第 19 章：为什么国内容易陷入 Token 价格战

中国 AI 行业很容易打价格战。

这不是偶然。

中国互联网和云计算行业过去多年已经形成了强烈的价格竞争惯性。一旦某个底层能力开始普及，玩家很多，资本投入很大，产品差异暂时不够清晰，价格就会很快变成竞争武器。

大模型也一样。

模型 API 可以降价。

推理成本可以压缩。

开源模型可以扩散。

云厂商可以补贴。

大厂可以用生态和现金流支撑低价。

创业公司为了获客也可能被迫跟进。

于是行业很容易进入一个叙事：

谁的 Token 更便宜，谁更有竞争力。

但从商业模式看，这是危险的。

因为 Token 层是最底层。

它可以形成技术影响力，可以扩大使用量，可以降低客户门槛，但它不一定形成好生意。

中国 AI 容易陷入 Token 价格战，背后有几个原因。

第一，底层供给增长快。

中国工程能力强，开源模型使用快，模型蒸馏和部署优化也快。只要能力差距不是压倒性的，价格就会成为客户选择的重要因素。

第二，企业客户付费意愿不稳定。

很多企业愿意试 AI，但不一定愿意为 AI 持续高价付费。尤其当它们还看不清 AI 对收入、成本、效率、风险的明确影响时，价格就会成为谈判重点。

第三，应用层还没有形成足够强的差异化。

如果 AI 产品只是聊天、写文案、做总结、生成图片、简单客服，客户很容易觉得“谁家都差不多”。一旦客户觉得差不多，就会比价格。

第四，企业软件基础薄弱。

美国有 Salesforce、ServiceNow、Workday、Adobe、Intuit、HubSpot、Atlassian 等一批深度嵌入企业流程的软件公司。它们可以把 AI 直接加到工作流里。

中国虽然有企业软件，但整体上，很多行业的数字化流程、软件付费习惯、标准化程度都弱一些。AI 很难自然嵌入一个成熟流程，只能先停留在通用工具或模型调用层。

第五，大厂容易用 AI 做生态防御。

一些大厂不一定急着让 AI 单独盈利，而是用 AI 增强原有生态、保住入口、提高用户黏性。这会进一步压低独立 AI 产品的收费空间。

所以 Token 价格战背后，不只是竞争激烈，而是商业模式层级偏低。

当行业还没找到 Action、Workflow、Outcome 的收费结构时，大家最容易打的牌就是价格。

这会带来两个后果。

第一个后果是：客户被教育成低价心智。

客户会觉得模型调用越来越便宜，AI 就应该便宜。未来即使产品想向上收费，也要重新证明价值。

第二个后果是：公司被迫追求规模而非利润质量。

调用量增长看起来很好，但如果价格太低、成本不低、客户关系浅，规模未必带来好利润。

所以中国 AI 公司真正要跳出的，不是价格战本身，而是底层资源竞争的框架。

它们必须回答：

我除了更便宜，还能不能更深入客户业务？

我能不能定义动作？

我能不能进入流程？

我能不能交付结果？

我能不能在 Token 价格继续下降后，仍然拥有收费权？

如果答案是否定的，那么越卷 Token，越接近资源品。

---