沒人逃得過Token賬單

出品 | 智械島

作者 | 霍如筠（北京）

六月的第二周，一名騰訊員工像往常一樣打開內部管理看板，準備調用AI處理工作，卻發現自己此前每月2000美元的Token額度，變成了1400元人民幣，只用了兩天就額度見底。

據不完全統計，調整后騰訊不同部門員工月Token額度從1000元到7000元不等。在AI需求較大的混元大模型團隊，員工月額度約7000元；而在騰訊娛樂，外包員工的額度僅1000元。

六月的第三周，豆包正式推出專業版付費訂閱，連續包月68元、200元、500元三檔。

消息一出，爭議迅速席卷社交媒體。網友翻出兩個月前9.1萬人參與的投票，8.8萬人反對收費，紛紛質疑豆包的底氣從何而來。更多人擔心：免費版會不會被降智？以后還能不能隨心所欲地問問題？

豆包官方反復強調基礎功能永久免費，但幾乎沒有用戶真的相信。過往互聯網產品的歷史反復證明，付費體系一旦建立，免費的蛋糕只會越切越小。

六月的最后一天，硅基流動向港交所遞交了招股書。

這家成立僅35個月的公司不造大模型，不做應用，只做一件事：把英偉達、華為昇騰、壁仞等不同廠商的芯片通過自研引擎統一調度，讓DeepSeek、Qwen等模型跑起來，按Token量賣給開發者和企業。

招股書顯示，2025年其營收5533萬元，同比增長653%。但招股書還顯示，凈虧損3.45億元，是收入的6倍多。毛利率從2024年的39.4%直接降到-24%，每賺1塊錢倒貼2毛4。

公有云MaaS業務的毛利率更是慘烈到-119%，每收入1塊錢，倒貼1.19元。

有人額度被砍，有人開始掏錢，有人上市融錢。從打工人的工作臺，到普通用戶的手機屏幕，再到港交所的IPO文件，Token在三個不同的場景里同時震蕩。

Token，這個兩年前還只活在工程師技術文檔里的術語，正在以一種令人猝不及防的方式闖入每一個人的賬單。

不過短短半年，Token不再免費狂歡，來到全面結算時代。

一、越賣越虧的Token工廠

Token調用量的爆發式增長，催生了一個新物種：Token工廠。

所謂Token工廠，就是把芯片適配、模型部署、推理引擎調優、異構算力調度等復雜的工程能力，封裝成標準化的API接口，讓開發者像用水用電一樣按需調用、按量付費。

英偉達CEO黃仁勛將之定義為AI工廠，即在固定功率下，每瓦Token吞吐量越高，生產成本越低。硅基流動是這條賽道上最受矚目的中國玩家。

創始人袁進輝的經歷本身就像一部創業小說。清華博士，師從張鈸院士，2016年創立OneFlow做深度學習訓練框架。2023年，OneFlow被王慧文的光年之外收購，后因王慧文病休并入美團。

袁進輝拒絕了美團的留任邀請，2023年8月帶團隊重新出發，直到2025年春節，DeepSeek全球爆火，硅基流動率先上線基于華為云昇騰算力的滿血版DeepSeek模型，一夜出圈。

但光環之下的賬本并不好看。

合作模型，圖源：硅基流動官方網站

硅基流動有兩條業務線，一虧一賺。

第一條是公有云MaaS服務，租用GPU、封裝模型API、按Token收費。2025年貢獻了2926萬元營收，占總收入52.9%；付費客戶從2454家飆升至71.6萬家，增長了289倍。

但這條業務的毛利率是-119%，為什么虧損這么嚴重？

因為算力是固定成本，不管客戶用不用，租卡的錢得照付。2025年，硅基流動的算力租賃成本接近6000萬元，占銷售成本的87%。

為了填滿這些卡，它給免費用戶發了5400多萬元的代金券，全部計入銷售費用，不產生收入。加上2.09億元的研發，占比總營收378%。

第二條是本地部署解決方案，客戶自備算力，硅基流動部署引擎并收取軟件許可費。2025年營收2607萬元，毛利率高達82.5%。但這是項目制生意，交付周期長，復用率有限。

