用不起Token的我，成了AI时代的下沉市场人群
用不起Token的我，成了AI时代的下沉市场人群
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, OpenClaw, 办公效率, 编程, 数字化, 芯片, 大模型
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/1XmiPlCbJ-_wipH2Zvd9pw
摘要
** *文丨黄依婷 编辑丨王闪*** ** 2026年，人类在工作上最“奢侈”的消费是什么？答案并不是买一部性能顶配的电脑，或是置办几身体面的行头，而是能够不受限制、不计成本地使用这个世界上最先进的AI工具。这意味着你不用为了控制成本，绞尽脑汁优化提示词，生怕弹出一句“今日免费额度已用完”；也不用再三对比，舍不得累到心爱的Claude（由美国AI公司Anthropic开发的大语言模型），只能把不那么重要的工作交给更便宜、更轻量的模型处理。AI当然好用，但每用一次都对应着成本，Token（词元）消耗量贵到你有点用不起了。斤斤计较、小心翼翼，成了如今AI“牛马”们最真实的状态。这...
核心内容
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*文丨黄依婷
编辑丨王闪***
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2026年，人类在工作上最“奢侈”的消费是什么？答案并不是买一部性能顶配的电脑，或是置办几身体面的行头，而是能够不受限制、不计成本地使用这个世界上最先进的AI工具。这意味着你不用为了控制成本，绞尽脑汁优化提示词，生怕弹出一句“今日免费额度已用完”；也不用再三对比，舍不得累到心爱的Claude（由美国AI公司Anthropic开发的大语言模型），只能把不那么重要的工作交给更便宜、更轻量的模型处理。AI当然好用，但每用一次都对应着成本，Token（词元）消耗量贵到你有点用不起了。斤斤计较、小心翼翼，成了如今AI“牛马”们最真实的状态。这让人想到了二十年前，拨号上网的时代。那时带宽紧缺且昂贵，开发者为了节约网站的带宽消耗，尽可能压缩图片、精简代码，几乎不敢上传视频。像土豆网这样的视频领域创业公司是极少数，视频所带来的带宽消耗成为网站运营的成本大头。昨日重现。在AI产业链条上，算力像水一样自上而下流动。从上游的GPU（图形处理器）和数据中心出发，经由云厂商、模型厂商，被封装成API（应用程序编程接口）接口，最终流向开发者和普通用户，变成一次次具体的调用、一个个可以计价的Token。它看似无形，却在每一个环节都对应着清晰的成本，GPU折旧、电力消耗、高带宽存储，最终都会汇总成账单。现在，这条水管正在变得拥堵。一头是需求在爆发，多模态、Agent（智能体）等复杂推理场景让Token消耗量千倍增长，另一头则是供给仍未解绑，GPU、HBM（高带宽存储器）、电力和数据中心建设都存在物理极限，GPU利用率仍处于较低位置。聪明是有代价的，虽然爆发式增长导致Token单价更便宜了，但调用它需要花的钱却越来越多。涨价逐级传导。上游GPU有价无市、算力紧缺，中游云厂商率先调整价格，亚马逊云、谷歌云、百度云、阿里云等，在过去一个季度相继上调部分AI相关服务费用，模型厂商也结束补贴周期，腾讯、阿里等接连停止免费公测，提高API调用价格，其中，腾讯混元大模型最高涨价463%。模型和应用侧的涨价，让算力不再是独属巨头竞争中的抽象概念，它以Token的形式，给每个普通人也上了一堂付费课。就像当年的流量，以MB（手机上网流量单位）为单位计价，号主一不留神就会欠费停机。黄仁勋日前提出的“Token经济学”概念，认为推理已成为AI最核心的工作负载，Token则是新的大宗商品——标准化、可计量、可交易。由此Token从模型训练的技术副产品，演变为驱动数字经济的核心生产要素。在黄仁勋看来，“Token”作为商品是有质量的优劣之分的。从免费层到顶级层，每百万Token价格从0美元到150美元不等。低时延、高交互的Token（如实时对话、智能驾驶）需要昂贵算力，定价高；高吞吐、离线处理的Token（如大规模离线推理、批量数据处理）对时延不敏感，可以用便宜算力生产，定价低。Token已经作为“商品”产生价值分层了，那使用它的人呢？或许未来，“下沉市场”人群的定义，也不再仅限于能否消费得起实体商品了。
