AI算力定價跌逾50%，科技股與中概股同步承壓
nashnova research
AI代幣價格較峰值暴跌逾50%，企業實際支出已連續兩月持平，算力需求無上限的敘事正在鬆動——科技股與中國股市同步走弱，AI投資周期面臨關鍵驗證窗口。
代幣價格到底跌了多少？
Silicon Data的大語言模型代幣支出指數已跌破每百萬代幣1美元，較5月底峰值2.07美元累計下跌54%。
Ramp基於OpenAI和Anthropic企業客戶真實消費編製的價格指數，較2月底峰值1.22美元下跌48%。
這意味著→ 兩個獨立數據源都指向同一結論：AI算力的單位售價正在腰斬級別下行。
價格為甚麼跌得這麼快？
模型切換：企業把算力需求從閉源前沿模型轉向開源模型，Ramp首席經濟學家哈拉兹安稱，「每月數十億美元的支出會從一家供應商轉移到另一家」。
廠商主動降價：Silicon Data研究主管史蒂夫·侯指出，每一代新模型「能力更強，價格也更低」。
緩存效應：AI智能體（agent，能自主執行多步任務的AI程式）興起後，長時間交互中大量輸入被緩存，緩存代幣（cached token，重複使用的已儲存內容）計費遠低於普通代幣。簡單來說＝ 三股力量同時壓價——用戶換便宜的、廠商自己降、技術本身也在省錢。
用量在漲，錢卻沒多花——問題出在哪？
按「傑文斯悖論」（價格越低→用量越大→總支出反而增長）的邏輯，代幣使用量確實仍在快速增長。
但Ramp數據顯示：企業代幣實際支出金額已連續兩個月持平，並未隨用量同步增長。哈拉兹安稱這是「首次看到用量上升、支出持平的情況」。
這意味著→ 量的增長已經無法對沖價格的下跌，AI廠商的營收增長引擎可能正在失速。
這對AI公司的IPO和資本開支意味著甚麼？
代幣支出與AI模型廠商營收直接掛鈎——支出持平，營收增長就會放緩。
這對Anthropic等籌備IPO的AI公司構成實質壓力：估值建立在高速增長預期上，增長一旦放緩，定價邏輯就會動搖。
高盛預測，美國最大的超大規模雲服務商今年資本支出合計達8,000億美元，2027年預計再投1.1萬億美元。這反映出 資本投入還在加速，但收入端的信號已經開始轉弱——剪刀差正在擴大。
科技股和中國股市怎麼了？
10月22日盤前，科技股普遍承壓。新雲廠商（neocloud，專門出租AI算力的新型雲服務商）CoreWeave和Nebius盤前預計跌逾5%，英偉達、英特爾、高通同步走低。
中國方面，滬深300指數當日跌入熊市區間，較6月峰值累計下跌20%，已連續十週下行。
不過，主權財富基金正加速回流中國市場，2026年相關投資較2025年激增190%。簡單來說＝ 大盤在跌，但「國家隊級別」的長線資金在逆勢加倉。
接下來看甚麼？
黃仁勳接受CNBC專訪時稱新雲廠商對算力需求「爆表」，但這一表態未能提振市場情緒。
核心觀察點：算力定價能否在使用量持續增長的背景下止跌企穩。
這意味著→ 如果價格繼續跌而支出繼續平，「算力需求無上限」的故事就需要被重新定價——這關乎整輪AI投資周期能否持續。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。