東北證券分析師宋心竹近日釋出報告，深入剖析了AI Token經濟的產業鏈利潤分配格局。報告指出，大模型算力狂飆與變現遲緩的錯位正在重塑全球AI產業鏈的利潤分配，而中美兩國在算力瓶頸與商業化路徑上已走向截然不同的方向。

報告提出，AI利潤沉澱由四種機制構成：稀缺溢價、代際溢價、一體化內部結算收益與遷移成本溢價。當前，利潤正按上、中、下的順序依次進入報表：上游算力底座率先兌現稀缺紅利；中游模型層深陷同代能力商品化引發的通縮；下游應用層則承接算力降價紅利，憑藉時間累積的“遷移成本”構築長期護城河。

在需求端，中國日均Token呼叫量由2024年初的約1000億次飆升至2025年底的100萬億次，兩年間暴增超千倍。然而，多數Token消耗發生在大廠自有場景內部，未形成外部交易；經外部交易的部分，成交價已被極度壓縮；加之應用層收費尚未全面向Token計價遷移，導致千倍的用量增長僅換來30.7億元的公有云MaaS（模型即服務）市場規模。

與微薄的API收入形成鮮明對比的是算力投入端的極度過載。報告顯示，資本開支強度已逼近經營現金流的覆蓋邊界。截至2026年二季度，美股四大雲廠商的TTM（滾動十二個月）資本開支與經營現金流之比升至0.63至1.05。其中，Alphabet首次出現單季負自由現金流，Meta自由現金流同比驟降91%。建設期的資金來源已從經營現金流外溢至資本市場。中國市場投入節奏明顯分化，阿里巴巴資本開支強度躍居中概第一，百度則是八家頭部算力買家中唯一收入回落與資本開支加碼並存的公司。

上游是當前唯一將利潤穩穩裝進報表的環節。基於供給缺口的“稀缺溢價”，直接造就了輝達FY2026財年資料中心1937億美元的收入。面對同樣的算力飢渴，中美兩國在同一道管制下形成截然不同的出清方式與產業瓶頸。美國的產業鏈瓶頸在於電力接入。ERCOT（得州可靠性委員會）等待接入批准的佇列中，超1800個專案里約90%為資料中心，對應電力需求累計約474GW。審批與電力接入週期拉長，導致北美資料中心空置率降至歷史低位。美國的稀缺最終按價格出清，漲價收益歸於輝達等頭部大廠。中國的產業鏈瓶頸則直指算力晶片。在出口管制下，中國市場按管制配給出清，制度性拉動指向國產替代。2025年，本土廠商在AI加速卡市場的份額已佔四成以上。新增算力向“東數西算”樞紐節點集聚，建設主體由公共部門、運營商與私人資本並舉，形成公共部門主導的算力體系。

中游模型層則陷入兩端擠壓。同一能力檔位的Token具備極強的可替代性，開放權重（開源）成為推平價格鴻溝的絕對主力。採購方更換供應商成本極低，競爭直接落在掛牌價上。測算顯示，達到GPT-4同等能力的呼叫價格，每年降至約四十分之一。同代能力的價格正在全球範圍內迅速追平。在AA智慧指數約51分的檔位上，中美四個主力模型（GPT-5.6 Luna、GLM-5.2、MuseSpark 1.1、Gemini 3.6 Flash）的混合價全部落入14至22元/百萬Token的極窄區間。該檔位的最低價並非來自中國廠商，而是以API形態入局的Meta。一旦能力檔位被開源追平，Token即告商品化，價格只隨用量與成本變動。

中游由此陷入兩端擠壓。售價端，實際成交價往往比掛牌價低約一個數量級；成本端，單位推理成本中七成以上為折舊攤銷，電費佔比不足一成。成本壓降的核心空間不在電價，而在於折舊年限與算力利用率。在中國，Token商品化正被推向基礎設施層面。通過算力券直補採購端、建立統一計量比價平台，中間加價空間被擠掉。流通環節註定量增而利薄，能持續賺錢的只剩兩頭：生產端靠極致的利用率賺成本差，場景端靠客戶更換成本留住利潤。

通縮的Token價格將模型升級的紅利釋放到下游，中美兩國承接紅利的方式因付費意願稟賦出現分化。美國的AI增量價值被既有訂閱體系吸收。美國使用者習慣為軟體訂閱支付高價，前沿模型廠商與存量軟體巨頭爭奪同一生態位。微軟將AI功能打包進高價訂閱，一次性的能力優勢轉化為持續的客戶付費。中國市場受制於較低的軟體訂閱付費意願。同一款基礎辦公軟體，中國市場定價通常僅為美國的五分之一甚至更低。因此，中國中游廠商普遍按算力成本定價，低價Token的價值直接外溢至應用層。

對中國應用層公司而言，計價方式的遷移決定了利潤去向。若維持訂閱計價，Token降價紅利留在成本端，體現為毛利率與經營槓桿改善；若轉向按Token消耗或按業務結果計價，紅利則直接進入收入端。但計價方式轉變不等於利潤落袋。下游能否留住利潤，取決於在場景中建立的“遷移成本”，這是抵禦買方壓價收回紅利的唯一武器。產出價值的可歸因性、場景資產的排他性、客戶結構以及任務的消耗強度，決定了場景質地。場景內的護城河由三類載體維持：一是外部規則賦予的准入資質與採購制度（如政務、受監管行業）；二是時間累積形成的資料對接與口徑沉澱（如金融資料治理、智慧運維）；三是系統級整合帶來的重置成本。

隨著舊有席位計費體系瓦解，按Token與效果計價模式將大幅縮短客戶黏性的驗證週期。過去需等一年一度續約見分曉的客戶留存，現在通過逐季的Token用量即可清晰觀測。最終能沉澱利潤的，是那些用極高替換成本將客戶繫結在自身業務流中的下游玩家。