Token越来越便宜，AI反而越来越烧钱

最近AI行业出现了一个离奇现象：Token越来越便宜，AI反而越来越烧钱。

Silicon Data编制的LLM Token支出指数，8月31日跌到了每百万Token 0.9665美元。

5月28日，这个数字还在2.0651美元。

三个多月，价格腰斩。

把时间拉长，差距更明显：有市场统计显示，单个Token的价格较2023年下降超过90%，大模型使用支出却从2025年底以来翻了一倍。

按常理，东西越来越便宜，账单应该越来越小。

到了AI这里，情况反了过来。

原因是：Token降价以后，人们却让AI干的活更多了。

这就像电价从每度5毛降到2毛5。

以前家里只开一盏灯，现在满屋灯都开了。电价确实便宜了，月底账单照样吓人。

早在1865年，英国经济学家杰文斯就发现过类似现象。

当时蒸汽机越来越省煤，大家以为英国的煤炭需求会下降。结果蒸汽动力变得更划算，工厂、铁路和轮船纷纷采用，煤炭总消耗反而继续增长。

后来，人们把这种现象叫作杰文斯悖论：

> 一种资源的使用效率越高、价格越低，人们越愿意扩大使用，最后的总消耗可能更多。

现在，Token正在变成AI时代的煤炭。

模型公司不断降价，企业就敢把更多客服、编程、研究和运营工作交给AI。一个智能体不够，再开十个；白天跑不完，晚上接着跑。

所以，Token跌到0.97美元，并不意味着AI开始退潮。

它更像一个工业化信号：智能正在从昂贵的稀缺品，变成可以大规模消耗的生产资料。

AI最烧钱的阶段，可能恰恰从Token越来越便宜开始。