賬面上的數字漲漲停停都可以接受，更深層的問題是硅基流動的生態位很尷尬。

向上看，阿里和華為哈勃既是它的股東又是它的供應商，還是它在公有云MaaS市場的直接競對。硅基流動租卡的成本，有一部分直接流進了競爭對手的口袋。

向下看，它沒有自研模型，只能接入開源模型，缺乏定價權，DeepSeek官方降價，它就得跟著降。而且，硅基流動沒有云生態可以交叉補貼，燒出去的錢就是純成本。

所以，至少在現階段，Token工廠這門生意規模越大，虧損可能越多。賣Token不等于穩賺不賠，當算力是固定成本而收入是變量時，每一筆訂單其實都在賭客戶會不會用滿。

二、倒賣Token的二道販

如果說Token工廠是正規軍，那Token中轉站就是一支游走于灰色地帶的游擊隊。

它的生意邏輯更簡單：用戶把請求發給中轉站，中轉站用自己的渠道調用大模型，再把結果返回。好比AI世界的地下供電系統，官方電路又貴又受限，便有人私下搭線、通電、分發。

這門生意的暴利程度令人咋舌。智械島采訪資深投資人得知，一個頭部中轉項目的月流水大概能做到500萬元，毛利率接近50%。

最常規的是批發零售，批量購買開發者的Coding Plan套餐，把配額合并后再轉售。或者通過技術手段把網頁版或客戶端窗口封裝成API接口，更極端的是批量注冊創業公司賬號，騙取OpenAI等平臺的免費額度，再零成本轉賣。還有人批量購買會員賬號，每個分給20人使用來分攤成本。

如果以上還只是灰產，那么模型掉包已經涉嫌欺詐，用戶花了高價，以為用的是Claude等頂級模型，實際調用的卻是低端模型。

非法AI中轉站不僅賬號隨時會被封禁，用戶輸入的對話和上傳的資料都有可能被后臺截留、倒賣牟利。

多重灰色操作疊加，讓這門生意的利潤徹底甩開傳統金融灰產。但也正因如此，Token中轉站的生意注定短命，它填補的是"需求跑在規則之前"的市場空白，是AI浪潮中的階段性產物。

一旦上游廠商對違規操作的打擊越來越嚴，靠逆向和黑卡撐起來的利潤空間，會越來越窄。

三、成本懸崖前的集體轉身

Token需求不僅跑在了規則前面，還跑在了成本前面。盡管試水期間反對票占多數，豆包還是開啟正式收費，最直接的原因就是算力成本。

截至2026年6月，豆包大模型日均Token調用量已突破180萬億。按每百萬Token綜合成本4元估算，單日成本高達7.2億元。即便按最保守的測算，一天也要1.3—2.4億元。

字節跳動的利潤正在被AI投入吞噬。2025年，字節2025年資本開支約1500億元，大部分集中在AI；2026年已上調至2000億元。當利潤被侵蝕、投入還在加碼，商業化就成了不得不走的路。

但付費用戶的反饋并不樂觀。有用戶發現，豆包的"辦公任務模式"雖然方向對了，但干活中容易出bug，同時，額度用得太快像開盲盒，完全不知道做完一個任務會消耗多少。

豆包產品介紹，圖源：豆包官方網站

不止字節在算力上產生吃緊的現象，全球其他大廠對員工Token額度也全面收緊。

Uber到4月就已經花光了2026年全年的AI預算，隨后把員工月度使用額度限制在1500美元；Meta設置支出上限，或要求員工改用更便宜的模型；亞馬遜叫停了內部AI使用排行榜KiroRank，告誡員工"不要為了用AI而用AI"。

