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人工智能竞争的“上半场”已落幕 ，以模型性能论英雄的时代成为过去，“下半场”的应用千帆竞发 。随着AI走向现实世界 ，成本则成为参与者们的胜负手 。全世界都在寻找便宜的Token ，“下半场 ”将考验着参与者们的硬件设施。
形势比人强，国际巨头们不得不重金投入基础设施建设 。统计数据显示，亚马逊 、谷歌等公司拟在2026年进行6500亿美元的资本开支 。但这一消息犹如投下重磅炸弹 ，吓坏了投资者 ，科技巨头接连暴跌，微软 、IBM、甲骨文等公司年内跌幅一度超过20%。
全行业重资本开支意味着 ，行业竞争格局激烈 、护城河衰减 、自由现金流和利润承压、股东回报减少 、产品端报价趋于“大宗商品化 ” ，商业模式脆弱性增加 。国际巨头们遭遇价值重估，就连AI产业最上游的英伟达也遭遇了资本抛售 ，2月26日英伟达大跌5.46% 。
成本厮杀成为胜负手
在一个行业里 ，如果有大量新的玩家横空出世，那意味着竞争格局走坏 ，行业的护城河在消失 ，产品的报价也会竞相走低，而这正是国际巨头们面临的现实。
在这波AI投资的浪潮里 ，曝光度最高的一个词叫Token ，即通常所说的词元，它是处理文本的最小数据单元。如果说互联网时代信息传输的核心度量是“流量”，那么人工智能时代 ，这一关键指标正变为词元——用户输入的每一个字 ，模型生成的每一段话 、识别的每一幅图像，都在消耗词元 。
“下半场 ”来临 ，AI要干活 ，要扎根现实场景，就要消耗Token 。全世界应用者都在寻找便宜的Token ，国际巨头在成本上并无优势 ，反而是中国的大模型因成本优势正在吃掉全球开发者市场。
根据2026年2月的最新公开信息，MiniMax M2.5?针对100万Token（即1M）上下文长度的API报价如下 ，?输入价格?2.4元人民币 ，?输出价格?24元人民币；尽管这是MiniMax的最高档位价格，但其成本仍远低于国际同类顶尖模型 。例如 ，Claude Opus 4.6的输入价格约为5美元 ，输出价格高达25美元 。MiniMax M2.5的价格仅为Claude的约1/15至1/10。
高盛在最新研报中认为，MiniMax是全球化最强的中国大模型，在文本与编程领域具备显著的全球潜在市场增长空间 ，其核心优势是70%海外收入、全模态产品线及美国SOTA模型十分之一成本的性能 。
2026年 ，中国大模型正在悄悄吃掉全球开发者市场 。OpenRouter最新周度数据显示，MiniMax M2.5以2.45万亿Token空降榜首 ，Kimi K2.5以1.21万亿紧随其后 ，智谱GLM 5和DeepSeek V3.2分列第三、第五。平台前十模型总Token量约8.7万亿，中国模型独占5.3万亿 ，占比61% 。
我国大模型公司的Token被国际用户大量调用的现象 ，也被戏称为“Token出口 ” 。它意味着，如果一个美国开发者在旧金山发出一条API请求 ，数据从加利福尼亚出发 ，经由太平洋海底光缆抵达中国某地的数据中心，GPU集群开始工作 ，电从中国的电网流向那些芯片 ，推理完成，结果回传。整个过程，也许只用了一两秒 。
Token的成本拆开来看 ，最核心的两项是算力和电力 。“Token出口”本质是将电力与算力转化为可交易的数字产品 ，实现零关税 、零物理物流的“电力衍生品 ”出口?。
AI的尽头是电力，尽管国际巨头此前三年已经投下了巨额资本开支 ，并计划在2026年再投入6500亿美元 ，但受电力和水资源等现实问题限制，它们的大模型成本远远高于中国同行 ，依托我国的绿电成本优势和国产算力 ，国产大模型的成本优势遥遥领先，这也是吸引世界用户的本质所在。
投资需要确定性
国际巨头拟在2026年砸下6500亿美元的资本开支 ，让投资者进一步看清了投资于致力
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