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AI账单失控了吗？华尔街激辩“Token经济学
近期LLM Token支出指数连跌，引发市场对AI需求见顶和基础设施投资泡沫的焦虑。本文梳理了华尔街多空两派的激辩：以Citadel证券为代表的观点认为，指数下跌反映用户主动迁移至低价模型，AI落地的核心约束正从“模型能力”转向“成本与稀缺性”；而以摩根大通为代表的一方则认为，当前只是“通往更高支出的最小减速带”，Agent化将驱动Token消耗爆发。文章揭示了企业端“Tokenmaxxing”等非理性使用现象，以及GitHub Copilot转向按Token计费所预示的成本显性化趋势。适合关注AI投资逻辑、云计算产业链和科技股定价的投资者及从业者阅读。
核心观点
- ▍LLM Token支出指数下跌不能简单等同于AI需求见顶，其核心矛盾在于用户正加速从昂贵前沿模型向廉价模型迁移，导致“单位价格下降”与“总使用量爆发”同时发生。
- ▍AI落地的核心约束已从‘模型能力’转向‘成本与算力稀缺’，未来最好的投资回报将来自降低AI成本和提升效率的公司，而非构建最强模型的公司。
- 01Silicon Data的LLM Token支出指数在6月11日已连跌7天，创今年1月以来最长连跌纪录；过去12天中有11天下跌。该指数自去年12月以来翻倍，但在2026年5月后急转直下。
- 02Citadel证券发布《Tokenomics》报告指出，用户正加速向廉价模型迁移，‘采用趋势越来越不取决于前沿模型的功能，而更多取决于价格’。
- 03Coinbase CEO Brian Armstrong预测，未来12-18个月，80%的AI工作负载会迁移到成本低99%的模型上。
- 04企业端出现‘Tokenmaxxing’现象，亚马逊Kiro内部员工为刷排名让AI执行无意义任务，导致运营成本攀升，该仪表盘后被下线。
- 05GitHub Copilot于6月1日正式从按请求收费切换为按Token用量计费，Reddit用户反馈其月度费用预计从不到45美元升至超过847美元。
- 06摩根大通TMT分析师Mark Schilsky认为当前只是‘通往更高支出的最小减速带’，并引用中小企业案例显示，业务agent化后每个任务的Token消耗增加3.5倍。
- 07高盛半导体分析师Jim Covello警告，当前产业链繁荣是以牺牲上游消耗为代价，几乎所有价值都流向半导体公司，状况不可持续。
反方 / 局限
- — 部分声音质疑‘六天连跌去年在采用高峰期发生过四次’，认为更便宜的模型反而会加速部署，因为成本门槛降低了。
- — Anthropic CEO Dario Amodei和《大空头》原型Steve Eisman等指出，企业目前存在‘Token最大化’的过度支出现象，随着按Token收费，未来更需要看实际投资回报率。
- — 空头认为，当前AI大厂利润率深度为负，一旦企业直面按量计费的真实价格，支撑GPU采购和模型训练的资本流动将面临逆转。
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