騰訊于6月宣布調整Token額度，全員統一額度改為按工作任務動態分配，不搞排名。

四、誰真正賺走了Token的錢？

目前，Token經濟的產業鏈已經形成清晰的層級，且每一層的賺錢邏輯截然不同，有人賺稀缺的錢，有人賺生態的錢，有人在燒錢換未來。

Token產業鏈四層結構，制圖：智械島

最上游的芯片廠商們，靠賣鏟子掙錢。這一層的核心邏輯是技術壁壘越硬、產能越稀缺，利潤越厚。

英偉達說，每一個Token都是利潤單位，—但真正拿走利潤的，是制造Token的機床本身。沐曦股份三年營收增長超30倍，靠的就是這把別人造不出來的鏟子。

中游復雜些，可分為三層，第一層云廠商生態鎖定，其盈利邏輯是遷移成本，入口虧損、后端盈利。

通用模型可以虧損，一旦企業被Agent綁定在云生態里，平臺收的錢就從"算力費"變成了"生產流水的過路費"，企業把數據、工作流、Agent都建在某一朵云上之后，想搬走比登天還難。

火山引擎、阿里云用低價模型搶入口，靠云存儲、數據庫、安全等服務賺錢。2025年火山引擎公有云MaaS市場份額接近一半，但全年實際營收僅約15億元，2026年目標已上調至150億元，說明這個市場仍在燒錢換規模階段。

第二層模型廠商，賺的是"能力分層"的錢。輕量模型走量，搶通用流量；旗艦模型守價，鎖定編程、長上下文等高價值場景。這條路門檻極高，只有真正在Coding、Agent等場景有不可替代能力的模型廠商，才能守住高價。

第三層運營商則還在摸索"流量轉Token"。

2025年，三大運營商凈利潤同比下降2.3%，終結了連續12年的正增長，由于傳統通信見頂，Token成了押注的新增長點。今年5月，中國電信推出9.9元/1000萬Token的套餐，中國移動緊隨其后。6月29日，中國移動又設立了Token辦公室。

但運營商的困境也很明顯。國家數據局局長劉烈宏曾表示，當Token成為新的計價單元，不能簡單復制低價搶市場、補貼換規模的流量時代打法。運營商賣的是"管道"的延伸，把AI算力包裝成流量包，但管道本身不產生價值，沒有核心模型能力，就難以掌控定價權。

最下游的應用場景賺取場景壁壘的錢。

AI辦公、AI編程、法律合同審查等這些有場景壁壘和用戶粘性的應用，真正吃到了紅利。

比如，金山辦公毛利率高達85.95%，但高毛利并非模型帶來的，而是來自文檔場景。沒有場景壁壘的AI應用，每一分收入都要先被芯片廠商、云廠商、模型廠商層層分走。

整條鏈上看下來，利潤并沒有隨著Token調用量的爆發而均勻擴散，只有少數有場景壁壘的應用層玩家真正賺到了錢。

而像硅基流動這樣的獨立第三方MaaS被夾在中間，沒有芯片的稀缺性，沒有云廠商的生態鎖定，也沒有自研模型的定價權，只能靠燒錢換規模，賭一個時間差。

五、結語

脈脈上有員工吐槽："我用工資買Token，效率給公司提升了，大模型廠商也賺到了錢。只有我在付費上班，工作量也沒見少。"

這不是一個人的困境，所以面對宏大的Token敘事，無論是英偉達宣布將數據中心定義為制造Token的工廠，還是聯想發布Token工廠解決方案，那位騰訊員工可能都并不關心，他想的是究竟要回歸古法編程手搓代碼，還是自費加額度花錢打工？

AI已經成為付費資源，每一個被卷入這場變革的人，都要重新算自己的賬，那些被燒掉的Token，終究要有人買單。

封面來源：《長安的荔枝》

題圖來源：AI生成

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