双盈策略 Token经济时代，AI公司如何“反脆弱”？

3 月中旬，在英伟达 GTC 2026 大会上，黄仁勋围绕 Token 的爆发式增长，做了一番令人振奋的发言：数据中心不再是文件仓库，而是生产 Token 的工厂。

"在 Token 工厂里，你的吞吐量和 Token 生成速度，将直接转化为明年的精确收入。"他说。

这番话并非虚无缥缈的畅想，而是对 AI 行业商业模式跃迁的精准总结—— Token 正在成为新时代的电力和石油，极具战略价值，且需求极为刚性；AI 公司卖 API、卖会员、卖广告，都不如卖 Token 有前途。

这套逻辑随后被冠以" Token 经济"的名头，迅速席卷全球，并在 AI 行业激发广泛而深远的回响。

Token 经济最直接的影响之一，是让 AI 公司售卖 Token 的基本商业模式，披上了充满想象力的外衣，并撑起了全球资本的热情。

今年以来，国内外许多头部 AI 公司完成上市，或拿到规模空前的新一轮融资，背后都有新概念加持的影子。

但在企业与资本的狂欢背后，隐忧开始浮现：Token 经济，正在被简单地传导为" Token 需要涨价。"

随着智能体取代 Chatbot，AI 服务的算力成本指数级上升。绝大多数 AI 公司倾向于把 Token 卖得更贵，以搭建一套符合逻辑、可持续运转的商业模式。

相对应地，各路资本追捧 AI 公司，同样基于这样的假设：Token 经济时代，普通企业的 Token 消耗量一路飞升，而这会给 AI 公司创造源源不断的收入，稳定推升后者的长期价值。

Token 涨价，似乎成为必然。

就在全行业大笔融资的同时，国内一些 AI 平台宣布涨价，或取消了较便宜的基础套餐，既包括字节、阿里、腾讯等老牌云服务，也有智谱这样的新贵。国外的 OpenAI 多次涨价，Anthropic 也变相大幅提高了 Claude Code 的收费标准，引发大量吐槽。

然而在旺盛需求面前，AI 公司通过涨价可以获得立竿见影的回报，也有可能造成供需两侧的矛盾：AI 公司和普通企业都是 Token 经济的参与者，但一个雄心勃勃要涨价，一个却越来越不堪重负，期待价格平稳甚至下滑。

越来越贵的 Token，正成为不少企业无法弃用，却又难以负担的" AI 负重"。而 AI 公司依靠强势地位，强行涨价、逼迫客户多花钱，显然是一种非常脆弱的商业模式。只有在静如止水的理想竞争环境中，这种模式才有可能持续下去。

但日新月异的变化，恰恰是 AI 这条时代河流的最大特征。管理学大师纳西姆 · 塔勒布在《反脆弱》一书中指出：世界充满不可预测的"黑天鹅"事件。ChatGPT 横空出世后的三年多里，AI 行业的"黑天鹅"已经屡屡扇动翅膀，每一次都在全行业掀起变革浪潮。

AI 公司不能祈求环境一成不变，依靠一套脆弱的商业模式赚钱，而是必须培育出"反脆弱"的能力，以适应变化、对冲波动，保持稳健的增长势头。正如《反脆弱》所言，脆弱者在波动中毁灭，强韧者仅能复原，而反脆弱者能从混乱、压力与不确定性中获益、变得更强。

AI 公司需要回答一道难题：当 Token 经济时代全面到来时，该如何"反脆弱"，建立更有韧性的商业模式？

现阶段，Token 到底是贵还是便宜？

一些 AI 公司的答案是"便宜"，还有上涨空间。

以智谱为例，它在今年 2 月宣布 GLM Coding Plan 涨价 30%，原因是用户规模和调用量快速提升，市场需求持续强劲增长。其他公司在调价时大都采用了类似话术。

但对于任何一门生意而言，"因为不愁卖，所以要涨价"的商业逻辑，并不能长久运转下去。

充分竞争的行业终归会走向供需平衡，Token 和 AI 也不例外。跑得更快的公司可以吃到先发红利，甚至暂时掌握"涨价权"；但当市场步入成熟期后，AI 公司涨价的难度将越来越大，直至搁浅。

