高盛分析师 Bobby Molavi 在最新报告中援引 OpenRouter 数据指出，开源权重模型在 9 月第二周处理了平台 72% 的 Token 流量，却仅获得 27% 的总支出；闭源模型虽然份额从 1 月初的 89% 降至 73%，但仍牢牢掌控着绝大部分货币化收益。更值得关注的是，OpenRouter 平台 9 月中旬约 69% 的 Token 来自中国 AI 实验室。Molavi 将当前市场定性为“无法操作”（unplayable），并指出 AI 生产力红利迄今尚未在科技行业以外留下可量化的痕迹。

这场争论的核心是一个结构性矛盾：Token 消耗量爆炸式增长，但绝大多数增量流向了收费最低的模型，而服务这些 Token 的 GPU 成本却在同步攀升。Molavi 援引数据称，Token 需求自去年 11 月以来增长了 27 倍；从更长周期看，OpenRouter 平台周度 Token 处理量从 2025 年 1 月中旬的 0.5 万亿枚飙升至 9 月 14 日当周的 128.4 万亿枚，20 个月内增长约 250 倍。GPU 定价同样印证了需求的真实性：H200 租赁价格年内上涨 160%，B200 上涨 120%，H100 上涨 35%；2020 年出产的 A100 芯片当前租赁价格已高于年初水平，这直接冲击了此前关于 GPU 折旧周期的核心假设。

然而，需求爆炸的另一面是 Token 价格以前所未有的速度崩塌。据 Epoch AI 于 9 月 22 日发布的研究报告《思维价格的暴跌》，自 2023 年以来，达到同等 AI 性能水平的成本每季度下降约 47%，即每年降低约 13 倍；在前沿模型领域，这一速度更快，平均每季度下降 66%，即每年降低约 75 倍。Epoch AI 给出的案例是：2025 年 1 月，OpenAI 的 o3 模型在 GPQA Diamond 基准测试中答对 75%，每题成本约 0.30 美元；如今 GPT-5.6 Luna 达到同等分数，每题成本仅 0.0004 美元，18 个月内价格下降 725 倍。横向比较，大语言模型推理价格的下降速度是 DNA 测序的 4 倍、1940 至 2001 年间计算能力提升速度的 6 倍、锂离子电池的 18 倍、电力的 54 倍。

不过，客户实际支付的价格下降远慢于标价。YipitData 追踪的近 2 千万亿（quadrillion） 年化 Token 数据显示，API 服务的有效 Token 定价在 2025 年下半年下降了 39%（OpenRouter 上为 44%），但截至 2026 年 5 月的年初至今仅下降 6%。原因在于：开发者持续追逐更便宜的模型，而企业客户则在增加高端模型的使用比例，前沿实验室凭借最新模型的溢价能力暂时支撑了收入端——但 Epoch 的数据表明，这种溢价的半衰期以季度计，因为开源克隆版本很快便能以极低成本完成同等任务。

这正是 Molavi 所描述的“同一数据，两种解读”困境的核心。多头的逻辑是：需求持续扩大，可寻址市场仍在增长，Token 消耗量的爆炸式增长证明 AI 正在被广泛采用。空头的逻辑则是：每 Token 成本在上升，每 Token 收入在下降，而增量流量的主体正是那些收费最低的开源模型。OpenRouter 数据清晰呈现了这一图景：开源权重模型处理了 72% 的 Token，却只拿走 27% 的支出；中国 AI 实验室贡献了平台近七成的 Token 流量。高盛动量篮子恰好在 6 月底见顶，时间节点与中国开源权重模型大规模涌入 AI 市场高度吻合。Molavi 将这一矛盾概括为：GPU 租金上涨与 Token 售价下跌，是同一挤压从两端呈现的结果——对 GPU 持有者而言是利好，对支付租金的企业而言则是另一番景象。

AI 资本开支的终极逻辑，是通过生产力提升带动全社会收益。但目前，这一逻辑尚未在科技行业以外得到数据验证。Molavi 援引一份策略师报告指出，AI“尚未在科技宇宙以外的关键数据中呈现出可量化的生产力提升”：Mag 7 的人均营收和利润率均有所提升，但标普 500 其余 493 家公司的对应指标几乎持平。这一现实正在改变企业界的 AI 决策逻辑。Molavi 观察到，大量企业正从“Token 支出与增长和生产力的相关性”转向“Token 支出与成本及利润率影响”的审视框架，CFO 们已经找到了 AI 这条预算线，他们想知道花出去的钱买到了什么。

支撑当前 AI 资本开支狂潮的，是 Molavi 所描述的一个“繁荣循环”：超大规模云厂商的资本开支越多，流入 AI 生态的收入就越多，进而吸引风险资本和成长股权资本涌入，形成双向资金流——而这一切的锚点，是最初的 AI 资本开支本身。这个循环的致命弱点在于其可持续性：一旦资本开支放缓，整个生态的收入能否自我维持？私募市场同样未能免疫。Molavi 指出，当前的退出案例“数量可观但极度集中”（SpaceX、Cerebras、Cursor、Hugging Face），部分项目的估值重估“除了一份投资意向书之外没有任何催化剂”，整个私募市场的交易逻辑“仿佛 Token 时代永不落幕、万物皆将被颠覆”。在融资端，随着债务窗口收窄，Meta 近期宣布向股东募资最高 950 亿美元用于 AI 资本开支，其芯片供应商同步参与入股。供应商融资已从债务形式演变为股权形式，提供者与使用者之间的收入与融资边界日益模糊。

Molavi 将整场辩论的本质归结为四个问题：建设成本几何、谁来买单、痛苦是否值得、以及需要等待多久才能看到收入回报。当前的数据格局是：Token 需求增长 250 倍，但增量收益流向收费最低的模型；GPU 租金上涨，但账单最终转嫁给股东；生产力红利在科技行业以外尚无踪迹。Molavi 的结论是，需求的真实性无可置疑，但“需求增长 250 倍，而资金流向最廉价模型、租金流向 GPU 持有者、账单转嫁给股东”，并非当初资本开支所承诺的 ROI 故事。在这场多空拔河中，空头或许握有更有力的那半段绳子。