一句话看懂：AI代币暴跌并非单纯的市场情绪，而是AI产业链价值重心的真实投射——训练成本和Token价格持续走低，叠加开源模型性能追赶，资金正从“模型叙事”流向“芯片与算力硬件”。这一结构性变化将直接影响开发者的模型选型和企业的算力采购策略。
事件核心：发生了什么
据@aidata8888转引iCapital的报告，当前AI产业链正经历明显的价值重构：DeepSeek等开源模型的训练成本约为OpenAI o1的1/30，性能差距仅滞后数月，已形成不可忽视的竞争力量。与此同时，LLM使用成本从2021年的每百万Token约60美元骤降至2024年的0.06美元——三年内降幅达1000倍。报告还指出，虽然目前企业Token使用中开源模型占比仅约5%，但高消耗量用户已开始全面拥抱开源，这一组数据揭示了AI代币前期高估值所依赖的需求基础正在发生变化。
为什么重要
这份报告的价值在于把“AI代币为何下跌”拉到产业链利润分配的维度来解释。当前利润并未均匀分布在AI生态中：基础模型层因高额研发投入普遍处于运营亏损状态，云服务商利润微薄，而芯片设计、晶圆代工及高带宽内存（HBM）占据最大的利润池。这意味着，资本市场过去对“模型层”商业化的乐观定价正在被重新修正。Token价格的崩跌是结果而非原因，它反映的是生成式AI商业化重心从“卖模型”转向“卖算力”的客观现实。开源模型与低成本推理正在加快这一进程，底层硬件成为最大赢家。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者和企业技术决策者而言，Token价格下降直接降低了基于大模型API构建应用的边际成本，过去因调用费用过高而无法商业化的场景（如大规模文档处理、实时内容审核、个性化生成）开始具备可行性。开源模型权重性能追赶闭源模型，也为成本敏感的中小团队提供了更有吸引力的替代选项，但这同时意味着模型层的差异化能力正在变弱，开发者的核心竞争力需转向数据、工作流和产品体验。对普通用户而言，AI应用订阅价格有望继续下探；对创作者来说，图像生成、视频生成等高算力消耗场景的落地成本也将随之降低。投资层面则需要区分：模型层估值逻辑已改变，而算力硬件与HBM相关的产业链公司则受益于总需求上升。
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值得关注的后续
目前公开信息显示，报告来自iCapital于2026年8月10日发布的投资洞察，后续可以重点观察三个方面：一是DeepSeek等开源模型的下一次版本迭代是否能在推理效率上继续拉开差距，这将决定闭源模型是否被迫进一步降价；二是企业Token使用占比中开源份额是否从5%开始加速提升，这一指标比舆论热度更能反映真实的技术迁移；三是芯片设计、代工及HBM相关厂商的订单和资本开支是否随模型成本下降而同步增长，如果算力需求增量不及预期，产业链的利润集中逻辑也需要重新审视。
来源：@aidata8888
