本文刊发在商业内幕，作者阿利斯泰尔·巴尔是《商业内幕》科技简报的作者。点击此处订阅。此前，他曾担任《商业内幕》全球科技编辑和彭博社大型科技团队负责人，并在《华尔街日报》、《今日美国》、路透社和MarketWatch等媒体从事新闻报道工作。

最近，我和一家人工智能基础设施公司的首席执行官共进午餐。我不能透露他的名字，但他说的一句话确实引起了我的注意：今年晚些时候将出现一批新的人工智能模型，会更强大，也会更高效。

这很可能让人工智能 token 变得更加充足，并且价格大幅下降。token 是模型处理信息的基本单位，也是衡量和定价人工智能使用量的标准方式。

围绕“tokenmaxxing”的焦虑可能会降温。或者，用户也可能再次进入狂热状态，更加毫无顾忌地消耗更多 token。

无论哪种情况，token 的价格很可能即将暴跌。这就是为什么我们已经看到一些人工智能模型提供商大幅降价，也看到其他公司开始谈论降价。

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OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼最近表示，人工智能成本已经成为一个巨大问题，并补充说，这家创业公司将有“很多办法帮助人们用更少支出获得更多价值”。

这一趋势可能已经开始反映在数据中。由 Silicon Data 运营、受到密切关注的 token 支出指数在5月底触及约2.06的高点，截至6月10日已降至1.75。

Silicon Data 首席执行官卡门·李告诉我，这可能意味着许多人工智能模型的 token 价格正在下降。

推动 token 价格下降的主要力量，是正在席卷人工智能数据中心的新一轮技术浪潮。

英伟达 Blackwell GPU 眼下正在大规模安装。到今年下半年，这些系统将开始大规模运行，这些芯片其实更像超级计算机，将帮助人工智能实验室训练新模型，并以更高效率运行这些模型。

这些系统的正确安装花了一些时间，部分原因是它们需要水冷，还要求其他复杂的新型数据中心配置。但回报可能非常巨大。

受尊敬的人工智能研究公司 SemiAnalysis 将英伟达最顶级的 Blackwell 系统 GB 300 NVL72，与英伟达上一代系统 Hopper HGX 200 进行了比较。

在旧系统上，每块 GPU 每秒生成90个 token，而新的 Blackwell 系统每秒生成6000个。也就是多出65倍。

这些系统消耗大量电力，而较新的 Blackwell 产品耗电更多。因此，SemiAnalysis 还比较了每个系统每兆瓦能够生成多少 token。按这一指标计算，Hopper 每秒生成54000个 token，而 Blackwell 每秒生成280万个，多出50倍。

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由于这些耗能的人工智能数据中心，电价正在上涨。因此如今评估 GPU 系统时，会看生成100万个 token 需要多少成本。

SemiAnalysis 也做了这项测试，结果发现，旧款 Hopper 系统每生成100万个 token 的成本为4.20美元。Blackwell 系统的成本为12美分，便宜35倍。

再说一次，随着2026年推进，新的人工智能模型将越来越多地在这些新的 Blackwell 系统上训练和运行。这很可能带来廉价生成 token 数量的大幅增加。

这就是为什么人工智能模型提供商很可能会大幅下调 token 价格：因为他们做得到。