AI產業鏈的定價邏輯正在分裂。上游的存儲、CPU、光模塊在漲價，下游的Token價格在競爭式下跌——兩件事同時發生，且都有加速的跡象。

招商證券張夏在6月15日發布的策略周報中寫道：“當前AI產業鏈正經歷一場罕見的結構性定價。上游算力資源價格因供給剛性約束持續通脹，下游Token消費價格因模型能力躍遷與市場競爭加劇持續通縮。”

這不是一個簡單的“AI還行不行”的問題。2023年至2025年，市場主要交易海外頭部大廠和國內企業資本開支擴張的確定性；進入2026年，尤其是6月以后，交易開始分化：上游硬件漲價還能支撐盈利預期，下游應用則被追問——Token降價之后，算力能不能變成穩定現金流和利潤。

問題在于，Token便宜了，用量會不會足夠多，多到足以抵消單價下跌？

上游：供給跟不上，漲價是必然

上游通脹的直接導火索，是一場原材料漲價潮。

六氟化鎢是典型案例。韓國供應商已通知三星、SK海力士，2026年度六氟化鎢合同價格上調70%-90%。此前4月，日本關東電化等核心供應商也發出供應中斷風險警告。財聯社相關信息顯示，中國99.999%純度六氟化鎢價格已至1670-1810元/kg，較去年同期523元/kg上漲232.7%。

電子布漲價也在推動上游行情。再往后看，存儲、CPU、光模塊等AI硬件也延續漲價趨勢。

漲價能被市場快速交易，是因為它和EPS聯系很直接。估值已經不低時，資金更愿意追逐盈利上修；而漲價邏輯清楚、數據容易跟蹤，自然成為資金篩選AI上游標的的入口。

更中期的邏輯是供需錯配。云廠商資本開支快速上行，帶來對GPU、存儲、光模塊、PCB、供配電等產品的持續需求。但上游擴產有周期，供給無法立刻跟上。

測算中的全球Hyperscaler資本開支從2022年的1620億美元、2023年的1540億美元，升至2025年的4480億美元，2026年預期為7570億美元，2027年預期為9200億美元。需求斜率太陡，上游價格就很難平穩。

三星和SK海力士在2026年4-5月財報及交流中都提到，AI驅動的存儲短缺將持續至2027年及以后，部分核心客戶已經提前鎖定2027年產能。

下游：價格跌了，但用量在爆炸

下游的Token價格確實在跌，而且跌得很快。

衡量全市場Token支出的Silicon Data LLM Token支出指數，自今年2月單邊上漲后，近期出現首次明顯回落——企業開始認為主流大模型的token定價還會繼續下降，于是推遲采購。OpenAI正考慮大幅下調token收費，原因是要應對Anthropic的降價壓力；騰訊云已宣布部分模型輸入價格下調66.67%。

但與此同時，調用量在爆炸式增長。

經濟學里有個“杰文斯悖論”——當某種資源效率提升、成本下降后，總需求往往不降反升，因為使用門檻降低會催生出更多新場景。這個規律在煤炭、電力、通信帶寬上都發生過，現在輪到Token。

根據OpenRouter數據，截至2026年6月8日，全球周Token調用量已達36.1萬億，且仍在指數級增長。

國內的數字更直觀：生成式AI用戶數從2024年底的2.49億增長至2025年中的5.15億，增長約2倍；同期日均Token消費量則從約1000億增長至2026年一季度的1.4萬億億——增長約1400倍。用戶漲了2倍，消耗量漲了1400倍，說明驅動增長的主要不是新用戶，而是每個用戶調用深度的提升，以及Agent類應用的快速滲透。

中國廠商的低價策略在這場競爭里收效顯著。全球調用量最多的模型是DeepSeek和騰訊混元，而非能力測評分數更高的海外旗艦。開源模型的Token調用權重到2025年后期已接近三分之一總使用量，大量開發者開始用DeepSeek、通義千問替代部分閉源API。

從投資角度看，決定AI產業收入空間的關鍵變量，不是單個Token的價格，而是Token總消費量的增速——只要后者持續高于前者下降的速度，產業整體收入規模就不會萎縮。

