硅数据LLM代币价格指数创历史新低

硅数据的LLM代币支出指数在周一降至0.97美元，这是自去年底基准推出以来的最低读数。从早夏的高点回落超过50%是推断价格通缩的清晰表现，这有利于用户，但在IPO审查前考验前沿实验室的定价能力。

关键要点

硅数据的LLM代币支出指数在周一打印出0.97美元，这是自去年底创建基准以来的最低水平。
该指标从今夏早些时候设定的高点下跌超过一半，延续了推断成本的快速重新定价。
该指数旨在跟踪大型语言模型代币的市场现行价格，这是用于计量和计费LLM使用的单位。
开源中文模型、OpenAI在7月底的GPT-5.6降价以及与需求相关的“动态定价”被认为是推动代币价格下跌的关键因素。

LLM代币价格创下新低：硅数据的指标为0.97美元

硅数据的LLM代币支出指数，作为大型语言模型代币市场价格的每日基准，在周一降至0.97美元。这是自去年底创建该指数以来的最低读数。

这一举动延续了一个急剧的夏季回撤. 该指数现在比今年夏季早些时候创下的高点下降了超过一半，这表明推理定价在大型语言模型市场中迅速贬值。

从机制上讲，该指数跟踪用户为运行提示和接收输出所支付的费用，涵盖主要的聊天机器人和API生态系统。较低的代币价格意味着终端用户在使用像OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude和Google的Gemini等产品时，推理成本降低，但同样的情况也压缩了实验室销售访问权限的每代币收入上限。

滑坡的重要性：为用户提供更便宜的推理，实验室的定价能力减弱

代币价格贬值是一种双向交易。用户在推理上获得直接的成本降低，这可以扩大实验和将更多工作负载推向生产。问题在于，同样的贬值可能会重置买家认为的“正常”访问费率，削弱模型提供者在使用增长时维持价格的能力。

这对基础模型实验室尤为重要，因为其成本基础并非完全可变。Syz Group的投资主管Charles-Henry Monchau直言不讳地指出：“基础模型实验室是最直接暴露的，”并补充道：“代币贬值压缩了收入线，而计算承诺保持不变。”如果计算在需求之前被合同或提供，单位价格的下降可能在任何效率提升到来之前表现为利润压力。

时机也与公共市场叙事交叉。该指数的下滑与AI领导者如OpenAI和Anthropic面临的潜在利润压力相关，因为它们在考虑公开市场首次亮相，这两家公司在今年夏季已向监管机构秘密提交了IPO申请。对于交易者来说，短期内的问题不在于AI需求是否存在，而在于市场是否将推理定价为稀缺能力或竞争性公用事业。

这种解读扩展到更广泛的AI建设。包括Nvidia和Microsoft在内的巨型科技公司已经投入数十亿美元来扩展AI能力，而代币价格的下滑可能迫使人们重新评估如果每单位使用的收入下降速度超过成本，投资资本的预期回报。

推动贬值的因素：开源中国、OpenAI削减和动态定价

驱动因素指出竞争和定价设计，而不是单一的促销周期。Monchau将部分下降归因于开源中国模型的崛起，例如Moonshot的Kimi K3，他表示该模型的价格低于领先前沿实验室的替代品。开放权重发布压缩了前沿实验室仅凭能力收取溢价的时间窗口，因为可比较的性能可以被第三方以更低的成本复制和提供。

前沿实验室也在调整挂牌价格。OpenAI在7月底宣布对两个GPT-5.6模型降价，这直接降低了市场对“顶级”推理的锚定。当价格领导者降价时，其他公司要么跟随，要么在其他方面进行差异化，而不是仅仅依赖原始代币。

另一个杠杆是定价结构。Monchau表示其他前沿实验室推出了“动态定价”的产品，允许接入费随着需求的变化而上下波动。在实践中，需求关联定价可以平滑容量峰值，但它也使折扣成为内置特性，而不是一次性事件，这可能加速降低清算价格的路径。

Monchau还指出，整个行业生产代币的成本正在下降。这很重要，因为这表明该指数不仅反映了竞争性削价，还表明了成本曲线的变化，使得更低的价格具有可持续性。

硅数据的研究主管Steve Hou提供了一个供给侧的解释：价格下跌可能表明在前沿模型和更便宜的竞争者之间，可能已经有足够的供应来“为大多数任务提供足够的能力”，这意味着稀缺性降低，价格更趋于商品化。

关注AI代币价格创下历史新低的信号

第一个信号是该指数是否在1.00美元附近稳定，还是在0.97美元后继续创下新低。平稳的走势将表明市场正在寻找清算价格，而进一步的低点则意味着供应仍在比需求更快地上线，或者定价策略仍在持续变化。

接下来是前沿实验室是否会在7月底的基础上进一步降低挂牌价格，或扩大需求关联的“动态定价”的推广。如果动态定价成为高端端点的默认选择，交易者应该预期更频繁的价格发现和更不持久的头条价格。

IPO时间表是另一个催化剂。OpenAI和Anthropic已经进行了保密备案，但任何重新框定利润预期或定价能力叙事的更新，在通货紧缩的市场中将比在稀缺市场中更为重要。

最后，关注低价开源中国模型的竞争发布节奏，包括新版本或更广泛的采用。市场影响不仅在于性能，还在于这些模型成为可部署替代品的速度，从而拉低清算价格。

商品化的传递——交易者应尊重的差距

重要的门槛是代币价格是否能够如此快速地下跌，而不迫使前沿实验室在包装和货币化访问方式上发生明显变化。Monchau 关于固定计算承诺的观点是机械约束，这就是为什么从早夏高点到 $0.97 的 >50% 回撤首先表现为保证金压力，而“更多使用将解决问题”是其次。

交易者应尊重的差距是方法论和范围。摘录将该指数描述为每日价格的衡量标准和 LLM 代币的市场现行价格，但并未明确覆盖范围、加权或如何在提供者和层级之间进行标准化。它还使用“AI 代币价格”来指代 LLM 使用定价，而不是加密代币，因此清晰的结论是推理经济学中的商品化风险，而不是对链上 AI 代币估值的直接信号。如果该指数在实验室将护城河转向分发、内存和上下文的同时不断创出新低，那么故事就变得结构性：定价权正在向上移动，原始代币故意成为便宜的部分。

来源

CNBC