互联网传媒行业 AI 双周专题：Token 价格分歧与国内模型产业机会

摘要： 本报告分析了 AI 产业链中 Token 价格的分歧趋势，探讨高性价比国内模型在性能追赶背景下的渗透机会，并重点论述了 Agentic Coding 能力增强对算力、模型厂商及下游应用的传导影响。

行业主线：

1. Token 经济学演进：海外头部模型（如 OpenAI）探索降价以争夺企业客户，而国内模型在性能快速接近海外领先产品的同时，具备显著的价格优势，有望提升市场份额。
2. 长程任务驱动量级增长：模型上下文窗口（如智谱 GLM-5.2 的 1M 窗口）的扩展能力将支撑更复杂的长程任务，从而带动 Token 使用规模的实质性提升。
3. Agentic Coding 核心驱动：编程工具从“辅助补全”向“自主协作”跃迁，将大幅增加 Agentic Workload 对算力的消耗，推动云厂商 IaaS&MaaS 业务高增长。

关键变化与分歧：

1. 预算逻辑转变：海外互联网公司 AI 支出从早期的“规模竞赛”转向平衡成本与效率，开始实施 Token 支出上限管理。
2. 国产模型竞争力突破：国内模型在编程基准等核心能力上已进入全球可用模型的第一梯队，性价比成为核心竞争筹码。

受益方向与风险：

1. 受益方向：优先关注“自研模型+算力+云生态”垂直整合的巨头（阿里巴巴、腾讯控股、谷歌、微软）；关注多模态应用（快手、美图公司）、AI 营销（蓝色光标、易点天下）及 AI 陪伴社交（恺英网络）等场景。
2. 核心风险：模型迭代效果低于预期、商业化落地节奏不及预期、版权与伦理合规风险。