AI使用者，被焦虑裹挟
“我难道不是尊贵的会员吗？”3月11日晚，苏玉看着电脑屏幕上跳出的弹窗，有点生气。弹窗提示她，本周Token使用量已达到限额的90%，限额消耗完后将暂停相关模型的使用，直到下周限额更新。
苏玉是某高校在读博士研究生，最近在准备毕业大论文。过去三年，谷歌旗下的Gemini、OpenAI旗下的ChatGPT，一直是她的最佳拍档，她也是这两个“AI长工“的忠实订阅用户。今年2月中旬，Anthropic旗下的Claude也加入了她的队伍，并很快成为她最信任的一个。“Claude太好用了，工具属性太强了。”苏玉说。她让几款AI应用同时为她梳理、设计研究思路模型，ChatGPT给出的答案逻辑不够严密，Gemini太过浮夸谄媚，只有Claude，像一位客观专业的高级顾问，逐字阅读过客户需求后，才输出了一份真正可使用、有启发的方案。免费使用半个多月后，苏玉花费大约180元人民币开通了Claude的月度会员。和Gemini、ChatGPT相比，Claude特殊的地方在于它对会员也设置了每日和每周Token消耗的限额。这其实能理解，根据全球知名的大模型盲测榜单LMArena，截至3月20日，Claude的主力模型Claude-Opus-4-6-thinking排名全球第一。但苏玉从未感受到如此直接的Token限制。第一次触发Claude限额机制时是周三，“扎根理论”了解到一半就不能再调用了，那一刻她颇有一种“学术停滞”的无力感。习惯了Claude的辅助，她很难再回到最初做科研的状态。她尝试“手搓”，翻阅最原始的理论书籍，但效率极低，有些经过翻译的资料她也不完全相信，“最后我还是要等Claude恢复使用后复核一遍。”四天时间，她等得很煎熬。Claude限用让苏玉异常焦虑。在一个周二，苏玉发来一张Claude后台截图，上面显示她本周的限额已经使用了45%。“这周才过去不到两天！我已经用得很节省了，一天只讨论一个论文选题，它就到限额了！”苏玉情绪有点崩溃，谁说AI不能替代人类？这个AI已经快比她的导师还难搞了。*● *苏玉的Claude后台。图源：受访者
她已经养成了提一个问题就去看一眼后台的习惯，生怕没米下锅。想起以前竟然还和Claude老师唠闲嗑，让它帮自己做PPT，她心里直骂自己浪费。这种对“好用的模型”的谨慎使用，正逐渐变得普遍。一位AI影视行业创业者告诉我，他所在团队在使用字节跳动的AI视频模型“即梦”时，会同步接入其他多家模型厂商的API，“效果好的模型确实更贵，我们只能在不同模型之间切换，去平衡成本。”不久前，即梦下调会员积分额度，他一方面觉得很正常，“C端本来就在补贴，现在只是收回一部分”。但另一方面又为自己的处境担心，叹息“这下更用不起了”，AI成本上涨，有时候会直接卡住小创业者的生命线。终端用户为Token焦虑，模型厂商也在为算力成本焦虑。谈及Token调用量暴增的原因，中国工程院院士王坚此前借用电力的发展做了类比，早期人工智能应用就像是“点电灯”，消耗电量有限。而以OpenClaw（智能体）为代表的新一代应用，则像是开启了“空调”，需要耗费的电力也越来越多。不过，王坚强调，这种增长不仅意味着应用普及，更意味着单体Token成本的下降。“如果电价不降，老百姓是用不起空调的。”但相比早期一问一答的简单调用，如今越来越多任务通过Agent完成。模型需要自行拆解问题、调用工具、写代码、调试、再修正，一次看似简单的请求，背后往往对应的是多轮推理和多次API调用，Token消耗呈指数级放大，虽然单价降低了，但总体所需要的算力成本更高昂了。“模型变更大了，推理成本也相应提高了，我们也希望把它回归到正常的商业价值上。长期靠低价竞争，对整个行业发展并不利，这也是我们的一个考量。”智谱CEO张鹏说。最近两个月，智谱三次上调GLM（智谱研发的大语言模型）系列模型价格，部分模型价格已逼近国际头部模型定价水平。张鹏的另一个担心是，“未来12个月面临的最大问题可能就是算力。所有的技术，包括智能体框架，让很多人的创造力与效率提升了10倍。但前提条件是，大家能够用得起来，
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