最近的一系列事件来看，模型层的竞争困局远不止定价一个维度。

开源模型的压力。 Coinbase 已经在尝试默认使用 GLM 5.2 和 Kimi 2.7 等开放权重模型，通过 LLM 网关路由到不同模型。Brian Armstrong 透露，91% 的员工从未触及使用上限，所以与其降低上限制造告警噪音，不如直接切换更便宜的默认模型。这种策略一旦被大企业学会，前端模型的 API 收入将面临系统性侵蚀。

芯片过剩的倒灌。 Nvidia Blackwell 的量产正在从两个方向挤压 token 价格。一方面，每一代新 GPU 都让同等算力成本骤降，模型训练和推理门槛持续走低。另一方面，Meta 等巨头已在考虑将过剩的算力容量出租变现——Morgan Stanley 估算，Meta 每出租 250MW 容量就能增加约 $3 的 2028 年 EPS。当算力供给从"稀缺"转向"充裕"甚至"过剩"，模型层议价能力将进一步瓦解。

硬件层在攫取利润。 Karp 的逻辑链条最终指向了一个反直觉的结论：他投资的是 Nvidia 而非 OpenAI 或 Anthropic。"Nvidia 卖给你硬件然后走人。他们看不到你的数据，不缓存你的 prompt，不用你的工作流重新训练。你拥有算力，拥有权重，拥有数据管线，拥有 alpha。"换句话说，在 AI 价值链中，模型层可能是最薄的那一层。

Coinbase 的实践已经验证了这一判断：切换到廉价模型后，输出质量相当甚至更好，价格却只有前端的 1/9。

与此同时，Linux 基金会旗下的 Tokenomics Foundation 正在推动 AI 成本测量的标准化，引入框架和指标来为"这个快速膨胀且不透明的成本类别"带来纪律性和可比性。Gartner 预测到 2030 年推理成本将再降 90%，但如果历史重演，这只会让总支出继续攀升。

五、AI 交易接下来可能走向三条岔路

Bloomberg 的分析并没有给出单一结论，但梳理各方数据和声音后，三条可能的路径已经清晰可辨。

路径一："结构性盈利"——Anthropic 式的规模效应跑通。 如果 Claude Sonnet 5 确实能用中端价格交付接近 Opus 级的性能，且 AWS 深度绑定带来的算力折扣（据 Milk Road 估算，Anthropic 拿到的 Trainium 算力成本低于 $100 亿/吉瓦/年，对比市场价 $120-$130 亿/吉瓦）能够持续，那么 Anthropic 可能在价格战中成为"最后一个站着的人"。但这需要 ARR 维持 5-10 倍的增速，而半夏投资的做空逻辑正是盯住这一点。

路径二："泡沫泄气"——估值回归但不出血。 Bloomberg 文章的核心信号——SDLLMTK 指数从 5 月高点回落近 20%——如果持续下行，可能意味着本轮 AI capex 周期正在进入调整期。头部科技公司（Meta、微软、Google）的资本开支增速放缓，会像多米诺骨牌一样传导给 Nvidia 和整个数据中心产业链。这不是崩盘，但足以让"增长无限"的叙事大幅降温。

路径三："政策兜底"——政府出手托住前端模型。 美国政府已经在讨论收购 OpenAI 股权的可能性。如果前端模型作为"战略性资产"获得政府背书，其估值逻辑将从商业盈利转向国家安全——这是 Comcast 级别的逻辑跳跃，但并非不可能。不过，这也意味着模型公司将从市场定价转向政治定价，对纯商业投资者而言同样是一杯毒酒。

编辑观察： 三种路径中，第二种目前数据支撑最强——SDLLMTK 指数的拐点、token 价格的 99.7% 跌幅、73% 企业超预算率，都指向同一方向：市场正在从"花多少钱都可以"转向"请出示收据"。Anthropic 的 5x ARR 增长和 Coinbase 的 50% 降本优化说明，AI 的经济价值是真实的——但它可能属于能控制成本和分配效率的少数玩家，而非所有往 token 里砸钱的人。

参考来源：Bloomberg / Yahoo Finance, Fortune, Apollo Chief Economist, TechCrunch, Anthropic 官方博客, Business Insider, Silicon Data, Bain & Company, Seeking Alpha, Henon Insights, X/Twitter（@Ric_RTP, @edzitron, @BrianRoemmele, @brian_armstrong, @MilkRoadAI, @VaibhavSisinty, @rohanpaul_ai 等）, Reddit r/wallstreetbets

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