越卖越贵的 Token，还掩盖了不少 AI 公司业务单一的短板。

这些公司把生产和销售 Token 作为唯一要务。企业除了购买 API 和 MaaS，还需要自己搭建 Agent 矩阵、编排 Skills，做业务适配和流程嵌入。

只知道卖 Token 的 AI 公司，很难培养起客户忠诚度，也无法构建用户生态。一旦别家 Token 更便宜、模型性能更强，客户就很可能流失。

也有一些 AI 公司认为，Token 还是太贵了。

DeepSeek 就持有这样的观点。

它在 4 月底发布 V4 预览版，各项技术指标十分出色，尤其是支持 100 万 Token 上下文，在长文本问答、减少幻觉等方面优势明显，完全有理由像同行一样涨价。

但出乎不少人意料，DeepSeek V4 甚至比 V3 版本还便宜。发布 48 小时后，DeepSeek 又将 V4 Pro 和 Flash 的输入价格（缓存命中）降低 90%。

DeepSeek V4 性价比惊人。根据 OpenRouter 的数据，处理相同长度的文本任务，DeepSeek V4 的输出价格比 GPT、Claude、Gemini 等便宜了 99%。

与此同时，DeepSeek 还引入新技术，比如全新的混合注意力架构等，大幅降低了 Token 消耗量。据测算，在百万 Token 上下文设置下，V4-Pro 每处理一个 Token 的算力消耗只有 V3.2 的 27%，KV 缓存占用只有 10%。

以原生多模态大模型技术见长的商汤科技，也采取了类似策略。

不久前，商汤科技推出日日新 SenseNova 6.7 Flash-Lite，一款全新的轻量化多模态智能体模型。与 DeepSeek V4 类似，商汤的新模型通过使用商汤科技的多模态大模型技术实现了 Token 消耗的大幅降低；在信息搜索等场景中，降幅可达 60%。

同时，商汤还开启了免费试用活动。开发者选用 SenseNova Token Plan，首月可免费获得无门槛调用配额，每 5 小时 1500 次调用额度。

商汤目的明确：既要降低 Token 单价，让企业用得起；又要降低 Token 消耗，让企业不担心一不留神"超标"。这两家 AI 公司采取的是"技术降本"策略，即通过迭代 AI 技术，以达到 Token 的大幅消耗，来降低企业使用成本，而非提价 Token。

道理很简单：只有企业愿意用、用得起，AI 公司才能玩转 Token 经济，才能"反脆弱"。只靠卖得贵来赚快钱，显然不是长久之计。

把 Token 成本打下来，是定价问题，更是技术问题。

一些公司选择追求 SOTA，比如 OpenAI、Anthropic，不仅要做到地表最强，还要比一比谁能首先实现通用人工智能，站在全人类的最前沿。

但也有许多公司的策略有所不同。

没兴趣刷榜的 DeepSeek，把更多注意力放在了" AI+ 生产力"上。

根据 DeepSeek 的说法，V4 在智能体任务、知识处理与推理能力方面表现突出，并针对 Claude Code 等主流 AI 编程工具进行了专项优化。

那么优化效果有多好？大模型评估平台 Vals AI 的测评结果显示，在代码生成方面，V4 大幅领先所有其他开源模型。

可以说，DeepSeek 做到了生产力场景下的 SOTA。

商汤也采取了类似策略，选择了办公技能集（Skills）作为突破口。

它除了不断迭代新模型，还配套开发了全系列的办公 Skills，且原生支持主流智能体框架。这样做的好处是，企业在应对不同场景、不同需求时，都可以快速搭建专属 Agent，组成适合自身的 AI 工具箱，低成本快速部署和使用。

以 SenseNova 6.7 Flash-Lite 为例，这款轻量化多模态智能体模型原生支持 OpenClaw、Hermes Agent 等智能体框架，配合 SenseNova-Skills，可以覆盖大多数办公场景，让企业快速形成端到端的复杂工作流，一键开启全自动办公。

比如，一家大型蔬菜企业希望让 AI 分析销售数据。SenseNova 6.7 Flash-Lite 先是对连续 3 年的近 90 万行销售记录进行"数据审计"，确认数据正确后，再进行收入、成本、利润等财务指标分析，最终提供了"建立动态定价机制"和"调整品类结构"等五项精准建议，直接辅助企业管理层决策。

与 DeepSeek 相比，商汤对于生产力场景的理解更深入，打法也更有节奏：先抓住"稳"的高频场景，再探索"热"的场景。

"稳"的场景，就是打工人每天都在用的数据分析、深度研究、PPT 创作、搜索等。这类场景业务流程清晰、容错率高、即时性较低，非常适合作为 AI 的首选"登陆场"。能够迅速打穿这类场景，来自于商汤在办公场景沉淀的知识和流程经验，以及在 To B 服务中积累的客户信任，当客户顺应 AI 势能而衍生新的技术赋能需求，商汤很快就抓住了。

