智能體時代的token經濟學，如何終結人類原生的商業模式

AI正在加速轉向Agentic AI。在智能體經濟時代，大多數過往為人熟悉的模式都將改寫，因為它們不是基于智能體原生的。

我們正在經歷從人類原生的商業模式，轉向智能體原生的商業模式。DeepSeek-V4犀利地抓住了這一點，并且聯合中國的算力廠商，推動智能體經濟。

DeepSeek大幅降低緩存命中輸入的API價格，微軟支持的GitHub Copilot宣布將訂閱模式轉向收費模式，以及以訂閱模式為主要收入的OpenAI再次傳出財務危機，都指向了智能體經濟時代的這一必然趨勢。

目前，DeepSeek-V4-Pro緩存命中輸入的API價格，為$0.003625/百萬tokens，即$3.6/ 十億 tokens，已經戳中了大量開發者的心窩。這是符合智能體時代的token經濟學的。

過去兩年，圍繞大模型商業模式的討論，常常被壓縮成一個看似簡單的問題：每百萬 token究竟多少錢。但是，在Agentic AI時代，隨著KV緩存機制進入主流計費體系，token需要被更精細地拆分與考量。已經有不少用戶，在社交媒體平臺X上曬出自己的使用記錄，KV緩存命中率已經接近95%。

（一位用戶的token使用量）

這與今年DeepSeek有關“DualPath”推理系統的論文相互印證。當時，DeepSeek就提出，Agentic AI最鮮明的特征之一，就在于智能體進入多輪交互范式，上下文長度隨著輪次迅速膨脹，新增需要計算的token卻極少；然而，每一輪推理，模型幾乎都在重復加載已經計算過的上下文。

2026/02/27 完整閱讀 >

這就是智能體所指向的新的token經濟學。開發者會越來越考慮，占比最大的那塊成本，是否最快地被壓了下來。這與2年前DeepSeek-V2掀起的價格戰完全不同。

智能體的價值在于解決具體的高價值的任務。一方面，它的token價值對應任務的價值，以及模型完成任務的可能性與可靠性。Anthropic的Claude及其harness，主攻這一條路線，用更強大的模型，更多輪次的規劃、執行、測試、返工和重新生成，去完成軟件、金融或法律等高經濟價值的任務。

2026/03/31 完整閱讀 >

但另一方面，這樣的智能體經濟也必須具備更廣泛的經濟性。模型層的錢，不能都被英偉達賺了去，而應用層的錢，也不能都被模型賺了去。Anthropic目前的做法是定價分層。上下文越長，KV緩存也就越大，于是，Anthropic甚至直接把200K以上單獨做成一檔收費，價格翻倍。應用層則苦不堪言，但如果不用，就會逐步被AI吃掉。

如果能降低KV緩存的成本，就能大幅提升Agentic AI的經濟性。畢竟，即使在美國，也絕非所有企業的任務，都非Claude不可。

1個月前，云廠商Cloudflare在其博客中為Workers AI支持Kimi-K2.5時，就指出過，隨著個人智能體和編碼智能體的興起，成本已從次要問題上升為規模擴展的主要障礙。該團隊內部實驗性部署了中國開源模型，評估后發現，相比原有方案，推理成本足足降低了77%；它們也在通過提高前綴緩存命中率進一步壓縮成本。

這種“緩存友好”的設計，正在被全球云廠商驗證為降本的關鍵路徑。這次，英偉達投資的新興AI云企業Fireworks AI，花了整整2天時間部署DeepSeek-V4。部署完成后，他們評價道：與其說DeepSeek-V4是一次針對基準測試的常規升級，不如說是向“在大規模部署下實現可靠推理”這一約束的轉變。

某種程度上，Anthopic的高經濟價值任務驅動的高單位token價格的AI敘事，是與英偉達等硬件廠商的AI敘事高度綁定，自我強化的。龐大的基礎設施建設投入需要更快更高的回收成本；而更激烈的算力競爭又使其相對忽視了壓榨算力硬件的優先級。

而對于走AI普惠路線的大模型廠商而言，降價與增收并不矛盾，關鍵在于需求的價格彈性；當然，DeepSeek仍然是一家缺乏商業化壓力的開源模型廠商，推動中國本土算力生態協同的圖謀也更為宏大。

也有部分用戶，對DeepSeek-V4降低API價格的舉動并不買賬，認為它仍然高于不少模型廠商的訂閱模型。這是正確的，如果訂閱模式比API還要貴，那么它就沒有存在的價值。事實上，DeepSeek也提供了0訂閱費的官方服務，它可以“隨意”降速，或者干脆停擺。

但這種“靜態”的正確，不會一直持續下去。AI服務的訂閱模式，本質上是基于人類用戶的服務。即使是在智能體尚未崛起的時候，這也是相當脆弱的商業模式。它預設了有大量用戶其實無法用滿額度，這支撐了少量重度擁堵的token需求。某些時候，黑箱式的“智能路由”也會起到節省token成本的效果；但付費用戶顯然會不滿“降智”行為。

如今，Anthropic深陷算力不足困境，而OpenAI創始人奧特曼也曾公開承認，即使是ChatGPT Pro訂閱，也處于虧損狀態。后者不得不想方設法，讓這些用戶多看點廣告，順便為用戶推薦更多電商下單。

而隨著AI進入Agentic AI時代，token經濟學的適用主體，正在迅速地從人類轉向智能體。訂閱模式這套人類原生的商業模式，正在遭遇更大的成本壓力，也似乎變得無解。商業模式需要為智能體而重新設計。用人類偶爾使用的習慣去衡量智能體持續運行的成本，本身就是一種錯配。一旦開發者真正跑起生產級的智能體任務，訂閱套餐的真實成本往往會被擊穿，模型廠商反而要承但比按量付費更高的成本。

事實上，警鐘早已響起。在OpenClaw興起之初，Anthropic就選擇了封禁；月初，Anthropic正式宣布禁止了第三方智能體框架通過其消費者訂閱路由API調用。

更大的危機在于，就在今天，媒體爆料稱，OpenAI首席財務官Sarah Friar已經開始擔心，未來可能難以支付巨額的算力合同費用。相比Anthropic，OpenAI的收入重心更多地集中在人類原生的訂閱模式。

同樣，今天，GitHub Copilot也打響了第一槍，宣布從6月1日起全面轉向按量計費。現有的Premium Request，將過渡到一種名為"GitHub AI積分"的模式。積分消耗的速度，取決于開發人員選擇的模型，以及每次對話所處理的token的數量。這本質上就是基于API的調用付費。只不過僅僅保留著訂閱模式的“外殼”。

GitHub的產品負責人將這一轉變歸因于結構性因素。Copilot已經從"編輯器內的助手演變為一個智能體平臺"。為聊天時代設計的計費單位，已無法代表Copilot當前的使用成本。

即使是微軟這樣財大氣粗的科技巨頭，也終于決定開始削減AI相關成本，證明這些成本事實上已經讓企業感到了難以承受之重。目前，OpenAI推出了每月100美元的訂閱層級，Cursor從固定配額轉向了按模型和任務復雜度加權的積分池，智譜的Coding Plan需要排隊購買，也取消了無限額老套餐的自動續訂，這些都是面對這一問題的折衷方案。一旦智能體的主體性在token經濟中持續提升，它們大概率也將取締人類原生的商業模式。

未來，模型設計與商業模式設計，需要更緊密地協同優化。在智能體時代，每家廠商都要重新探索，最適合自己的token經濟學；而這一切，很可能將不再以人類為中心。