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AI Token 價跌穿 1 美元：中國減價戰令推理成本急降，AI 開支卻繼續升
Silicon Data 指數於 2026 年 8 月 31 日跌至每百萬 token 97 美仙，創指數成立以來新低。 DeepSeek 將 V4 Pro 價格永久下調 75%，Xiaomi 更把 MiMo V2.5 API 價格最多削減 99%，令中國模型競爭演變成更廣泛的 AI 推理減價戰。
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研究答案
重點
- Silicon Data 指數於 2026 年 8 月 31 日跌至每百萬 token 97 美仙，創指數成立以來新低。
- DeepSeek 將 V4 Pro 價格永久下調 75%，Xiaomi 更把 MiMo V2.5 API 價格最多削減 99%，令中國模型競爭演變成更廣泛的 AI 推理減價戰。
- 推理成本下降可以帶動用量增長，甚至抵銷單價跌幅；不過，AI 資本開支與銷售增長之間約 46% 的差距，仍突顯回本和盈利能力的風險。
AI 提示
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What caused the Silicon Data LLM Token Expenditure Index to fall below $1 per million tokens to a record low, how did Chinese AI laboratorie. Article summary: The index fell below $1 because the effective market price of inference was pushed down by cheaper open-weight Chinese models, aggressive API discounting, lower production costs, and competitive cuts by frontier provider. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
AI 模型最核心的「原材料」——token——突然平到穿底，但 AI 行業花費並無因此縮水，反而持續增加。表面上好似互相矛盾，關鍵在於：Silicon Data 的指數量度的是每單位推理服務的有效價格，不是整個 AI 市場用了幾多 token，亦不是行業總共花了幾多錢。
指數跌穿 1 美元，實際代表甚麼？
Silicon Data LLM Token Expenditure Index 是一項按用量加權的市場指標，反映市場平均為每百萬個大型語言模型 token 支付幾多錢。換句話說，用得愈多的模型，其價格在綜合讀數中影響愈大。它並非單一模型的價目表，也不是 token 總用量或 AI 總支出指標。2
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截至 2026 年 8 月 31 日，廣泛市場指數跌至 97 美仙，是指數成立以來最低，亦較初夏高位低逾一半。4 因此，較準確的解讀是：市場目前願意為每一單位 AI 推理能力付出的價格大幅下降，而不是 AI 需求正在消失。
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指數走勢大致一路向下：6 月初每百萬 token 價格仍高於 2 美元，8 月初約為 1.16 至 1.18 美元，之後跌穿 1 美元。1
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4 不過，中間個別日子的公開數字並不完全一致，例如有報道引述 7 月 27 日讀數為 1.43 美元，因此較穩妥的說法是確認整體跌勢，而非過度解讀每一個中途數字。
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點解中國 AI 公司會將價格打到咁低？
今輪跌價並非單一因素造成，而是幾股力量同時出現：
- 平價中國模型搶佔用量。 開放模型及低成本模型，為開發者提供高階專有模型以外的選擇，令市場加權平均價格向下。
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- API 價格成為搶客和爭市佔的武器。 當不同模型之間的能力差距收窄，開發者自然會比較「每一蚊買到幾多能力」，價格便成為供應商爭取部署量的重要手段。
- 推理成本改善。 當模型生產及服務成本下降，供應商便較容易以較低價格提供更多輸出；但現有證據並不足以證明每一間公司都有相同的成本結構。
- 減價戰由中國蔓延到全球。 面對平價模型壓力，其他前沿模型供應商亦下調較低價產品的收費，令整個推理市場承受更大減價壓力。
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最具象徵性的動作，來自 DeepSeek。公司在 5 月宣布，將 V4-Pro API 價格下調 75%，並把新價格永久保留，即約為原價四分之一；實際收費則按使用類型而異。33
