文 | 智械岛，作者 | 霍如筠（北京）
六月的第二周，一名腾讯员工像往常一样打开内部管理看板，准备调用 AI 处理工作，却发现自己此前每月 2000 美元的 Token 额度，变成了 1400 元人民币，只用了两天就额度见底。
据不完全统计，调整后腾讯不同部门员工月 Token 额度从 1000 元到 7000 元不等。在 AI 需求较大的混元大模型团队，员工月额度约 7000 元；而在腾讯娱乐，外包员工的额度仅 1000 元。
六月的第三周，豆包正式推出专业版付费订阅，连续包月 68 元、200 元、500 元三档。
消息一出，争议迅速席卷社交媒体。网友翻出两个月前 9.1 万人参与的投票，8.8 万人反对收费，纷纷质疑豆包的底气从何而来。更多人担心：免费版会不会被降智？以后还能不能随心所欲地问问题？
豆包官方反复强调基础功能永久免费，但几乎没有用户真的相信。过往互联网产品的历史反复证明，付费体系一旦建立，免费的蛋糕只会越切越小。
六月的最后一天，硅基流动向港交所递交了招股书。
这家成立仅 35 个月的公司不造大模型，不做应用，只做一件事：把英伟达、华为昇腾、壁仞等不同厂商的芯片通过自研引擎统一调度，让 DeepSeek、Qwen 等模型跑起来，按 Token 量卖给开发者和企业。
招股书显示，2025 年其营收 5533 万元，同比增长 653%。但招股书还显示，净亏损 3.45 亿元，是收入的 6 倍多。毛利率从 2024 年的 39.4% 直接降到 -24%，每赚 1 块钱倒贴 2 毛 4。
公有云 MaaS 业务的毛利率更是惨烈到 -119%，每收入 1 块钱，倒贴 1.19 元。
有人额度被砍，有人开始掏钱，有人上市融钱。从打工人的工作台，到普通用户的手机屏幕，再到港交所的 IPO 文件，Token 在三个不同的场景里同时震荡。
Token，这个两年前还只活在工程师技术文档里的术语，正在以一种令人猝不及防的方式闯入每一个人的账单。
不过短短半年，Token 不再免费狂欢，来到全面结算时代。
一、越卖越亏的 Token 工厂
Token 调用量的爆发式增长，催生了一个新物种：Token 工厂。
所谓 Token 工厂，就是把芯片适配、模型部署、推理引擎调优、异构算力调度等复杂的工程能力，封装成标准化的 API 接口，让开发者像用水用电一样按需调用、按量付费。
英伟达 CEO 黄仁勋将之定义为 AI 工厂，即在固定功率下，每瓦 Token 吞吐量越高，生产成本越低。硅基流动是这条赛道上最受瞩目的中国玩家。
创始人袁进辉的经历本身就像一部创业小说。清华博士，师从张钹院士，2016 年创立 OneFlow 做深度学习训练框架。2023 年，OneFlow 被王慧文的光年之外收购，后因王慧文病休并入美团。
袁进辉拒绝了美团的留任邀请，2023 年 8 月带团队重新出发，直到 2025 年春节，DeepSeek 全球爆火，硅基流动率先上线基于华为云昇腾算力的满血版 DeepSeek 模型，一夜出圈。
但光环之下的账本并不好看。
硅基流动有两条业务线，一亏一赚。
第一条是公有云 MaaS 服务，租用 GPU、封装模型 API、按 Token 收费。2025 年贡献了 2926 万元营收，占总收入 52.9%；付费客户从 2454 家飙升至 71.6 万家，增长了 289 倍。
但这条业务的毛利率是 -119%，为什么亏损这么严重？
因为算力是固定成本，不管客户用不用，租卡的钱得照付。2025 年，硅基流动的算力租赁成本接近 6000 万元，占销售成本的 87%。
