经济学家David Woo近日发出警告，称Token价格下跌速度快于用量增长，是AI产业当前最危险的信号。这一观点由华尔街见闻报道，引发了市场对AI投资可持续性的新一轮讨论。

Woo的核心论据在于，AI产业的资本支出主要由恐惧驱动，而非实际需求。他以微软为例：微软每花费1美元购买英伟达芯片，即便该投资本身不盈利，两家公司的账面盈利也会同步增加——英伟达确认收入，微软则通过资本化算力成本提升账面利润。这种“账面游戏”掩盖了真实的经济回报问题。

更令Woo担忧的是，OpenAI已暂停部分研究并大幅降价80%，而微软约七成AI收入来自OpenAI的算力付费，两者构成一个闭环：微软向OpenAI提供算力，OpenAI用这些算力开发模型，再以降价后的Token服务回微软及其他客户。在这个闭环中，Token价格持续下跌，但用量增长却跟不上降价速度，导致收入增长乏力。

Woo认为，这种由恐惧驱动的资本支出没有上限，但Token价格的跌速超过用量增长，正在动摇整个AI投资叙事。如果市场意识到，AI基础设施的投入无法通过Token销售获得合理回报，那么从芯片制造商到云服务商的估值都可能面临重估。

值得注意的是，Woo的观点属于个人意见，并非市场共识。目前，AI领域仍存在大量乐观预期，认为模型能力的提升将催生新的应用场景，从而带动用量爆发式增长。但Woo的警告提醒投资者，在资本开支高企、Token价格下行的背景下，AI产业的盈利模式仍需验证。

对于AI产业链而言，这一观点的影响不容忽视。若Token降价趋势持续，下游应用方固然受益于成本下降，但上游芯片与基础设施提供商可能面临需求增速放缓的压力。同时，依赖算力付费模式的模型公司，其收入增长也将受到价格下行的制约。