注意到，正当市场因投入人工智能(AI)的巨额资金能否获得回报而变得日益焦虑之际，该行业每单位使用量的价格正在震荡走低。

用于追踪用户为 AI Token支付费用的“硅谷数据 LLM Token 支出指数”在去年 12 月创立并经历近乎翻倍的增长后，目前已从 5 月份的高点下跌了近 20%。对于支持了该行业繁重发展的 7000 多亿美元资本支出狂潮，该指数是所有人能获得的最清晰的解读指标。

对于股票投资者而言，这可能正闪烁着警告信号：面对日益看重成本的的客户，AI 公司正在失去定价权，而对最终迎来 AI 暴利的预期可能会被证实是错位的。

资深投资者路易斯·纳维利尔表示：“越来越多报告表明，以 Token 计价的 AI 解决方案用户由于成本高昂，不得不限制其无节制的使用。有传言称 OpenAI 正将 IPO 推迟到明年，这被视为当前盈利能力仍是一个问题的迹象。”

LLM代币支出指数在回调前翻了一番

需要澄清的是，指数走软并不意味着 AI 变得更便宜了。该指标融合了价格和使用量，这意味着下跌可能暗示着非常不同的情景：要么是官方目录价正在下降，要么是需求正在向更便宜的模型转移。它也可能指向买家愿意承担的实际意愿出现了真正的松动。

这些可能性中的每一种都带来了不同的影响。创建该指数的“硅谷数据”公司已警告人们不要将其解读为价格标签。该公司称其为边际支付意愿的替代指标。

首先从乐观的解读开始：尽管自 2023 年以来 Token 价格暴跌了 90% 以上，但总支出自去年以来大约翻了一番。更便宜的 Token 扩大了市场。这意味着指数的停顿仅仅是消化吸收，而需求是真实的，资本支出是物有所值的。英伟达、内存制造商和数据中心企业的看涨逻辑正是建立于此。

现在来看看让人夜不能寐的另一种解读：熊市看空者警告称，该指数的持续疲软可能会结束让本轮周期中几乎所有 AI 概念股都剧烈反弹的交易。

正是 Token 支出证明了下一笔资本支出订单的合理性，而账单现在看起来已经有些捉襟见肘。安联研究表示，AI 投资与销售额之间存在近 46% 的增长差距。这比 2001 年电信泡沫破裂期间测得的 32% 的分歧还要严重。

超大规模数据中心正在为人工智能交易提供资金

对多头来说幸运的是，这种下行趋势已经暂停。在经历了一周的平盘之后，现在喊见底还为时过早，但这足以让反弹的论点保持生机。

凯塔利斯特基金高级投资组合经理大卫·米勒表示：“在训练阶段，AI 基础设施和 Token 生成的成本高得惊人，但在目前的推理阶段，经济效益要明显好得多。AI 的净使用为公司带来了正的投资回报率，至少从长远来看是这样。”

此外，还有一个更近期的、来自需求端的理由，解释了为什么看跌的解读可能会站得住脚。华盛顿对控制这一关键行业展现出了新的意愿。就在本周，美国政府取消了对 Anthropic PBC 公司的 Fable 5 模型的国外访问限制，而就在几天前，监管机构还要求 OpenAI 错开即将发布的新版本。

与此同时，欧盟的《人工智能法案》针对前沿模型提出了强制性评估和严格的透明度要求。这些举措都没有直接限制价格，但确实在顶级平台上造成了部署和合规负担，而次之但依然有用的系统则不需要承担这些负担。这一考虑可能正好为公司的首席财务官们提供了一个理性的理由，将工作负载引导到更便宜的模型上。

可以肯定的是，这并不是对芯片过剩的呼吁。顶级 GPU 和高带宽内存(HBM)到 2026 年都已售罄，直到 2028 年才会迎来实质性的缓解。硬件层面的启示更为微妙，它指向了需求结构正在从顶级训练 GPU 转向推理优化部件。这改变了赢家的组合，但并不会给你提供一个做空的机会。

SOX 的绝对估值和相对估值均已从 15 年高位回落

尽管如此，“毫无节制”的市场热情、来自中国日益激烈的竞争以及价格敏感性，仍让德意志资产管理由首席投资官文森佐·韦达领导的策略师们保持谨慎。他们表示：“我们正在监控估值可能看起来过高的领域。”

结论是，Token 图表具有双重性，人们应该同时持有这两种解读。如果 6 月晚些时候的平盘势头得以维持，且这波下跌只是需求结构转变的消化期，那么更便宜的 Token 将继续扩大市场，这意味着资本支出维持其合理性，让看涨逻辑完好无损。

相反，如果这正是在监管逆风将需求推向低端市场的同时，客户支付意愿达到顶峰的节点，那么这笔交易中最昂贵的部分也将首先瓦解。因为正是定价权的故事——而非硅片(硬件)的故事——在支撑着通往 2027 年 1 万亿美元资本支出的步伐。