AI竞赛的计价单位，正在悄悄改变。
过去两年，大家比的是谁家的模型参数大、谁跑分高、谁先发布新版本。但现在，衡量竞争优劣的标尺，正在从“模型能力”转向一个更底层的商品——token。它本质上是大语言模型处理文本、代码或数据的最小单位，也是开发者调用模型时实际付费的对象。英伟达的黄仁勋本月刚刚放话，token的生产和使用将驱动整个AI经济。
而在这个新赛道上，中国公司正在迎头赶上。根据OpenRouter的数据，自2月以来，深度求索、MiniMax等中国AI模型的token消耗量，已经超过了美国竞争对手。这不仅仅是一个技术指标的变化，它指向了AI竞赛更深层次的逻辑转换——当AI智能体开始大规模普及，消耗的token数量远超早期聊天机器人时，谁能把token的成本打下来，谁就能在下一个阶段掌握主动权。
中国公司的成本优势，看得见摸得着。以每百万输出token的价格计算，MiniMax和月之暗面的收费是2到3美元，而Anthropic的Claude Sonnet 4.5大约是15美元，差了将近六倍。这个差距在AI智能体时代会被无限放大。一位香港的开发者算过一笔账：过去他只用Claude，但随着工作量增加，每天要花掉900美元。现在他把Kimi和Claude混着用，80%的工作交给前者，每天成本降到了50美元。这不是个例，它正在改变整个开发者的付费习惯。
成本优势的根源，一部分来自中国在可再生能源上的大规模投入。政府已经把“算力电协同”写进了工作报告，把能源政策和AI竞争力直接挂钩。另一部分则来自更高效的模型架构，比如“专家混合”设计，通过降低计算精度来换取效率。这套打法多少有些被迫——美国的出口管制让先进芯片在中国变得稀缺，但也逼出了一条更抠算力的路。
但成本低不等于一切。今年2月，智谱AI的GLM-5模型一度冲上OpenRouter榜首，结果用量太大直接撑爆了算力，导致服务卡顿、延迟，最后不得不道歉涨价，股价一天跌了22%，市值蒸发了超过100亿美元。这件事给所有人提了个醒：便宜是一回事，稳定是另一回事。
美国公司当然不会坐以待毙。OpenAI、Anthropic、谷歌的收入和用户量仍在快速增长，整体市场还在扩容。但中国公司已经找到了自己的突破口，开始在价格敏感型的开发者群体中抢占份额。阿里巴巴的动作更快，这个月直接成立了“阿里巴巴token中心”，由CEO吴泳铭亲自带队。他在内部备忘录里把话说得很明白：“数十亿个AI智能体将承担越来越多的工作，它们每个都由模型生成的token驱动，将成为人与数字世界的主要交互界面。”在阿里看来，token经济学就是下一阶段AI竞争的底层逻辑。
不过，这个优势能持续多久，还不好说。地缘政治的风险始终悬在头上，尤其对于政府机构和受监管行业来说，数据在哪个数据中心跑、归哪个司法管辖区管，是绕不过去的问题。一位咨询公司的CEO直言，监管机构正在追问越来越难回答的问题。如果这个顾虑无法消除，中国模型的海外市场天花板就很明显。
说到底，token正在成为AI时代的原油。谁的生产成本更低、供应链更稳，谁就能在这个新赛道上跑得更远。中国公司在成本端确实找到了自己的节奏，但能否把“便宜”转化成“可持续的竞争优势”，还要看它们在算力稳定性、海外信任度和技术迭代速度上能不能接住接下来这轮压力测试。