AI越用越便宜，有样东西却不够了

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这周不聊某个新模型，往上游看AI背后的"发电厂"和"粮食"这一层——算力、token（词元）和数据。三样东西同时在变，国内国外都在抢，每一件都跟你将来用AI花多少钱、能干多少活直接相关。

一、算力：AI的"发电厂"，国内国外都在抢

先说算力。你可以把它理解成AI的电——模型要跑起来就得烧算力，跟工厂开机器要用电一个道理。今年这一层最直观的信号，是全世界都在抢着建"发电厂"。据市调机构TrendForce测算，全球九大云厂商2026年花在这上面的钱合计约8300亿美元，比去年多了约79%。美国那边，光是OpenAI牵头的"星际之门"(Stargate)计划就号称要投约5000亿美元，第一座园区已在得州开工；给这些机房供"芯"的英伟达，一个季度卖芯片的收入就有约752亿美元。

国内这把火同样旺，而且多了一层"用自己的芯"。字节把2026年的AI投入上调到约2000亿元人民币，比原计划多了约两成半；阿里规划三年(2025到2027)投3800到4800亿元建云和买AI芯片，其中芯片约七成用国产；腾讯的资本开支也在900到1000亿元。供货的一头，华为昇腾喊出"一年一代、算力翻倍"，新出的Atlas 350加速卡单卡算力做到英伟达H20的约2.87倍。底座上，"东数西算"八大枢纽总算力已破215EFLOPS，等于把"发电厂"成片建到了西部。

砸这么多钱，是因为一句话：算力不够用。这些巨头嘴上都在说同一件事——不怕投多了，怕的是将来算力不够。对我们的意义很简单：给AI供电的这一层，短期不会缩，只会更大、更密、也更便宜地对外开放。

二、token：一个越来越便宜的"计价表"

再说token，这是这轮最反直觉、也最该看懂的一条。token是AI读写时的计价单位，一个token大约是一个汉字、或者大半个英文单词。你让AI读一段材料、写一段回复，它就像出租车跳表一样，一个字一个字地计费。所以搞懂token的价格，就等于搞懂"用AI到底贵不贵"。

价格这几年跌得吓人。拿GPT-4那种水平的能力算，2022年底大约要每百万token20美元，到今年初已经降到约0.4美元，三年降了约上千倍；就近这一年，企业实际用下来的平均单价，也从约每百万token 10美元掉到2.5美元左右。国产模型这边价格战更凶，几家把调用价一压再压。打个比方：这就像十几年前长途电话一分钟好几块，如今一分钟几分钱。

但这里有个坑，得替你点破。单价虽然一路跳水，很多公司的AI账单反而涨了。原因和当年手机流量一样：流量费越来越便宜，可大家刷得越来越多，月底总账单不降反升。AI也是这样——谷歌今年5月一个月处理的token约3200万亿个，一年前才480万亿，涨了约7倍；高盛估计到2030年，全球每月的token用量还要再翻约24倍。单价在降，用量在爆，两股力量一起拉，最后你看到的总花费，取决于你用得有多凶。

三、数据：AI的"粮食"，好的那种快见底了

第三样是数据，是AI的粮食。模型的本事，是拿海量文字、图片喂出来的。问题来了：公开网上那些高质量的文字，总量大概就十万亿token这个量级，被这几年的大模型基本喂到头了——好比一片好耕地，开垦得差不多了。往后两条路：一条是让AI自己造"合成数据"，好比自制化肥，能用但质量参差，得有人盯着别喂坏了；另一条更关键，是挖各家自己手里的私有数据——客户记录、订单、报价单、工艺参数、巡检台账。这些是你的"自留地"，别人没有，只有你有。

和你生意的关系

算力在天量扩产、token越来越便宜、而干净的数据正变成新的稀缺品。AI的水电费还在降、能力还在涨；最稀缺、最值钱的，是数据，尤其是你自己手里那份。落到生意上，记三条。

第一，别拿去年的报价吓自己。用AI的单价还在往下走，去年觉得贵、不划算的活，今年再算可能已经能上。真要算账，算"干成一单花多少钱"，别纠结"每千token几分钱"——后者只会越来越小。

第二，先小步跑通，再放量。单价降不等于总花费降，工具一旦好用，用量会自己涨上去。挑一两个真能省人、真能多接单的场景先跑顺，看清一单成本，再往外铺，别一上来全线铺开。

第三，从今天起把自家数据攒起来、理干净。客户记录、订单、报价、工艺、巡检——这些别人抢不走的东西，才是将来让AI替你干活、还干得比同行好的底气。我们自己做智能体有个体会：模型大家用的都差不多，最后差距落在数据上——谁把自家的客户、订单、工艺理得更干净、更全，谁的AI就更好使。模型谁都能买，算力有人替你建，唯独你的数据别人抢不走，早攒早值钱。

信源：全球九大云厂商资本开支据TrendForce测算；字节、阿里、腾讯投入据各公司公开披露及财经媒体报道（2026年）；华为昇腾950系列及Atlas 350据华为全联接大会与观察者网报道（2026年）；东数西算算力据国家枢纽公开数据；token价格趋势据Epoch AI、Ramp；谷歌月处理token据谷歌公开披露（2026年5月）；未来用量据高盛，高质量数据存量据Epoch AI等研究。核实日期：2026年7月5日，数字均为各报告披露口径、多为估算值。