为了填满这些卡，它给免费用户发了 5400 多万元的代金券，全部计入销售费用，不产生收入。加上 2.09 亿元的研发，占比总营收 378%。
第二条是本地部署解决方案，客户自备算力，硅基流动部署引擎并收取软件许可费。2025 年营收 2607 万元，毛利率高达 82.5%。但这是项目制生意，交付周期长，复用率有限。
账面上的数字涨涨停停都可以接受，更深层的问题是硅基流动的生态位很尴尬。
向上看，阿里和华为哈勃既是它的股东又是它的供应商，还是它在公有云 MaaS 市场的直接竞对。硅基流动租卡的成本，有一部分直接流进了竞争对手的口袋。
向下看，它没有自研模型，只能接入开源模型，缺乏定价权，DeepSeek 官方降价，它就得跟着降。而且，硅基流动没有云生态可以交叉补贴，烧出去的钱就是纯成本。
所以，至少在现阶段，Token 工厂这门生意规模越大，亏损可能越多。卖 Token 不等于稳赚不赔，当算力是固定成本而收入是变量时，每一笔订单其实都在赌客户会不会用满。
二、倒卖 Token 的二道贩
如果说 Token 工厂是正规军，那 Token 中转站就是一支游走于灰色地带的游击队。
它的生意逻辑更简单：用户把请求发给中转站，中转站用自己的渠道调用大模型，再把结果返回。好比 AI 世界的地下供电系统，官方电路又贵又受限，便有人私下搭线、通电、分发。
这门生意的暴利程度令人咋舌。智械岛从资深投资人处得知，一个头部中转项目的月流水大概能做到 500 万元，毛利率接近 50%。
最常规的是批发零售，批量购买开发者的 Coding Plan 套餐，把配额合并后再转售。或者通过技术手段把网页版或客户端窗口封装成 API 接口，更极端的是批量注册创业公司账号，骗取 OpenAI 等平台的免费额度，再零成本转卖。还有人批量购买会员账号，每个分给 20 人使用来分摊成本。
如果以上还只是灰产，那么模型掉包已经涉嫌欺诈，用户花了高价，以为用的是 Claude 等顶级模型，实际调用的却是低端模型。
非法 AI 中转站不仅账号随时会被封禁，用户输入的对话和上传的资料都有可能被后台截留、倒卖牟利。
多重灰色操作叠加，让这门生意的利润彻底甩开传统金融灰产。但也正因如此，Token 中转站的生意注定短命，它填补的是 " 需求跑在规则之前 " 的市场空白，是 AI 浪潮中的阶段性产物。
一旦上游厂商对违规操作的打击越来越严，靠逆向和黑卡撑起来的利润空间，会越来越窄。
三、成本悬崖前的集体转身
Token 需求不仅跑在了规则前面，还跑在了成本前面。尽管试水期间反对票占多数，豆包还是开启正式收费，最直接的原因就是算力成本。
截至 2026 年 6 月，豆包大模型日均 Token 调用量已突破 180 万亿。按每百万 Token 综合成本 4 元估算，单日成本高达 7.2 亿元。即便按最保守的测算，一天也要 1.3 — 2.4 亿元。
字节跳动的利润正在被 AI 投入吞噬。2025 年，字节 2025 年资本开支约 1500 亿元，大部分集中在 AI；2026 年已上调至 2000 亿元。当利润被侵蚀、投入还在加码，商业化就成了不得不走的路。
但付费用户的反馈并不乐观。有用户发现，豆包的 " 办公任务模式 " 虽然方向对了，但干活中容易出 bug，同时，额度用得太快像开盲盒，完全不知道做完一个任务会消耗多少。
不止字节在算力上产生吃紧的现象，全球其他大厂对员工 Token 额度也全面收紧。
