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Token 定价权在谁手里?算力、电力与附加价值的三重博弈

Token 定价权在谁手里?算力、电力与附加价值的三重博弈 鹏博士研究院
2026-07-13
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导读:Token 定价权在谁手里?算力、电力与附加价值的三重博弈

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来源:新型电力系统简报

中国电信把 Token 当自来水卖了。

9.9 元/月,1000 万 Tokens。这是 2026 年 5 月 17 日中国电信推出的个人套餐价格。与此同时,面向开发者的旗舰版 299.9 元/月,提供 1.5 亿 Tokens。这是国内首次有运营商将 Token 作为标准化商品面向公众销售。

这意味着 AI 算力正在从"奢侈品"变成"日用品"。

但真正值得关注的不是价格下降,而是价格背后的一场博弈:当 Token 变成标准化商品,整条产业链的价值分配会被彻底重写。定价权,究竟掌握在谁手里?

Token 定价权的三层博弈

谁在决定 Token 的价格?目前市场上存在三个层次的定价主体。

第一层是大模型厂商。OpenAI、Claude、国内各大模型企业各自对 API 调用设定 Token 价格。定价逻辑是模型能力决定价格——同样 1000 万 Tokens,不同模型的输出质量天差地别。大模型厂商拥有最强的定价权,因为他们控制着 Token 的品质。

第二层是算力基础设施提供商。中国电信此次入局,本质是以基础设施身份进入 Token 定价体系。优势在于拥有数据中心、网络和客户渠道,将多家大模型资源整合为统一 Token 产品,以套餐形式销售。定价逻辑是规模效应和网络效应,以低价换市场份额。

第三层是终端应用层。当用户通过 AI 应用使用大模型能力时,应用开发商实际上也在为 Token 定价——用户支付的是应用费用,而非直接的 Token 费用。这一层的定价逻辑是应用价值决定价格,Token 只是成本项。

三层关系是:大模型厂商掌握核心定价权,基础设施提供商掌握通道定价权,终端应用层掌握价值转化定价权。

一度电的价值旅程

一度电进入数据中心后,驱动 GPU 运转,GPU 产出 Token。按照当前 AI 推理集群的能效水平,1 度电大约可以生成数十万至百万级 Tokens。然后这些 Token 被卖给谁?个人用户 9.9 元买 1000 万 Tokens,开发者 299.9 元买 1.5 亿 Tokens。

一度电的成本是 1.1 元。按个人套餐计算,1000 万 Tokens 价值 9.9 元。也就是说,一度电从 1.1 元变成了 9.9 元,翻了约 9 倍。这 9 倍的价值增量,被谁吃掉了?

一是大模型厂商吃掉了最大的份额,因为他们掌握模型品质;二是数据中心运营商吃掉了通道费用,他们提供电力和网络基础设施;三是终端应用吃掉的是用户愿意为"好用"支付的溢价。

当 Token 价格不断下降,被压缩的不会是电力成本——因为电力成本在总成本中占比约 47%,已经是刚性支出。被压缩的只会是模型厂商和应用层的利润空间。

数据中心的账本

以一个中等规模的 AI 算力数据中心为例,部署约 1 万张 GPU 加速卡。

固定资产折旧。GPU 硬件采购约 20 亿元,网络设备约 2 亿元,数据中心土建及配套约 5 亿元,合计约 27 亿元。按 5 年折旧,年度折旧约 5.4 亿元。

电费支出。总用电负荷约 6.5 万千瓦,全年用电量约 5.7 亿度。按工商业电价 1.1 元/度计算,年度电费约 6.3 亿元。

其余成本。人工运维约 0.6 亿元,网络通信约 0.8 亿元,软件许可约 0.3 亿元。

综合计算,年度总成本约 13.4 亿元。电费占比约 47%,折旧占比约 40%,两者合计 87%。

算力企业的成本核心只有两件事:硬件买得贵不贵,电用得贵不贵。

如果电价从 1.1 元降至 0.6 元,年度电费节约 2.9 亿元,总成本下降 22%。这也是算力企业选址西部的核心原因。

AI 拉动潍柴动力

美国 AI 数据中心的需求爆发,间接拉动了中国变压器和柴油发电机的出口增长。


这个现象背后的本质是两国不同的技术路径。美国数据中心更多依赖单点保供——自建柴油发电机、大型 UPS、独立变电站,把供电可靠性押在自有设备上。

中国的路径不同:电力稳定供应由大网托底。数据中心接入国家电网,依靠主网的冗余和调度能力保障可靠,自身只需要做必要的备用配置。

反转比喻

过去企业建 IT 系统,需要自己买服务器、搭机房、配运维。现在云计算普及了,拧开水龙头就有稳定的计算服务,无需手动搭建环境。现在这句话反过来了,电力的供应就像云计算一样。接入大网,说一句"我要算力",电力和算力就自己到位了。单点保供是自己建机房,大网托底是用云计算。后者才是更系统、更经济的解决方案。

从数据看,上述数据中心年度电费 6.3 亿元,如果年收入达到 15 亿至 20 亿元,单位产值能耗远低于电解铝、钢铁等传统高耗能行业。

但现实的另一面是,部分地区已经将数据中心纳入能耗考核范围。更合理的做法是按类型区别对待:面向 AI 训练和推理的算力型数据中心,按数字经济基础设施管理;面向传统数据存储的存储型数据中心,如果能效不达标,则纳入高耗能管理范围。

当 Token 生意走向红海——9.9 元套餐只是一个开始,未来价格战只会更激烈——利润空间被快速压缩,电力成本在总成本中的占比将持续上升。这时候,电力不再是"成本项",而是"生死线"。

一度电从 1.1 元变成 9.9 元的旅程,是 AI 产业的价值创造过程。而当 9.9 元继续下降,决定谁还能留在牌桌上的,或许就是那一度电的成本。

我们长期观察新型电力系统、AI 与数字化交叉领域的发展趋势。如果你也关注这些变化,欢迎关注,也欢迎在评论区聊聊你的看法。


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