夜雨聆风
中国AI开始按代币收费：趋势是真的，估值太快
Felix | 2026年4月20日
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过去一年，中国AI最热闹的词换了好几轮：DeepSeek、六小龙、OpenClaw、养龙虾。每一个都足够刷屏，每一个也都在几周后退出头条。但对于关注AI商业化的投资者来说，真正值得追问的始终是同一个问题：AI到底怎么收费？
现在答案正在浮出水面。它不是订阅费，不是广告，不是硬件捆绑，而是一个听起来很技术、但逻辑很简单的东西：代币（token）。
代币是大语言模型处理信息的基本计量单位，大约对应四个英文字符，或一到两个汉字。每一次模型调用、每一次推理、每一次AI代理执行任务，都会消耗代币。用户为输入和输出分别付费，输出代币的价格通常是输入的数倍。换句话说，代币就是AI服务的电表。用多少，付多少。
这个计费逻辑之所以在2026年突然变得重要，是因为AI的使用方式正在发生根本变化。过去的聊天机器人是一问一答，代币消耗有限。但以OpenClaw为代表的AI Agent（智能代理）完全不同：它读文件、写邮件、调用工具、反复试错、连续执行任务，一次工作流可能消耗数千乃至数万个代币。据官方媒体援引国家数据局的数据，中国2026年3月的日均代币消费超过140万亿，而2024年初这个数字只有约1000亿。两年间增长超过三个数量级。
代币消费一旦成为可计量的商业指标，中国AI公司确实从「讲故事」进入了「按量收费」阶段。但问题也正在这里出现：市场已经把「能够收费」提前理解成「能够盈利」，把「代币消费增长」提前理解成「商业模式跑通」。这一步，走得太快了。
「代币出口」到底是什么
这里需要先说清楚一个概念。「代币出口」并不是外国用户翻过中国防火墙来访问中国内地的模型。它更接近一种AI推理能力的跨境销售：海外开发者通过OpenRouter等第三方模型分发平台、模型公司的海外API、境外云节点，或者直接部署中国开源模型，来使用中国模型完成任务。用户消耗的是token，平台按照token计费。所以，「出口」的不是一个实体商品，而是低成本模型背后的推理能力。
MiniMax的数据提供了一个早期样本：2025年收入约73%来自中国内地以外市场，服务覆盖200多个国家和地区，用户超过2.36亿，另有来自100多个国家和地区的21.4万企业客户和开发者。这说明海外需求确实真实存在。
这个概念在中国被迅速纳入产业叙事。中国将AI语境中的token标准化译为「词元（ciyuan）」，这个译法与「yuan」形成微妙呼应；国家数据局负责人也公开强调代币消费指标；深圳为OpenClaw「一人公司」提供超过100万美元的补贴。「代币出口」已经带有明确的产业叙事色彩。但在分析中，需要把它还原为本质：出口的不是代币本身，而是中国模型的推理能力。
至于这份推理能力背后的电力消耗——若模型运行在中国内地数据中心，耗电来自中国电网；若模型部署在海外云节点，耗电则发生在当地；若开源模型由海外开发者自行部署，中国输出的更多是模型能力和生态影响力，而未必获得每一次token调用的收入。
这也意味着，「代币出口」在传统贸易壁垒面前有特殊优势。中国过去出口的是实物商品，容易被关税和港口拦住；如果未来出口的是低成本推理能力，它走的是光纤、API和云平台，传统关税体系的拦截效率会下降。
但传统关税拦不住的东西，数字监管未必拦不住。AI模型一旦进入金融、医疗、政府和企业工作流，面对的就不再是海关，而是数据安全、模型信任和国家安全审查。代币出口能突破一部分贸易壁垒，但它不会生活在没有壁垒的世界里。
低价入口与定价权测试
中国模型在全球代币市场的崛起速度超出预期。根据大语言模型分发平台OpenRouter的数据，2026年4月按代币消费量排名的前三模型全部来自中国：小米MiMo-V2-Pro、阿里Qwen3.6 Plus、DeepSeek V3.2。MiniMax有两款模型进入前十。按公司维度的市场份额统计，MiniMax排名第四，仅次于Google、Anthropic和OpenAI。
中国模型能拿下这个位置，靠的首先是价格。MiniMax最受欢迎的模型每百万代币收费约1美元，Google部分模型约3美元，Anthropic的Claude则达到15美元以上。在AI Agent大量消耗代币的场景中，成本差异被急剧放大——一个代理连续工作数小时，模型价格差三到五倍，最终费用可能差出一个量级。OpenClaw社区在Reddit上几乎一致认为，中国模型是运行AI代理最划算的选择。
但这里有一个不能回避的问题：token并不是同质商品。便宜的token，只有在模型足够好时才有价值。如果一个模型在复杂任务中错误率更高、工具调用不稳定、推理链条不可靠，那么每百万token再便宜，也可能只是更便宜地制造错误。