Uber 到 4 月就已经花光了 2026 年全年的 AI 预算，随后把员工月度使用额度限制在 1500 美元；Meta 设置支出上限，或要求员工改用更便宜的模型；亚马逊叫停了内部 AI 使用排行榜 KiroRank，告诫员工 " 不要为了用 AI 而用 AI"。
腾讯于 6 月宣布调整 Token 额度，全员统一额度改为按工作任务动态分配，不搞排名。
四、谁真正赚走了 Token 的钱？
目前，Token 经济的产业链已经形成清晰的层级，且每一层的赚钱逻辑截然不同，有人赚稀缺的钱，有人赚生态的钱，有人在烧钱换未来。
最上游的芯片厂商们，靠卖铲子挣钱。这一层的核心逻辑是技术壁垒越硬、产能越稀缺，利润越厚。
英伟达说，每一个 Token 都是利润单位，—但真正拿走利润的，是制造 Token 的机床本身。沐曦股份三年营收增长超 30 倍，靠的就是这把别人造不出来的铲子。
中游复杂些，可分为三层，第一层云厂商生态锁定，其盈利逻辑是迁移成本，入口亏损、后端盈利。
通用模型可以亏损，一旦企业被 Agent 绑定在云生态里，平台收的钱就从 " 算力费 " 变成了 " 生产流水的过路费 "，企业把数据、工作流、Agent 都建在某一朵云上之后，想搬走比登天还难。
火山引擎、阿里云用低价模型抢入口，靠云存储、数据库、安全等服务赚钱。2025 年火山引擎公有云 MaaS 市场份额接近一半，但全年实际营收仅约 15 亿元，2026 年目标已上调至 150 亿元，说明这个市场仍在烧钱换规模阶段。
第二层模型厂商，赚的是 " 能力分层 " 的钱。轻量模型走量，抢通用流量；旗舰模型守价，锁定编程、长上下文等高价值场景。这条路门槛极高，只有真正在 Coding、Agent 等场景有不可替代能力的模型厂商，才能守住高价。
第三层运营商则还在摸索 " 流量转 Token"。
2025 年，三大运营商净利润同比下降 2.3%，终结了连续 12 年的正增长，由于传统通信见顶，Token 成了押注的新增长点。今年 5 月，中国电信推出 9.9 元 /1000 万 Token 的套餐，中国移动紧随其后。6 月 29 日，中国移动又设立了 Token 办公室。
但运营商的困境也很明显。国家数据局局长刘烈宏曾表示，当 Token 成为新的计价单元，不能简单复制低价抢市场、补贴换规模的流量时代打法。运营商卖的是 " 管道 " 的延伸，把 AI 算力包装成流量包，但管道本身不产生价值，没有核心模型能力，就难以掌控定价权。
最下游的应用场景赚取场景壁垒的钱。
AI 办公、AI 编程、法律合同审查等这些有场景壁垒和用户粘性的应用，真正吃到了红利。
比如，金山办公毛利率高达 85.95%，但高毛利并非模型带来的，而是来自文档场景。没有场景壁垒的 AI 应用，每一分收入都要先被芯片厂商、云厂商、模型厂商层层分走。
整条链上看下来，利润并没有随着 Token 调用量的爆发而均匀扩散，只有少数有场景壁垒的应用层玩家真正赚到了钱。
而像硅基流动这样的独立第三方 MaaS 被夹在中间，没有芯片的稀缺性，没有云厂商的生态锁定，也没有自研模型的定价权，只能靠烧钱换规模，赌一个时间差。
五、结语
脉脉上有员工吐槽：" 我用工资买 Token，效率给公司提升了，大模型厂商也赚到了钱。只有我在付费上班，工作量也没见少。"
这不是一个人的困境，所以面对宏大的 Token 叙事，无论是英伟达宣布将数据中心定义为制造 Token 的工厂，还是联想发布 Token 工厂解决方案，那位腾讯员工可能都并不关心，他想的是究竟要回归古法编程手搓代码，还是自费加额度花钱打工？
AI 已经成为付费资源，每一个被卷入这场变革的人，都要重新算自己的账，那些被烧掉的 Token，终究要有人买单。
