高盛警告：AI板塊Token價格跌速超需求增速
nashnova research
高盛交易台警告，AI板塊正面臨系統性估值下調——Token價格8月暴跌29%至每百萬約0.97美元，較5月高點腰斬，用量增長已無法對沖單價崩塌對收入的侵蝕。
Token價格到底跌了多少？
矽谷數據公司Silicon Data的LLM Token支出指數顯示，8月每百萬Token成交價跌至約0.97美元，創歷史新低。
較5月高點約2.05美元累計跌幅已超50%，僅8月單月就下跌29%。
這意味著→ 這個指數衡量的是「花出去的錢除以買到的Token」，價格腰斬說明要麼廠商在降價，要麼用戶湧向更便宜的模型，或兩者同時發生。
用量漲了，收入為何沒跟上？
摩根大通數據中心報告顯示，8月OpenRouter平台Token路由量環比增長約47%，但美元支出僅增長約7%。
H100 GPU租賃價格同步下行，與「需求激增」的敘事形成矛盾。
簡單來說＝ 用戶確實更多地使用AI，但每次使用花的錢越來越少——量漲了近五成，收入只多了不到一成，中間的差額就是被價格戰吃掉的利潤。
開源競爭怎樣加速了價格戰？
Meta旗下Muse Spark 1.3已於9月2日上線，獨立基準測試顯示其性能與GPT-5.6 Sol及Claude Opus 5相當，混合定價僅約0.78美元/百萬Token。
這意味著→ 當「次優模型」在性能上已足夠接近、價格卻便宜一大截時，企業用戶會主動繞開高價層級，Token支出指數正是這種路由決策的聚合體現。
這反映出開源權重正在系統性地壓縮閉源模型的定價空間——不是因為開源更好，而是因為「夠用且更便宜」。
OpenAI的Astra能扭轉局面嗎？
OpenAI於9月1日表示，下一代模型Astra已達到其準備框架下的「關鍵網絡安全門檻」，是首個被列入該類別的模型，計劃「近期」向外部開放，但尚無確認發布日期。
高盛交易台負責人普里沃羅茨基對此持保留態度：若Astra受訪問限制、監控要求及使用摩擦制約，對計費Token量的拉動效果將十分有限。
簡單來說＝ 如果一個模型很強但用起來有門檻——限制誰能用、用的時候還要被監控——那它產生的收入可能反而比開放模型更少，因為高價值任務無法進入公開計量系統。
這對整個AI板塊意味著什麼？
報告的核心判斷：按每百萬Token計費的雲端推理定價模式，僅在模型具備定價權時才成立。
當前三重壓力同步到來：開源權重競爭 + 本地推理硬件普及 + 大規模資本支出形成的算力過剩，定價權正在從模型廠商手中流失。
這意味著→ 過去兩年「更多Token＝更多收入」的資本支出承銷邏輯已被8月數據打破，Astra能否帶來用戶願意付溢價的能力躍升，是近期唯一能證偽算力過剩論的變量。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。