没人逃得过Token账单

六月第二周，一个腾讯员工像往常一样打开了内部管理看板，准备调AI跑点活儿。结果他发现，自己之前每个月2000美元的Token额度，变成了1400元软妹币——两天就见底了。

据不完全统计，调整之后，腾讯不同部门的员工，月Token额度从1000元到7000元不等。在AI需求最大的混元大模型团队，员工额度大概在7000元；而到了腾讯娱乐，外包员工的额度只有1000元。

六月第三周，豆包正式推出了专业版付费订阅，分三档：连续包月68元、200元、500元。

消息一出来，社交媒体上瞬间炸了锅。网友们翻出了两个月前那次9.1万人参与的投票——当时8.8万人反对收费，现在纷纷质疑豆包到底哪里来的底气。更多人担心的是：免费版会不会被故意降智？以后还能不能随心所欲地问问题？

豆包官方反复强调基础功能永久免费，但没有用户真的信。过往互联网产品的历史已经反复证明，付费体系一旦建起来，免费的蛋糕只会越切越小。

六月的最后一天，硅基流动向港交所递交了招股书。

这家成立才35个月的公司，不做大模型，不做应用，只做一件事：把英伟达、华&为昇腾、壁仞等不同厂商的芯片，通过自研引擎统一调度起来，让DeepSeek、Qwen这些模型能跑在上面，然后按Token量卖给开发者和企业。

招股书显示，2025年它营收5533万元，同比增长653%。但另一组数字就没那么好看了：净亏损3.45亿元，是收入的6倍多。毛利率从2024年的39.4%直接降到了-24%，每赚1块钱，倒贴2毛4。公有云MaaS业务的毛利率更是惨到-119%，每收入1块钱，倒贴1.19元。

有人额度被砍，有人开始掏钱，有人上市融钱。从打工人的工作台，到普通用户的手机屏幕，再到港交所的IPO文件——Token在三个完全不同的场景里同时震荡。

Token，这个两年前还只活在工程师技术文档里的术语，正以一种猝不及防的方式，闯进了每个人的账单。

短短半年时间，

一、越卖越亏的Token工厂

Token调用量的爆发式增长，催生了一个新物种——Token工厂。

所谓Token工厂，就是把芯片适配、模型部署、推理引擎调优、异构算力调度这些复杂的工程能力，封装成标准化的API接口，让开发者像用水用电一样按需调用、按量付费。英伟达CEO黄仁勋管这叫AI工厂：在固定功率下，每瓦Token吞吐量越高，生产成本就越低。在国内，硅基流动是这条赛道上最受瞩目的玩家。

创始人袁进辉的经历本身就像一部创业小说。清华博士，师从张钹院士，2016年创立OneFlow做深度学习训练框架。2023年，OneFlow被王慧文的光年之外收购，后来因为王慧文病休，又并入了美团。袁进辉拒绝了美团的留任邀请，2023年8月带着团队重新出发。直到2025年春节，DeepSeek全球爆火，硅基流动率先上架了基于华&为云昇腾算力的满血版DeepSeek模型，一夜出圈。

但光环之下的账本并不好看。

合作模型，图源：硅基流动官方网站

硅基流动有两条业务线，一亏一赚。

第一条是公有云MaaS服务：租GPU、封装模型API、按Token收费。2025年贡献了2926万元营收，占总收入的52.9%；付费客户从2454家飙升至71.6万家，增长了289倍。但这条业务的毛利率是-119%。为什么亏损这么严重？因为算力是固定成本，不管客户用不用，租卡的钱得照付。2025年，硅基流动的算力租赁成本接近6000万元，占了销售成本的87%。为了填满这些卡，它给免费用户发了5400多万元的代金券，全部计入销售费用，不产生收入。除此之外，还有2.09亿元的研发开支，占总营收的378%。

第二条是本地部署解决方案：客户自备算力，硅基流动部署引擎并收取软件许可费。2025年营收2607万元，毛利率高达82.5%。但这是项目制生意，交付周期长，复用率有限。

账面上的数字起起伏伏固然让人揪心，但更深层的问题在于，硅基流动的生态位实在太尴尬了。

向上看，阿里和华&为哈勃既是它的股东又是它的供应商，还是它在公有云MaaS市场的直接竞争对手。硅基流动租卡的成本，有一部分直接流进了竞争对手的口袋。向下看，它没有自研模型，只能接入开源模型，缺乏定价权——DeepSeek官方一降价，它就得跟着降。而且硅基流动没有云生态可以交叉补贴，烧出去的钱就是纯成本。

所以，至少在现阶段，

卖Token不等于稳赚不赔。当算力是固定成本而收入是变量时，每一笔订单其实都在赌客户会不会用满。

二、倒卖Token的二道贩子

如果说Token工厂是正规军，那Token中转站就是一支游走于灰色地带的游击队。

它的生意逻辑更简单：用户把请求发给中转站，中转站用自己的渠道调用大模型，再把结果返回。这就像AI世界的地下供电系统——官方电路又贵又受限，就有人私下搭线、通电、分发。

这门生意的暴利程度令人咋舌。据一位资深投资人透露，一个头部中转项目的月流水大概能做到500万元，毛利率接近50%。最常规的操作是批发零售：批量购买开发者的Coding Plan套餐，把配额合并后转售。或者通过技术手段把网页版或客户端窗口封装成API接口。更极端的做法是批量注册创业公司账号，骗取OpenAI等平台的免费额度，再零成本转卖。还有人批量购买会员账号，每个分给20人使用来分摊成本。