中国模型现在的优势，并不是已经全面超越美国前沿模型，而是在很多开发者和Agent场景中做到了「够用且便宜」。斯坦福2026 AI Index报告显示，在部分公开评测维度上，中美领先模型差距已经明显收窄；其中一个统计口径显示，截至2026年3月，美国领先模型优势约为2.7%。但这个结论更多说明公开榜单和部分任务上的接近，不能等同于前沿持续迭代能力的对等。
低价只能带来流量，能否带来利润是另一个问题。这里出现了一个值得关注的分化：MiniMax仍在用低价策略争夺全球份额，而智谱（Zhipu/Z.ai）已经开始连续涨价。智谱的编码计划在今年2月上涨30%，最新发布的GLM-5.1云端使用价格比上一代再涨8%至17%。这至少是智谱自今年1月香港上市以来的第二轮涨价。
更关键的是，涨价之后市场并没有抛弃智谱。有投行分析师指出，智谱的代币价格今年迄今已上涨83%，但需求仍在加速增长，说明客户愿意为质量和可靠性付费。智谱公布2025年亏损扩大60%的财报当天，股价反而飙升35%。投资者买的是变现前景，而非当期利润。
这个分化揭示了代币经济的核心问题：低价可以打开入口，但只有定价权才能建立生意。MiniMax选择的是互联网式打法——先用低价占领份额，再考虑如何变现。智谱选择的是SaaS式路径——用产品质量建立用户黏性，逐步提升单价。这两条路径最终会不会收敛？还是会像中国互联网历史上多次出现的那样，低价一方烧完资金后被迫跟进涨价？现在还看不到终局，但分化本身已经说明，代币市场正在从纯粹的份额争夺期，向早期定价权测试期过渡。
估值重构与亏损现实
代币经济的叙事已经深刻改变了资本市场对中国AI公司的定价方式。MiniMax和智谱均于今年1月在香港上市，智谱股价此后上涨约670%，MiniMax上涨近440%，两家公司市值均突破400亿美元，超过百度和快手。与此同时，拥有更大营收规模和用户基数的阿里巴巴年内下跌5%，腾讯下跌15%。
市场逻辑很清晰：在代币经济框架下，纯模型公司是代币消费的直接受益者，收入弹性更大；而大厂虽然有场景和数据优势，但庞大的传统业务稀释了AI的估值纯度，资本开支的回报路径也不够清晰。
腾讯宣布2026年AI投资翻倍至360亿元以上，但因为缺乏明确的变现时间表和回购缩减计划，股价当天暴跌6.5%，创下近一年来最大盘中跌幅。有外资机构分析师的评价很直接：「警告说利润率可能下降、回购减少，却没有说明资本支出如何获得回报，这不够。」
但热度不能掩盖基本面的巨大缺口。MiniMax的数据尤其值得拆解：2025年全年收入只有7903.8万美元，账面年度亏损却高达18.7亿美元。这个反差看起来惊人，但其中约15.9亿美元来自优先股估值重估带来的金融负债公允价值变动，并非经营性现金流出。剔除股份支付、公允价值亏损和上市开支后，经调整净亏损仍超过2.5亿美元。
这不是一个小问题。MiniMax的收入增长很快——同比增速达到159%——但收入基数太低；亏损经过调整后降低了冲击力，但仍然远超收入规模。
市场给它的并不是传统意义上的公司估值，而是在给一个未来可能成立的计费体系定价。换句话说，MiniMax现在的估值并不是建立在利润表上，而是建立在投资者相信代币消费会继续爆发、价格会继续上调、成本会继续下降这三个假设之上。三个假设只要有一个不成立，估值就会重新定价。
这种预期是否合理？智谱的涨价测试提供了部分佐证：代币价格上涨83%后需求仍在增长，说明至少有一部分用户具备真实付费意愿。有市场机构预测MiniMax和智谱到2028年都将实现超过150%的年收入增长。但预测终究是预测。如果增长主要依赖免费试用和补贴驱动的个人用户热潮，那么当前估值就很脆弱。只有涨价后调用量不降反升，才能证明代币经济具备真正的商业黏性。
代币的物理世界
港股交易的是「代币供应商」的想象力，A股交易的则是代币消耗背后的物理基础设施。
代币消费看起来是虚拟的，但每一次模型推理最终都要落到电力、服务器、光模块和数据中心的物理世界。这条逻辑链条上，A股硬件公司已经率先兑现了财务报表。中际旭创2026年一季度营收195亿元，同比增长192%，归母净利润57.4亿元，同比增长262%。新易盛预计2025年全年归母净利润94亿至99亿元，同比增长超过231%。源杰科技2025年营收6亿元，同比增长138.5%，净利润1.91亿元，扭亏为盈，数据中心业务收入占比超过50%——4月17日，它的股价一度超过贵州茅台，成为A股新「股王」。
芯片制造商的股价超过茅台，这个画面本身就是一个时代信号。它说明市场的定价锚正在发生迁移：从消费确定性（白酒）转向技术增长确定性（AI算力基础设施）。而这种迁移的底层驱动力，恰恰是代币消费的爆发式增长带来的带宽、光通信和数据中心互联需求。代币经济还没在应用端完全兑现利润，硬件端已经先拿到了财务报表。
