高性价比的开源模型正在加速推动AI服务走向大宗商品化，token价格也呈现持续下行趋势。摩根士丹利近日围绕AI产业进行了沙盘推演，揭示出算力租金必须同时满足云厂商回收投资与算力租户维持生存这一本质上的两难局面。

注：图为去年12月至今AI Token平均价格走势

AI商品化

所谓AI商品化，是指随着人工智能技术不断成熟并广泛普及，算力、模型以及基础API调用服务正逐步走向同质化和低价化；过去具备较高溢价能力的技术壁垒被不断削弱，最终演变为类似水、电或其他大宗商品那样的标准化基础供给。

目前，市场上已经出现了追踪AI文本API调用价格的相关指数。不仅如此，生成这些AI文本所依赖的底层算力，也即将进入期货市场交易——芝商所目前的上市品种包括原油、玉米等期货合约。当地时间8月11日，芝商所集团宣布，计划与Silicon Data于10月5日推出两项算力期货合约，分别是Silicon Data H100租赁指数期货和Silicon Data B200租赁指数期货，目前仍等待监管审查。待监管批准完成后，GPU租赁指数期货合约将于10月5日正式推出。

业内普遍认为，AI文本API调用服务如今已经明显朝着大宗商品化方向发展。尤其是在开源权重模型以及超高效率的中国AI模型加入竞争之后，相关产品价格便持续承压下行。

AI文本服务通常以每百万token作为计价单位，而目前一百万token所能生成的英文文本量，已经超过整部《战争与和平》。

大摩报告指出，芯片性能越强，token单价往往越低。闭源模型只有守住性能领先优势，才有可能维持服务溢价；不少闭源模型公司的非公开高估值，很大程度上依赖token报价维持坚挺，但大摩判断，这种价格支撑条件并不容易长期持续。

AI服务商品化、token价格持续下跌的行业趋势，正在打破AI产业链原有的盈利平衡。

由于token售价与GPU算力租金的走势并不一致，二者无法实现同步联动，因此token价格下行的压力会沿着产业链逐级传导，最终让不同市场参与者呈现出完全不同的盈利能力与生存状态。

三类玩家的境遇

在大摩测算中，设定的单价为每百万token 1.75美元。当前，在Meta自家的经济型模型等市场中，已经有多种可公开使用的模型定价低于每百万token 1.75美元这一水平。

按照大摩的测算，token价格下跌对三类市场参与者造成的影响并不相同。以下内容均为大摩给出的静态推演结果，建立在多项预设参数基础之上，并不代表真实市场业绩：

算力租户（多数企业）：对于采购AI API服务的客户来说，token降价显然是利好；但对于需要租赁GPU算力的AI企业而言，算力租金属于刚性成本，并不会随着token售价下调而同步下降。

大摩按照每百万token 1.75美元的售价测算，租赁算力的企业在扣除算力成本之后，年剩余收入约为90亿美元，而这部分收入尚未覆盖薪酬等其他支出；一旦价格进一步下探至接近每百万token 1美元，企业就会进入亏损区间。

算力业主（云厂商巨头）：亚马逊、谷歌、微软等云计算巨头作为算力业主，持有大量数据中心资产，单芯片时租价格约为7至10美元；按照这一租金水平测算，造价约390亿美元的数据中心可实现23%至39%的回报率。

自购巨头（极少数企业）：对于资金实力非常雄厚、能够直接采购芯片并绕开租赁环节的企业而言，大摩给出的回报率区间可达到20%至60%，但真正具备这种能力的企业寥寥无几。

大摩预测，如果token价格继续下跌，算力租户将难以长期承担每小时7美元的GPU租金。

最终结果无非两种：要么租户倒闭，导致数据中心空置；要么租金下调，直接侵蚀云厂商巨头的利润空间。

然而，租金本身并不存在所谓的安全缓冲区。按照大摩的成本测算，如果时租降至2美元，云厂商巨头的收入将不足以覆盖电费和设备折旧，更不用说偿还测算中高达390亿美元的数据中心建设成本。

算力租金下跌并非没有先例。英伟达上一代AI芯片在2023年高峰阶段的时租约为8美元，但在两年之内便跌至2美元以下。

不过，大摩在悲观情景下设定的租金仍然高达每小时7美元，这一水平甚至超过上一代芯片实际落地价格的三倍——换言之，大摩整套推演逻辑本质上建立在“算力租金仍具备较强韧性”的前提之上。

另一个关键风险点在于，数据中心建设高度依赖借贷融资，算力产能的业主并不是完全依靠自有现金进行投入。

大摩指出，上一季度，头部云厂商的资本开支已经超过其经营所得，缺口主要依赖债券市场融资来填补，而债券市场过去很少承接如此大规模的融资需求。市场当前押注AI需求将持续跑赢效率提升，但这一押注本身是建立在信贷扩张基础之上的。

综上，租金既要足够高，才能支撑数据中心投资回本；又要足够低，才能保证算力租户存活——同一个租金指标被同时赋予了两项目标，而这两项目标本身彼此冲突。

以量补价？

大摩提出的一种备选思路，沿用了零售行业常见的传统逻辑：以量补价。

如果AI服务降价能够带动调用规模大幅增长，那么即便单位毛利变薄，算力租户依然有机会获得可观的总利润；与此同时，旺盛的算力需求也能支撑云厂商的租金收入，从而缓解产业链上下游之间的两难处境。

历史上，大宗商品行业确实曾通过扩大销量化解过危机，但大摩同时提醒，AI产品未来也可能演变成另一种局面：出售开源模型访问权限的服务沦为亏损引流产品，类似超市以亏本价格销售牛奶——牛奶本身并不赚钱，真正目的是吸引消费者进店购买其他高利润商品。

简而言之，通过这次摩根士丹利的沙盘推演不难看出，AI服务正加速走向大宗商品化，这直接推动token价格持续走低，而算力租金的刚性特征则让AI产业链的矛盾更加突出。无论从商业模式还是盈利结构来看，算力租户与云厂商的利益诉求都很难同时被满足；再叠加AI基础设施对债务融资的高度依赖，AI行业想要真正实现商业闭环，依然面临不小的挑战。