撰文：創業邦

最近，有讀者發來一條智譜的公告。

用了幾個月的老套餐，要沒了。

此前那個「不限週額度」的GLM Coding Plan，將停止自動續訂，智譜給老用戶補償兩個月新套餐。幾個月前，AI 程式設計市場還在比誰家套餐更便宜；到了現在，大家開始比另一個東西：

你到底能用多少 Token。

9月2日，智譜正式入駐天貓，開設官方旗艦店，上架GLM Coding Plan。個人版Lite月付118元、Pro月付538元、Max月付1078元，分別對應不同的積分額度；產品基於GLM-5.3，並適配ZCode、Claude Code、Codex等20餘款主流Agent。

這意味著，一件過去聽起來非常「技術」的東西，開始進入電商貨架：

AI 的使用額度，可以像手機流量一樣被直接購買。

但這裡真正值得關注的，並不是「智譜上天貓賣Token」這件事本身。

而是一個看起來有些反常識的變化：

Token 越來越便宜了，AI 公司卻開始越來越在意你用了多少 Token。

大家都開始限量了

過去幾個月，AI 行業出現了一個非常有意思的變化。

Kimi 曾因為算力壓力暫停 C 端新用戶訂閱。7月19日，月之暗面公告稱，Kimi K3 上線後請求量大幅超出預期，已經逼近現有集群承載極限，因此暫停 C 端新用戶訂閱，把算力優先留給已經付費的用戶。

阿里雲也在調整 Coding Plan。其 Lite 套餐從3月20日起停止新購，4月13日起停止續費和升級。

騰訊雲則在3月調整部分混元模型價格。其中，HY2.0 Instruct 輸入價格從每千 Token 0.0008元提高到0.004505元，漲幅超過460%。

AI 為什麼突然不再「大方」了？

過去20年，網路產品給人的最大經驗是數位化之後，邊際成本會越來越低。

手機流量就是最典型的例子。基地台、光纖和網路基礎設施建好以後，多傳1GB資料的邊際成本非常低。隨著基礎設施規模擴大，流量價格一路下降。

所以很多人自然會把這套邏輯套到 AI 上，晶片越來越強，模型越來越高效，單位 Token 的推理成本越來越低，那麼 AI 應該越來越便宜。

事實上，這個判斷的前半句完全正確。

智譜自己披露，隨著模型架構和推理基礎設施持續優化，其單位 Token 推理成本較年初下降80%。公司還稱，目前已經實現10萬級國產晶片規模化低成本推理。

問題在於，Token 便宜了，但 Token 的消耗速度增長得更快。這才是今天 AI 行業真正的矛盾。

Token 不是普通的資料流量。

一枚 Token 背後，是模型推理所消耗的計算資源，是 GPU 或 AI 加速晶片、高頻寬記憶體、網路、儲存，以及資料中心裡的電力和散熱。

Token 更像是 AI 算力被計量、被交易的一種單位。

當模型只是陪你聊天時，一次調用可能只需要幾百、幾千 Token。但當你讓 AI 替你完成一個複雜任務，它的消耗就完全不同了。

從「賣模型」到「賣調用」

智譜最新半年報，把這個變化寫在了財務資料裡。

2026年上半年，智譜實現營收9.54億元，同比增長399.7%。上半年，智譜 MaaS 開放平台及 API 業務收入達到8.25億元，同比增長2735.7%，佔總收入的86.5%。