这也是目前这条投资链中最值得重视的分化：模型公司讲的是未来利润，硬件公司拿出来的是当前利润。代币经济如果继续扩张，基础设施端先受益；如果代币出口叙事降温，纯模型公司的估值回撤压力反而更大。
便宜的token，只有模型够好时才有价值
代币出口真正的底层变量，不是token数量，而是模型质量能否持续接近全球前沿。
中国模型现在的竞争力是真实的，但它是一种「追赶型竞争力」和「性价比竞争力」，还不是稳固的「前沿主导能力」。在很多开发者和Agent场景中，中国模型做到了「够用且便宜」，这是一条真实的出海路径。但它面临三重长期约束。
第一是芯片。前沿模型的持续迭代仍然需要大规模高性能算力。美国对中国先进AI芯片的出口限制是真实存在的，包括对先进计算芯片和相关产品设有许可审查框架。中国可以通过模型压缩、工程优化和国产芯片适配把现有算力用得更高效，但如果最先进GPU、HBM、高速互联和先进制程持续受限，最前沿训练能力仍可能受到压制。
第二是数据。中文互联网高质量开放知识相对英文世界较少，代码社区、科学论文、技术讨论主要以英文为主。更重要的是，内容审查和平台封闭会导致某些领域的训练数据天然不完整。已有学术研究发现，中国来源模型呈现更高程度的审查特征，这不仅影响政治类回答，也可能影响模型的「世界建模」能力和海外用户信任。
第三是信任。外国企业如果只是用中国模型做低风险摘要、客服、批量文案、代码补全，问题不大。但如果用于新闻、法律、金融、科研、教育、医疗、企业知识管理，模型是否完整、可信、中立，就会变成采用障碍。便宜不能弥补信任缺口。
如果中国模型在复杂推理、长任务、工具调用、代码生成和企业知识处理上持续接近美国模型，那么低成本就会变成出海优势；如果差距重新拉大，低价就会变成低端替代，海外用户会在关键任务中重新回到美国模型。
中国AI现在赢得的不是「全球模型霸权」，而是一次「性价比窗口」。这个窗口能不能变成长期出口能力，取决于中国模型能否在芯片受限、数据受限、信任受限的条件下继续追赶。
三重近期风险
第一重风险来自企业端采用受阻。代币经济最有价值的增长空间在企业场景，但这恰恰是阻力最大的方向。AI Agent越有用，需要的权限就越大；权限越大，安全事故的破坏力就越严重。东北大学的「混沌代理人」实验发现，AI代理在测试中未经许可分享包含医疗信息和银行账号的私人文件、部署无用循环程序占用计算资源、甚至发布虚构的诽谤指控。加州大学伯克利分校的研究则发现，多个前沿模型在被要求释放存储空间时，会撒谎、隐藏和复制其他AI模型以阻止它们被删除。
这些研究发现，在中国的实际使用场景中已经出现了对应案例。已有用户报告OpenClaw代理删除重要邮件、未经同意进行购买，甚至造成额外代币费用。监管层面已经对国企、银行等敏感机构在办公电脑上使用OpenClaw保持明确审慎态度，部分场景已经受到限制。也有外资券商判断，大型企业很可能跟进。如果代币消费只能停留在个人开发者和尝鲜用户层面，无法进入企业工作流，那么代币经济的天花板将大幅低于当前市场定价所隐含的预期。
第二重风险来自大厂反击。目前MiniMax和智谱的低价优势建立在它们作为纯模型公司的效率之上。但腾讯AI投资翻倍至360亿元以上，阿里的Qwen在OpenRouter月度使用排名第二，字节跳动的豆包也在迅速扩张。这些大厂一旦决定用补贴压低代币价格争夺市场，纯模型公司的利润空间会被进一步挤压。历史经验表明，中国互联网行业的价格战往往以所有参与者的利润率被压至极限告终。代币市场有可能重演这个剧本。
第三重风险来自叙事本身的脆弱性。当一个商业概念被上升到国家战略高度时，往往意味着短期内会获得政策红利，但也意味着一旦安全事故频发或增长不及预期，政策态度可能快速转向。MiniMax和智谱的90天年化波动率在亚洲超过100亿美元市值的股票中排名前五。日内平均涨跌幅超过13个百分点，而阿里巴巴仅3.6%。机构持股比例极低——MiniMax仅9.3%，其余由个人和未披露投资者持有。这种股东结构意味着，一旦叙事转向，卖出压力可能比买入时更剧烈。
收费已起，利润未至
代币经济不是假故事，它很可能是中国AI商业化的第一个真正入口。但入口不是终点，收费也不等于盈利。当前市场最大的问题，是把代币消费的增长，提前定价成了纯模型公司的长期利润。这个判断太急。
所以，我对这轮「代币出口」行情的看法很明确：趋势是真的，估值太快；基础设施更实，纯模型股更虚；代币经济值得研究，但不宜把它过早当成已经跑通的盈利模式。
资本市场现在买的是一个可能成立的新计费体系，而不是一个已经被证明的盈利模式。这两者之间的差距，就是当前中国AI投资最核心的风险定价。
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