Xiaomi 隨後宣布，MiMo-V2.5 系列 API 價格最多削減 99%。同期亦有報道指，ByteDance、騰訊、MiniMax 和阿里巴巴等中國主要 AI 公司相繼減價。39
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對買家而言，競爭焦點因而由「邊個模型最強」變成一籃子比較：每美元的能力、回應速度、處理長文本的表現、可靠性，以及部署時有幾大彈性。對於大量日常工作，只要模型能力夠接近，價差便足以令用量迅速轉移。
價格戰亦開始觸及可持續性問題
極低價格未必可以無限期維持。8 月，DeepSeek 上調較新旗艦模型的收費，並引入繁忙時段及非繁忙時段價格；非繁忙時段價格是繁忙時段的一半。35
新安排顯示，供應商除了搶用戶，亦要管理 GPU 使用率和基礎設施成本。換句話說，AI 推理市場可能正由「不斷減價搶量」逐步走向「按需求調節價格、改善商業化」的新階段。
Token 價跌，點解 AI 總開支仲可以升？
答案其實可以用一條簡單公式概括：
總開支 = 每個 token 價格 × 使用 token 數量
假設價格下跌 90%，但用量增加超過 90%，總開支仍然可以上升。AI 變平之後，原本因成本太高而不划算的工作，開始值得交由模型處理，例如自動化客服、寫程式、文件整理、長文本分析，以及需要 AI 自主分步執行的 agent 工作流程。
部分分析指，自 2023 年以來，token 價格跌幅超過 90%，但 AI 總開支大約增加一倍。這種現象符合一個擴張中的市場：低價不是摧毀需求，而是令更多應用變得經濟上可行。19
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中國的 token 經濟亦提供了用量增長訊號。國家數據局表示，3 月每日 token 消耗量超過 140 萬億，比去年底的 100 萬億高出逾 40%。26
32 中國大型電訊商亦持續投資 AI 算力：中國電信上半年智能計算收入增加 95%，中國聯通計算基礎設施資本開支按年增加逾 80%。
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這些數字不代表每一間模型公司都已經賺錢，但反映出一個重要機制：單位價格愈低，市場便可能以更大的用量，支撐更多雲端容量、數據中心、晶片、網絡設備和電力需求。
風險在於：用量增長未必追得上基建投資
對 AI 行業較樂觀的解讀是，推理成本下跌正是大規模普及的起點。當「智能」變得更平，新增 token 用量或足以帶動雲端、數據中心、晶片、網絡和電力的長期投資。
但較審慎的觀點會問：收入和利潤幾時先追得上投資？引用 Allianz Research 的報道估算，AI 資本開支與銷售增長之間的差距約為 46%，高於 2001 年電訊業過度投資周期約 32% 的差距。20
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這個比較是警號，並不等於證明 AI 一定會重演電訊泡沫。AI 基建日後可能支援遠高於目前的工作量，但市場仍面對三項主要風險：
- 價格通縮： 模型能力持續提升，但實際售價可能繼續下跌。
- 使用率風險： 高昂的固定基建成本，需要長期穩定需求，而不只是短暫的用量高峰。
- 變現風險： token 用量必須增長得夠快，才可以抵銷實際成交價格下跌，並為龐大的資本投入帶來回報。
正確閱讀這個指數的方法
Silicon Data 指數創新低，最好視為市場「定價能力」及「支付意願」的訊號，而不是單獨用來判斷 AI 需求的溫度計。它反映市場正為每一單位推理服務付出更少，部分原因是用量轉向較平的模型，亦因供應商正在激烈減價競爭。7
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真正關鍵的問題是下一步：價格下跌會否解鎖足夠多新工作，令總收入繼續擴大；抑或減價戰跑得比用量增長更快，最後留下昂貴基建，卻換來疲弱回報？
現有證據支持前者作為需求擴張的可能性，亦支持後者作為不可忽視的財務風險；至於最終會走向哪一邊，現階段仍未有定論。
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「AI Token 價跌穿 1 美元：中國減價戰令推理成本急降，AI 開支卻繼續升」的簡短答案是什麼？
Silicon Data 指數於 2026 年 8 月 31 日跌至每百萬 token 97 美仙，創指數成立以來新低。
首先要驗證的關鍵點是什麼？
Silicon Data 指數於 2026 年 8 月 31 日跌至每百萬 token 97 美仙，創指數成立以來新低。 DeepSeek 將 V4 Pro 價格永久下調 75%，Xiaomi 更把 MiMo V2.5 API 價格最多削減 99%，令中國模型競爭演變成更廣泛的 AI 推理減價戰。
接下來在實務上我該做什麼？
推理成本下降可以帶動用量增長，甚至抵銷單價跌幅；不過，AI 資本開支與銷售增長之間約 46% 的差距，仍突顯回本和盈利能力的風險。