Token启示录（二）：大模型单位经济模型探讨

摘要： 本报告通过对大模型 Token 的单位成本、定价及毛利进行量化测算，探讨了“Token Factory”商业模式的经济可行性，并分析了模型厂商从推理端实现盈利及整体 ROI 跑通的中长期路径。

行业主线：

1. Token Factory 商业模式：以 API 消耗量驱动增长，是当前模型厂商最确定的短期商业化路径。
2. 成本端测算：基于 NVL72 机柜，算力自建推理成本约 2 美元/百万 Tokens，租赁约 2.6 美元/百万 Tokens。推理效率是决定综合成本的核心。
3. 价格端分析：Agentic AI 的渗透将显著提升输入 Token 的占比。尽管单价可能因效率提升而下降，但更高智能的模型仍将享有溢价。

关键变化与分歧：

1. 国产模型定价折价：目前国产模型 API 定价仅为海外模型的 5%-30%，随能力提升具有提价空间。
2. 商业模式演进：行业正从“为过程付费”（Token Factory）向“为结果付费”（产品化输出）演进，后者将带来更高的溢价空间。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备高推理效率优化能力、能够跑通 ROI 并实现 API 规模化增长的模型厂商。
2. 核心风险：Agentic AI 渗透率波动、AI 整体 ROI 不及预期、成本测算存在误差。