华尔街见闻援引高盛交易台观点称，8 月 AI 模型调用量继续上升，但按每百万 Token 计算的加权价格跌破 1 美元。这意味着需求增长并未同步转化为美元收入，过去两年支撑 AI 板块估值的一部分收入叙事正在承压。
8月价格继续下探
高盛 One-Delta 交易台负责人 Rich Privorotsky 在报告中引用 Sil代币发行n Data 的 LLM Token Expenditure Index 称，该指数 8 月单月下跌 29%，月底约为 0.97 美元，较 5 月高点 2.05 美元回落超过一半。这是该指标首次跌破每百万 Token 1 美元。
报告同时提到，OpenRouter 平台 8 月 Token 使用量环比增长约 47%，但美元支出仅增长约 7%。在高盛看来，市场真正关心的不是调用次数，而是这些调用最终能否形成足够收入，覆盖数据中心建设、折旧和融资成本。
需求增长未带动收入
文章认为，Token 价格下跌并不等于 AI 使用量减少。更可能的情况是，模型厂商降价、用户转向更便宜的开源模型，或两种情况同时发生。问题在于，当价格下降速度快于使用量增长时，推理业务收入仍可能放缓。
高盛交易台据此质疑“更多 Token 就等于更多收入”的假设。若企业客户以更低价格获得接近的模型能力，云端推理的单位经济就会被压缩，原本建立在高增长收入预期上的估值逻辑也会随之松动。
本地推理与竞争加剧
报告还把压力归因于两方面变化。一是本地推理能力提升，部分高性能笔记本、工作站和搭载 NPU 的设备，已能运行更强的模型，企业在 API 账单持续上升后，可能转向一次性采购硬件。二是模型竞争加剧，价格更低的替代品不断出现，削弱头部闭源模型的溢价空间。
在这一背景下，按 Token 收费的模式面临更大挑战。文章认为，这种模式要长期成立，至少需要模型难以本地运行、开源替代不足、工作负载又足够波动，但这几个条件都在减弱。
资本开支先受信用市场检验
高盛交易台还把焦点转向超大规模云厂商的资本开支。报告称，五家获评级云厂商 2026 年资本开支预计合计约 7370 亿美元，约占收入的 38%。如果推理收入增长放缓，而折旧和利息继续上升，投资回报率就会受到挤压。
文章提到，信用市场已先于股票市场反映这种担忧。统计显示，2026 年发行的 91 只相关云厂商债券中，到 8 月底已有 78 只跌破发行价。高盛交易台据此认为，债券市场正在重新评估 AI 重资产扩张的回报前景。
至于可能改变短期预期的变量，报告把 OpenAI 下一代模型 Astra 视为少数催化剂之一。但文章同时指出，如果高价值工作负载仍停留在受限测试环境，而没有进入大规模公开计费系统，那么新模型未必能立即改善收入表现。
