AI 的下一个拐点，是 Token 的价格

Token，官方称谓为「词元」，是 AI 世界中处理文本的最小基本单位。AI 生成的每一个字和词都由 Token 来计数，它决定了你使用 AI 的费用。

一、先抛一个结论

未来的 Token 会非常便宜。便宜到你几乎感觉不到它的存在。

我知道这句话听起来有点狂。毕竟现在用 AI Agent 做个稍微复杂的任务，几轮对话下来就是上百万 Aoken，换算成人民币可不是小数目。

"AI 很强，但太贵了"，几乎是这个阶段最常见的判断。

但我一直觉得，这种贵大概率只是阶段性的。下面说说为什么。

二、流量的故事，我们其实已经见过一次

翻了翻以前的记录，找到当时随手发的想法。

这条是 2011 年发布：

现在回头看，其内容很早就应验了。当年流量五块钱三十兆，现在几乎免费。你手机里每一个 app 都在用流量，但你已经不会去想“这次刷视频花了多少流量费”。

这里有一个很重要的规律：基础设施的价格，会反过来塑造上层内容的形态。

移动互联网早期，手机上网主要承载的是文字。不是大家更爱看字，而是流量贵、网络慢，视频根本撑不起来。等流量便宜了一点，图片爆发了。再往后，短视频和直播才成为主角。

不是先有了全民刷视频的需求，才逼着基础设施降价。而是基础设施先便宜到了某个阈值，新的内容形态才爆发出来。

记住这个规律，后面会用到。

三、AI 正在走同一条路

今天大多数人用 AI 的方式，本质上还是一个聊天框。打开对话窗口，问一句，答一句。关掉，它就像停止了一样。

这很像移动互联网早期的状态。但如果你把视线挪到开发这个领域，会发现一条完整的演进路径已经在眼前展开了。

AI Coding

最早是AI Coding。你写代码，AI 帮你补全几行。本质上还是人在主导，AI 只是一个更聪明的生成工具加自动补全，Token 消耗很克制。

Vibe Coding

然后是25年年尾时的Vibe Coding。你不再逐行写代码了，而是用自然语言描述“我想要什么”，AI 整段整段地生成。交互方式变了，Token 的消耗量级直接跳了一档。

Agentic Engineering & Harness Engineering

再往后就是现在的Agentic Engineering 和 Harness Engineering。AI 不只是写代码，例如OpenClaw一样，是自己规划任务、执行、测试、发现问题、修正，人的角色从“写代码的”变成了“定方向、设约束的”。Token 消耗再跳一档。

Autonomous Organization

继续往前看，是Autonomous Organization。多个 AI agent 协作，分别扮演产品经理、架构师、开发者、测试，完成一个完整的产品流程。人甚至不需要逐步介入。Token 的消耗变成了持续的、后台的、海量的。

每跨一级，Token消耗不是线性增长，而是量级跃迁。

这条线和流量的故事完美呼应：文字、图片、短视频、直播，每一步流量消耗都是上一步的几十倍甚至上百倍。正是因为流量足够便宜，后面的形态才有可能成立。Token 也一样，如果 Token 不够便宜，AI 就会永远停留在“你问一句我答一句”的阶段，Agentic Engineering 和 Autonomous Organization 根本跑不起来。

四、Token 正在变成标准化商品

讲到这里，可能有人会问：便宜的 Token 质量会不会差？

这个问题放在一两年前确实成立。那时候各家模型的差距很大，选错了模型，效果天差地别。但现在情况不太一样了。

各家大模型的核心能力正在快速趋同。对于绝大多数实际应用场景，无论是写文案、做客服、数据提取还是代码辅助，主流模型之间的输出质量差异，用户体感上已经拉不开太大距离了。

更重要的是，“质量”这个维度本身正在被重新定义。以前比的是裸模型的推理能力和知识广度。现在有了 MCP、Skill、RAG、Agent 框架这些工具的加持，很多“模型本身不够聪明”的问题可以被工程手段补上。一个稍弱的模型加上好的工具链，实际效果可能比一个更强的裸模型还好。

所以竞争的叙事正在发生转变。从“谁家模型好”变成了“大家都能做差不多的事情时，谁的 token 更便宜”。这不是说质量不重要了，而是质量已经过了“够用”的门槛。一旦过了这个门槛，价格就成为新的决定性变量。

Token 正从一种稀缺的高级资源，变成一种标准化的基础商品。

五、要到那个未来，Token 必须先变便宜

这里有一个很有意思的因果关系：不是“等 AI 发展好了，Token 自然就便宜了”，而是只有 Token 先变便宜，AI 才能发展成那个样子。

这和流量的故事一模一样。是基础设施先到了某个阈值，新的内容形态才爆发出来。如果 Token 一直贵，它就会一直停留在聊天框里，停留在“问一句答一句”的阶段。只有便宜到某个临界点，Agent 协作、持续推理、环境智能这些东西才有可能真正铺开。

那 Token 怎么才能变便宜？

模型分层

不是所有事都要叫最贵的大模型。大模型负责最复杂、最稀缺的那部分能力，比如跨领域推理、长链条决策。大量通用任务会被更轻量的模型接住。真正昂贵的智能依然昂贵，但它只负责极少数高价值的任务。

缓存机制

系统会从“每次重新推理”变成大量复用和提前准备。今天很多 AI 请求本质上还在做一件非常原始的事：每次都从头想一遍。未来缓存、复用、预计算这些机制成熟之后，大量重复性的 Token 消耗会被省掉。

端侧算力

端侧、边缘和云端会共同分担。不是所有计算都要上云。当越来越多任务在设备端就能处理，云端的压力降低，平均成本天然往下走。

图为NVIDIA GTC 2026 中体内搭载了英伟达最新的 Jetson AGX Thor 边缘 AI 芯片的“雪宝”与老黄的实时互动

效率与能源

再往底层看，芯片效率的提升和能源成本的下降也在同步推动，只是这些变化的周期更长，不像软件层面那么立竿见影。

当这些力量叠加在一起，token 的价格曲线大概率会走出和流量一样的轨迹：先是缓慢下降，然后在某个点加速，最后便宜到你不再单独关注它。

六、还要等多久

十多年前我写“抱着平板在地铁里玩 LOL”的时候，不知道要多久才能实现。

现在说“Token 会像流量一样便宜”，我相信一定会比流量来得要更快。