如果上面这些还只是灰产，那模型掉包就已经涉嫌欺诈了——用户花了高价，以为用的是Claude这类顶级模型，实际调用的却是低端模型。非法AI中转站不仅账号随时可能被封，用户输入的对话和上传的资料也有可能被后台截留、倒卖牟利。

多种灰色操作叠加在一起，让这门生意的利润彻底甩开了传统金融灰产。但也正因如此，Token中转站的生意注定短命。它填补的是"需求跑在规则之前"的市场空白，是AI浪潮中的一个阶段性产物。一旦上游厂商对违规操作的打击越来越严，靠逆向和黑卡撑起来的利润空间，就会越来越窄。

三、成本悬崖前的集体转身

Token需求不仅跑在了规则前面，还跑在了成本前面。尽管试水期间反对票占了大多数，豆包还是开启了正式收费，最直接的原因就是算力成本。

截至2026年6月，豆包大模型日均Token调用量已突破180万亿。按每百万Token综合成本4元估算，单日成本高达7.2亿元。即便按最保守的测算，一天也要1.3到2.4亿元。字节跳动的利润正在被AI投入吞噬。2025年，字节的资本开支大约1500亿元，大部分集中在AI；2026年已经上调至2000亿元。当利润被侵蚀、投入还在加码，商业化就成了不得不走的路。

但付费用户的反馈并不乐观。有用户发现，豆包的"办公任务模式"虽然方向对了，但干活的时候容易出bug。同时，额度用得太快，像开盲盒——完全不知道完成一个任务会消耗多少。

豆包产品介绍，图源：豆包官方网站

不只是字节跳动感受到了算力吃紧的压力。全球其他大厂对员工Token额度也在全面收紧。Uber到4月就已经花光了2026年全年的AI预算，随后把员工月度使用额度限制在1500美元；Meta设置了支出上限，或要求员工改用更便宜的模型；亚马逊叫停了内部AI使用排行榜KiroRank，告诫员工"不要为了用AI而用AI"。腾讯则在6月宣布调整Token额度，将全员统一额度改为按工作任务动态分配，不搞排名。

四、谁真正赚走了Token的钱？

目前，Token经济的产业链已经形成了清晰的层级，而且每一层的赚钱逻辑截然不同——有人赚稀缺的钱，有人赚生态的钱，有人在烧钱换未来。

Token产业链四层结构，制图：智械岛

最上游的芯片厂商们，靠卖铲子挣钱。这一层的核心逻辑是：技术壁垒越硬、产能越稀缺，利润就越厚。英伟达说，每一个Token都是利润单位——但真正拿走利润的，是制造Token的机床本身。沐曦股份三年营收增长超30倍，靠的就是这把别人造不出来的铲子。

中游要复杂一些，可以分为三层。第一层是云厂商的生态锁定，盈利逻辑是迁移成本：入口亏损、后端盈利。通用模型可以亏损，一旦企业被Agent绑定在云生态里，平台收的钱就从"算力费"变成了"生产流水的过路费"。企业把数据、工作流、Agent都建在某一朵云上之后，想搬走比登天还难。火山引擎、阿里云用低价模型抢入口，靠云存储、数据库、安全等服务赚钱。2025年火山引擎公有云MaaS市场份额接近一半，但全年实际营收仅约15亿元，2026年的目标已经上调至150亿元——说明这个市场仍在烧钱换规模的阶段。

第二层是模型厂商，赚的是"能力分层"的钱。轻量模型走量，抢通用流量；旗舰模型守价，锁定编程、长上下文等高价值场景。这条路的门槛极高，只有真正在Coding、Agent等场景有不可替代能力的模型厂商，才能守得住高价。

第三层是运营商，还在摸索"流量转Token"的路。2025年，三大运营商净利润同比下降2.3%，终结了连续12年的正增长。传统通信业务见顶，Token成了押注的新增长点。今年5月，中国电信推出了9.9元/1000万Token的套餐，中国移动紧随其后。6月29日，中国移动甚至专门设立了Token办公室。但运营商的困境也很明显：国家数据局局长刘烈宏曾表示，当Token成为新的计价单元，不能简单复制低价抢市场、补贴换规模的流量时代打法。运营商卖的是"管道"的延伸，把AI算力包装成流量包，但管道本身不产生价值——没有核心模型能力，就难以掌控定价权。

最下游是应用场景，赚的是场景壁垒的钱。AI办公、AI编程、法律合同审查这些有场景壁垒和用户粘性的应用，真正吃到了红利。比如金山办公，毛利率高达85.95%，但这个高毛利并非模型带来的，而是来自文档场景。

整条产业链看下来，利润并没有随着Token调用量的爆发而均匀扩散。只有少数有场景壁垒的应用层玩家真正赚到了钱。而像硅基流动这样的独立第三方MaaS，则被夹在中间——没有芯片的稀缺性，没有云厂商的生态锁定，也没有自研模型的定价权，只能靠烧钱换规模，赌一个时间差。

五、结语

脉脉上有个员工的吐槽很有意思："我用工资买Token，效率给公司提升了，大模型厂商也赚到了钱。只有我在付费上班，工作量也没见少。"

这不是一个人的困境。面对宏大的Token叙事——无论是英伟达宣布将数据中心定义为制造Token的工厂，还是联想发布Token工厂解决方案——那位腾讯员工可能都不太关心。他想的是：到底要回归古法编程手搓代码，还是自费加额度花钱打工？

AI已经成为付费资源。每一个被卷入这场变革的人，都得重新算自己的账。那些被烧掉的Token，终究要有人买单。