"稳"的场景更高一层的则是"热"的场景，如视频生成、智能营销、具身智能等，与日常办公相比，其难度和要求上了一个数量级。再往上，则是金融、教育等要求极高的场景。

抓住这些从易到难的场景，就抓住了" AI+ 生产力"的本质。

同时，这也是 AI 公司接下来必须走的路。

AI 大模型发展至今，"生产力"已经越来越重要。各类智能体取代 Chatbot，成为核心落地场景。无论是个人还是企业用户，都希望用 AI 来干活、帮忙解决问题，而非只能聊聊天。

这也意味着，要想构建足够强韧的商业模式，AI 公司必须以生产力为出发点，构建一整套低门槛、高上限的技术体系。

与单纯比拼大模型能力相比，手握这样一套"干活儿"的产品矩阵，AI 公司才能尽可能抵消行业波动的影响，长期立于不败之地。

Token 经济时代，AI 公司需要改变经营范式和发展重心，而资本市场也正在调整对 AI 公司的估值逻辑。

过去四年间，资本更喜欢看哪家公司的大模型"刷榜"，谁的算力储备更多，哪家的 AI App 用户多等。

但如今，与生产力结合紧密的 AI 公司，越来越受到追捧。特别是在 B 端市场建立竞争优势的企业，堪称"当红炸子鸡"。

两大头部玩家仍在高歌猛进：OpenAI 以 8520 亿美元的估值，完成了惊人的 1220 亿美元融资。最大对手 Anthropic 不甘示弱，最近被曝出融资 300 亿美元，市值达 9000 亿美元，首度反超 OpenAI。在不少人看来，以 AI 编程见长的 Anthropic，后劲比 OpenAI 更强。

" AI+ 生产力"，已经成为 Token 经济时代的企业价值催化剂。在这一块，DeepSeek 和商汤已经站稳了脚跟，并逐渐得到认可。

5 月初，DeepSeek 被曝出寻求融资超 500 亿元人民币，有望刷新国内 AI 公司单轮融资纪录；投后估值更是突破 3500 亿元。

在许多投资者心目中，DeepSeek 显然会比许多明星公司走得更远、飞得更高。

与一再震撼全球 AI 圈的 DeepSeek 相比，商汤低调了不少，但也具备自己的独特优势。商汤的"三位一体"战略包括了：算力基础设施（大装置）- 大模型研发（日日新大模型）-AI 应用，是 AI 行业不多见的全栈公司。

从 2020 年开始发力大模型，商汤一边推动模型和应用的研发，一边长期投入智算中心 AIDC 建设，打造了覆盖算力、模型与垂直应用的体系，实现了 AI 场景全栈覆盖，软硬协同，让商汤 AI 的综合实力位列行业一流。

而这一 AI 全栈能力，为商汤降低 Token 成本与价格奠定了根基。

与 DeepSeek 类似，商汤并非强行把价格打下来，而是"技术降本"，从源头上革新技术范式，为低成本 Token 创造空间。

以最新发布的 SenseNova 6.7 Flash-Lite 为例，它没有采用传统的"语言 + 视觉"拼接设计，而是通过原生多模态架构，取消了视觉转文本中间层。这样它能以更小的参数量完成任务，还可大幅降低推理过程中的 Token 消耗。在第三方权威机构 Claw-Eval 最新发布的测试中 SenseNova 6.7 Flash-Lite 进入全球 TOP10，成为排名最高的轻量级模型。

此外，商汤具备一个独特优势：长期深耕 B 端。这让它拥有了应对不同层级客户、不同复杂场景的丰富经验。这些年来，尽管具体的业务形态发生了巨变，但商汤此前积累的行业认知和经营范式依然有效，为 AI 落地生产力场景奠定了良好的基础。

一个合理的判断是：商汤存在一定程度的低估，尚需具备长远眼光的投资者去真正"看到"。

再回到一开始的问题：AI 公司该如何"反脆弱"？

DeepSeek 和商汤展现了"反脆弱"的禀赋。他们靠技术把 Token 价格降下来、帮助企业控制 AI 成本，同时又把" AI+ 生产力"作为出发点和目的地，跑出了一条独具特色的发展路径。由此产生的"反脆弱"能力，正在逐渐释放价值。

如今，DeepSeek 的估值潜力刚被释放，就迸发出惊人光芒。与之类似，商汤虽然目前处于价值洼地，但随着" AI+ 生产力"场景愈发宽广，商汤也将释放行稳致远的增长潜力。AI 行业的"反脆弱"，刚刚拉开序幕。

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