Agent時代，誰能把Token變成真金白銀？

作者/張永堃

編輯/李彥

出品/未來科技界

6月1日，在GTC大會上，英偉達CEO黃仁勛拋出一個判斷：“代理式AI已經到來。計算機不再運行應用程序，而是運行AI Agent。”

這句話正在被最新的數據驗證。OpenRouter數據顯示，上周中國大模型周調用量達到11.13萬億Token，連續五周超過美國。其中，DeepSeek-V4-Flash和騰訊Hy3 preview分列全球模型調用榜前兩位。

過去兩年，全球Token消耗量呈指數級增長。推動這一增長的是運行在企業后臺的、24小時不間斷處理任務的AI Agent，它們也成為新的“Token黑洞”。

然而，中國模型雖然贏得越來越多的調用量，卻尚未贏得與之匹配的商業回報。公開數據顯示，OpenAI年化收入（ARR）已達到250億至300億美元，而中國頭部AI廠商大多仍處于數億美元至十幾億美元規模。

「未來科技界」數據統計了目前中外主流AI廠商的to B收費模式及商業化對比（截至2026年6月）。國內主流AI廠商收費模式及商業化如下：

國外主流AI廠商收費模式及商業化如下：

從表格可以看到，中外廠商采用的核心商業模式并沒有本質區別。

無論是OpenAI、Anthropic，還是智譜、阿里百煉、DeepSeek，主流模式都圍繞API調用收費、訂閱服務以及企業解決方案展開。真正拉開差距的，并非收費方式，而是收費能力。

首先，最直觀的差異來自價格。以Token計費為例，OpenAI GPT-5.5的輸出價格達到30美元/百萬Token，高性能版本GPT-5.5 Pro更高達180美元/百萬Token。Anthropic、Google Vertex AI等海外廠商也普遍維持在較高價位。

相比之下，國內模型價格普遍只有個位數人民幣。DeepSeek Flash輸入價格僅為1元/百萬Token，智譜GLM-4-Plus為5元/百萬Token，大量廠商仍在通過低價策略爭奪市場DeepSeek與小米MiMo先后宣布永久降價，進一步加劇了國內大模型API市場的價格競爭。換句話說，即便消耗同樣數量的Token，中外廠商獲得的收入也可能相差數十倍。

其次，價格差異背后是客戶結構的不同。海外廠商的主要客戶往往是大型企業、金融機構、醫療集團以及政府部門。這類客戶更加重視穩定性、安全性和合規能力，對價格敏感度相對較低。

中國廠商當前服務的大量客戶則集中于開發者、中小企業以及創新團隊。市場仍處于快速滲透階段，價格競爭激烈，企業采購預算也相對有限。這意味著，中國模型已經獲得了大量全球調用，但這些調用并不一定能夠轉化為同等規模的收入。

既然如此，為什么海外企業不直接使用更便宜的中國模型？

對于大型企業而言，模型只是采購決策的一部分。數據合規、本地部署能力、服務等級協議（SLA）、長期技術支持以及生態兼容性同樣重要。

目前，OpenAI、Anthropic以及Google等廠商已經深度嵌入歐美企業生態，并通過AWS、Azure、Google Cloud等成熟渠道觸達客戶。而中國廠商雖然在模型能力和性價比方面具備競爭力，但在海外企業市場的渠道建設和生態覆蓋上仍處于追趕階段。

此外，中國模型在海外市場的商業化還面臨渠道分成問題。部分模型通過海外云平臺或第三方服務平臺提供能力，需要與渠道方分享收入，而海外頭部廠商往往能夠直接面向客戶提供服務并獲取更高比例收益。

不過這并不意味著中國AI商業化前景有限。恰恰相反，從企業市場的發展階段來看，中國市場仍存在巨大的增長空間。

當前，大模型在中國企業中的滲透率仍然較低。大量傳統行業尚處于試點和探索階段，與C端用戶不同，企業客戶并不需要被反復教育“為什么要付費”。企業只關心一件事：投入是否能夠帶來回報。

如果一個客服團隊能夠通過AI降低30%的人工成本、如果一個開發團隊能夠借助代碼Agent提升20%的效率……那么企業就有充分動力持續采購和續費。這也是為什么業內普遍認為，To B始終是AI商業化最穩定的基本盤。

當然，即便收入快速增長，AI廠商依然面臨盈利壓力。因為AI花錢的速度仍然快于賺錢的速度。

模型研發需要持續投入頂尖人才，訓練需要消耗大量算力資源，推理服務又需要長期維護GPU集群。與此同時，激烈的價格競爭仍在持續。對于許多廠商而言，收入增長是確定的，但利潤釋放仍需要時間。

中國模型已經證明自己能夠贏得開發者和企業的選擇，但下一階段競爭的關鍵，不再是誰擁有更多Token，而是誰能將Token轉化為可持續增長的商業回報。

從價格競爭到價值競爭，從模型能力到企業生態，AI產業的競爭正在進入新的階段。Agent時代剛剛開始，而全球AI To B市場的真正較量，或許已經拉開序幕。