而去年同期，這一比例只有15.2%。與此同時，本地化部署收入佔比從84.8%下降到13.5%。

一年時間，智譜的商業模式幾乎完成了一次換檔。

過去，客戶買的是模型。模型部署到企業自己的伺服器裡，進行客製化、整合和交付，一次專案往往對應一次收入。

現在，越來越多客戶直接調用雲端模型。調用一次，計一次費，用得越多，付得越多。這就是典型的 MaaS 生意。

而且，智譜這次的變化並不是簡單的「降價換規模」。恰恰相反，它出現了一個很有意思的組合：

Token 調用量較年初增長超過40倍；API 平均售價提升約101%；單位 Token 推理成本下降80%；MaaS 業務毛利率提升至24.6%。

成本在下降，收入在增長，用戶用得更多，平均售價反而還在提升。AI 商業化可能正在擺脫最初那種簡單的「價格戰」。

早期模型能力不夠強，平台只能透過低價甚至免費，把用戶吸引進來。

但當模型開始能夠真正完成程式碼生成、工具調用、持續執行等複雜任務後，用戶購買的就不再只是「一個模型」，而是模型替自己完成工作的能力。

這也是為什麼智譜管理層把商業模式概括成了一條很有意思的路徑：賣模型→賣調用→賣訂閱→賣端到端任務結果。

這四步，其實對應著 AI 商業化的四個階段。

智譜真正想賣的根本不是 Token

過去是 Chatbot 模式：你問一句，它回答一句。一次可能只需要幾百、幾千 Token。

現在是 Agent 模式：你說「幫我做一個網站」，它可能需要理解需求、搜尋資料、寫程式碼、調工具、跑測試、找 Bug、修改、再測試……一個任務可能消耗幾十萬、幾百萬甚至更多 Token。

再往後是 Multi-Agent：一個 Agent 負責規劃，一個負責搜尋，一個寫程式碼，一個測試，一個審查。Token 需求繼續膨脹。

2026年第一季，全球每週 Token 使用量暴增250%至22.7兆。OpenAI 平台 Token 調用量從2025年10月的每分鐘約60億次，飆升至2026年3月底的150億次，不足半年暴增150%。摩根士丹利報告顯示，頂尖大語言模型正經歷「非線性的能力躍升」，AI 爆炸式增長正碰上系統性的供應瓶頸。

所以真正發生的事情不是 Token 變貴了，而是每個人開始需要越來越多 Token。這可能比單純漲價更可怕。

經濟學裡有一個經典現象叫「傑文斯悖論」：

當一種資源的使用效率提高、單位成本下降之後，人們未必會減少使用，反而可能因為它變便宜了而大量增加使用。

AI 正在出現類似的情況。

Token 越便宜，大家越敢讓 AI 幹更多事情；AI 越聰明，大家又越願意把更複雜的事情交給它。

於是，Token 消耗形成了一個新的增長飛輪。

智譜上天貓賣 Token，看起來是在賣 AI 額度。但從半年報看，它真正做的是把模型能力變成可以持續計費的雲端服務。

2025年，智譜主要收入還是本地化部署；到了2026年上半年，MaaS/API 已經佔收入86.5%。公司將這一演進路徑概括為：「賣模型→賣調用→賣訂閱→賣端到端任務結果」。

智譜董事會秘書肖磊在財報電話會上直言：「相較收入增速，收入構成的切換更值得關注。」

這種切換意味著商業模式的根本變化——從一次性專案交付，變成持續性的服務收入。而定價邏輯也會隨之改變：從「每百萬 Token 多少錢」變成「完成一個任務多少錢」。智譜董事長劉德兵在電話會上表示：「單點榜單領先很快會被追平，真正重要的是誰能持續用更低成本交付更高智能。」

未來的趨勢可能是這樣的：

基礎 Token 會越來越便宜，但高級智能會越來越貴。

就像雲端運算：伺服器越來越便宜，但企業買雲端服務的錢並沒有因此消失，因為大家用得更多了。

AI也一樣。單Token價格下降≠AI使用成本下降。因為模型越強，大家讓它做的事情越複雜。從問一個問題到完成一個任務，再到管理一整套工作流程，Token消耗會不斷擴大。

智譜半年報中有一句話值得反覆咀嚼：「模型每完成一次能力躍遷，客戶購買的東西就向結果靠近一步，本公司的收入結構隨之改寫一次。」

所以未來真正值得關注的可能不是「1元能買多少Token」，而是一個人、一家公司，每個月到底消耗多少AI智能。

而智譜把Token擺上天貓，可能只是這場「AI計量經濟」走向大眾的第一步。