（文/赖家琪 编辑/吕栋）
中国人工智能（AI）领域的定价策略正发生转变。
据美国“商业内幕”网站当地时间9月18日报道，美国银行发布的一份报告指出，中国AI企业正摒弃简单粗暴的“价格战”，开始更多地围绕完成任务的成本进行定价，这一趋势正在改变中国AI产业的商业模式。
报道称，在DeepSeek等低成本中国AI模型出现后，市场此前经历了一轮激进的价格下调。但如今，这种“价格战”正从全面降价转向分层定价。
美国银行分析师在报告中表示，如今企业价格竞争的重点正越来越多地转向AI模型完成任务的效率，而不只是处理每个Token的价格。具备更强推理能力、更长上下文窗口、多模态能力以及智能体（Agent）工作流的模型，仍然可以凭借更强的能力获得溢价。
“基础推理能力正日益商品化，而前沿能力仍然存在差异。”报告写道，“关键经济指标正在从每个Token的价格，转向完成一项任务的成本。”
分析师们认为，这一模式的转变还可能重塑中国AI产业的利润分配格局。从长期来看，AI芯片、半导体设备、存储芯片以及大型云计算平台可能仍将拥有最强的盈利能力，而单独的AI模型开发商则可能相对处于劣势。
这一趋势并非中国独有。今年上半年，“词元消耗最大化（tokenmaxxing）”一度在硅谷流行，企业鼓励员工竭尽所能地大量使用AI。但随着账单高企，如今“各模型最佳搭配运用（modelmaxxing）”开始当道。企业越来越多地根据成本和性能，为不同任务选择不同的AI模型，而不是依赖单一模型。
国盛证券此前在报告中表示，海外大厂关于token消耗的看法正趋于理性。紧缩token已成硅谷大厂新风向。研究显示，企业每花一美元在token上，约八成隐性损耗在修复bug、重写代码与审查延迟。个人效率提升不等于公司收益增长，厂商开始从按token计费转向按结果计费，理性回归倒逼工作流重构。
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