市場交易邏輯正在切換

2023-2025年，市場交易的是CAPEX擴張的確定性——只要大廠持續砸錢，上游硬件就有訂單。

進入2026年6月，這個邏輯開始分裂。上游繼續漲，下游開始卷，市場開始追問一個更難回答的問題：算力能否轉化為可持續的現金流和利潤？

上周A股盤面對AI下游通縮給出了負面反饋。但從總量視角看，決定行業成長空間的關鍵不是單個Token價格，而是Token總消費量的增長速度。當需求增長持續快于價格下降速度，AI產業整體收入規模仍有望維持增長。

Anthropic 6月9日發布的Claude Fable 5是一個典型案例，說明頂級AI公司的戰略重心正在發生變化。

Fable 5的能力已全面超越此前任何面向公眾開放的模型，且在任務越長、越復雜的情況下，領先幅度越大。但定價比此前的Mythos Preview低了不止一半——輸入10美元/百萬token，輸出50美元/百萬token。

這家公司沒有在能力最強的時候拿最高的價，反而在定價上更激進。原因很簡單：對于企業客戶來說，測評跑第一已經不是最重要的事，能不能大規模、低成本地部署，才是。

2萬億算力投資，錢流向哪里

政策層面，2025年1月發布的《國家數據基礎設施建設指引》明確了"十五五"期間的投入方向：據業界初步測算，數據基礎設施每年吸引直接投資約4000億元，帶動未來五年投資規模約2萬億元。與此同時，本輪算力基建要求至少80%的AI芯片來自華為、寒武紀等國內供應商，英偉達和AMD被直接排除在外。

根據EPOCH AI測算，典型1GW AI數據中心前期資本支出約380億美元。按2萬億元總投資拆解，各環節受益規模如下：

• GPU芯片：占比39%，對應約7800億元——這是整個產業鏈彈性最大的部分

• 電力與供配電：占比21%，約4200億元（發電機、變壓器、UPS各約1000-1200億元）

• 土地、樓體與機房工程：占比11%，約2200億元

• 光模塊、交換機、散熱設施：各占4%，各約800億元，合計占比12%

按2萬億總投資測算，其中約7800億元流向國產算力芯片，攤分5年，每年拉動超1500億元的國產AI芯片需求。

國產化進度比很多人預想的快。2025年國產芯片整體市占率約41%，2026年上半年首次突破52%，已超過英偉達。華為昇騰是最大贏家，2025年出貨81.2萬張，占國產芯片總出貨量近一半；阿里平頭哥26.5萬張位居第二；百度昆侖芯和寒武紀各約11.6萬張。

2026年5月，中國信息安全測評中心首次將"人工智能訓練推理芯片"列為單獨評測類別，昇騰310/910、寒武紀真武M530/M890等9款產品獲得I級認證，有效期三年。這一認證對政府、央國企、電信等采購場景具有直接的指引意義。

電力，被低估的受益方向

算力基建的2萬億投資中，約4200億元將帶動電力、散熱、網絡設備等配套建設。

中國信通院數據顯示，2025年全國算力中心用電量已達1960億千瓦時，增速遠超全社會用電量均值。國家能源局預計，"十五五"期間全國算力用電量年均新增1000億千瓦時以上，到2030年預計達到8000億千瓦時，屆時將占全社會用電量約6%。

"東數西算"和"算電協同"已明確為國家政策方向。邏輯是這樣的：東部算力需求集中，西部風光水電豐富——算力向西遷移可以消納綠電，同時"西電東送"仍然需要高效的輸電設備。AI高密機柜對供電穩定性要求極高，高效節能變壓器、高壓直流供電系統的需求由此被直接拉動。

儲能的邏輯也在改變。數據中心需要7×24小時不間斷供電，儲能既可以替代柴油發電機做應急備用，也可以作為一路主供電源通過并網提供日常供電。截至2025年底，全國已建成投運新型儲能裝機達1.36億千瓦/3.51億千瓦時，較2024年底增長84%——AI基建正在成為儲能新增需求的重要變量。

最后看三件事：價格、調用量、資本開支

這輪AI產業鏈分化，不適合只用“上游好、下游差”概括。

上游漲價要看能不能傳導到盈利。材料、存儲、光模塊、供配電設備漲價，短期更容易被市場交易，但也要看擴產后供需是否緩和。

下游Token降價要看調用量。只要Token總消費量增速快于價格下降，AI產業整體收入規模仍有機會增長。反過來，如果降價沒有換來足夠調用量，應用端壓力會更明顯。

算力基建要看CAPEX能不能落地。2萬億元數據基礎設施投資、國產AI芯片替代、電力和儲能配套，是這條鏈條里最硬的抓手。