北京
一個在科技公司工作的朋友，最近公司開始讓所有人每天用AI寫報告。
他問我：「這玩意兒公司要花多少錢？」
我問他：「你知道你每天發出多少個詞元嗎？」
他說不知道。
大多數人都不知道。但背后的賬，其實可以算清楚。
一個問題，一次對話，燒了多少錢？
詞元（token）是AI的計價單位，大致相當于中文的半個字。
你向AI問一個問題、它給你一個完整答案，一次對話大約消耗300到2000個詞元，取決于問題長度和回答復雜度。
以目前主流大模型定價為例（以國內某頭部平臺公開定價為參考，2026年4月）：
輸入1000個詞元約0.001元，輸出1000個詞元約0.002元。一次普通對話成本：約0.001至0.005元。
一個員工每天問AI 100次，據公開定價推算，一年的AI成本約36至180元。
聽起來極便宜？但放到企業規模就不一樣了。
? 中國日均token調用量：140萬億（國家統計局，2026年3月新聞發布會）
? 較2025年底增速：超40%（同一來源）
? 阿里云部分模型漲價：2026年3-4月，單價上調20-30%（新浪財經）
? 企業AI成本測算（1000人規模，每人每日100次調用）：年成本約4萬至20萬元（據公開定價推算，實際因合同折扣有差異）
? 大模型API價格走勢：每6-12個月單位成本下降約50%（綜合多家研究機構報告）
誰是AI最大的付費方？
▍第一梯隊：科技大廠自用
阿里、騰訊、百度、字節——這些公司內部用AI的規模遠超外界想象。一個千人級的技術團隊，如果全員使用AI輔助編程，每月的API費用可能在百萬元量級（據公開定價及行業經驗估算）。
但對它們來說，這個成本有個有意思的對沖邏輯：自己開發大模型，自己也是「供應商」——內部用AI省掉的人力成本，遠大于API費用。
▍第二梯隊：AI應用創業公司
這才是最難熬的一批。
用AI幫用戶生成報告、寫文案、做設計——這類應用的核心成本就是API調用費。收入增長靠用戶量，但成本隨用戶量線性增長，毛利率極難提升。
「越受歡迎越虧錢」，是2024至2026年很多AI應用創業公司的真實處境。
▍第三梯隊：傳統企業AI化
制造業、金融、醫療……正在「AI化」的傳統企業，往往是把AI包在年度軟件訂閱里付費，感知不到單次調用成本。據業內人士反映，規模較大的機構通常能拿到比公開定價有較大幅度的折扣，具體合同條款因企業規模和談判能力而異。
用AI最多的，不是個人，是企業。
成本在下降，臨界點在哪里？
這是整件事最關鍵的一個問題。
從行業規律來看，主流大模型單位token成本每6到12個月下降約50%（綜合多家券商及研究機構報告）。以OpenAI為參照，2022年GPT-3系列調用成本與2026年相比，有大幅度下降（來源：OpenAI歷年API定價公開信息及業內對比分析）。
這條曲線意味著：當AI成本降到某個臨界點，「全員用AI」從特權變成標配。
根據行業推算，當一次完整對話的成本降至極低區間，中小企業的規?；占皩⒓铀俚絹?。有分析認為，這個時間點可能在2027至2028年出現（來源：綜合多家機構研究報告，僅供方向參考）。
屆時，整條AI產業鏈——算力、電力、網絡——都將面臨新一輪的需求沖擊。
AI最貴的時代已經過去了。 最便宜的時代，還沒來。但它在路上。
理解AI成本的走勢，比理解任何單一技術突破都更重要。
它決定的不是「誰的模型更聰明」，而是「什么時候AI會真正走進每一個公司的日常預算」。
答案是：快了。
作者：蘇晚
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?? 信息來源
1. 國家統計局：2026年3月日均token調用量數據（2026年4月16日新聞發布會，毛盛勇發言）
2. 新浪財經：阿里云大模型服務漲價報道（2026年3-4月）
3. 各主流大模型平臺API公開定價（阿里云百煉、騰訊云等，2026年4月）
4. OpenAI歷年API定價公開信息及業內對比分析
5. 綜合多家券商及研究機構報告：大模型成本曲線下降規律
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