高盛警告：AI板块Token价格跌速超需求增速
nashnova research
高盛交易台警告，AI板块面临系统性估值下调——Token价格8月暴跌29%至每百万约0.97美元，较5月高点腰斩，用量增长已无法对冲单价崩塌对收入的侵蚀。
Token价格到底跌了多少？
硅谷数据公司Silicon Data的LLM Token支出指数显示，8月每百万Token成交价跌至约0.97美元，创历史新低。
较5月高点约2.05美元累计跌幅已超50%，仅8月单月就下跌29%。
这意味着→ 这个指数衡量的是"花出去的钱除以买到的Token"，价格腰斩说明要么厂商在降价，要么用户在涌向更便宜的模型，或者两者同时发生。
用量涨了，钱为什么没多赚？
摩根大通数据中心报告显示，8月OpenRouter平台Token路由量环比增长约47%，但美元支出仅增长约7%。
H100 GPU租赁价格同步下行，与"需求激增"的叙事形成矛盾。
用大白话说＝ 用户确实在更多地使用AI，但每次使用花的钱越来越少——量涨了近五成，收入只多了不到一成，中间的差额就是被价格战吃掉的利润。
开源竞争怎样加速了价格战？
Meta旗下Muse Spark 1.3已于9月2日上线，独立基准测试显示其性能与GPT-5.6 Sol及Claude Opus 5相当，混合定价仅约0.78美元/百万Token。
这意味着→ 当"次优模型"在性能上已足够接近、价格却便宜一大截时，企业用户会主动绕开高价层级，Token支出指数正是这种路由决策的聚合体现。
这反映出开源权重正在系统性地压缩闭源模型的定价空间——不是因为开源更好，而是因为"够用且更便宜"。
OpenAI的Astra能扭转局面吗？
OpenAI于9月1日表示，下一代模型Astra已达到其准备框架下的"关键网络安全门槛"，是首个被列入该类别的模型，计划"近期"向外部开放，但尚无确认发布日期。
高盛交易台负责人普里沃罗茨基对此持保留态度：若Astra受访问限制、监控要求及使用摩擦制约，对计费Token量的拉动效果将十分有限。
用大白话说＝ 如果一个模型很强但用起来有门槛——限制谁能用、用的时候还要被监控——那它产生的收入可能反而比开放模型更少，因为高价值任务无法进入公开计量系统。
这对整个AI板块意味着什么？
报告的核心判断：按每百万Token计费的云推理定价模式，仅在模型具备定价权时才成立。
当前三重压力同步到来：开源权重竞争 + 本地推理硬件普及 + 大规模资本支出形成的算力过剩，定价权正在从模型厂商手中流失。
这意味着→ 过去两年"更多Token＝更多收入"的资本支出承销逻辑已被8月数据打破，Astra能否带来用户愿意付溢价的能力跃升，是近期唯一能证伪算力过剩论的变量。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。