Zhipu 通过 Tmall 销售 Token，而其他 AI 公司尽管 Token 价格下跌却开始限制供应，引发了对底层算力约束的疑问。

近日，一位读者分享了智谱AI关于停止其长期订阅套餐的公告。此前的“无限周配额”GLM Coding Plan将停止自动续费，智谱AI将为老用户免费赠送两个月的新一档服务。就在几个月前，AI编程市场还在比拼谁的价格最低。而现在，竞争的指标已完全转变：你能实际消耗多少Token（词元）。

9月2日，智谱AI在天猫正式上线旗舰店，上架了其GLM Coding Plan。定价档位包括个人轻量版每月118元、专业版538元以及Max版1,078元，各档位对应不同的信用额度配额。该服务基于GLM-5.3构建，集成了包括ZCode、Claude Code和Codex在内的20多款主流智能体。曾经高度技术化的资源如今摆上了电商货架：AI使用配额可以像手机流量包一样直接购买。

然而， headlines的重点不仅仅是智谱AI在天猫上出售Token。这是一个反直觉的行业转折：Token变得更便宜了，但AI提供商却在日益收紧供应。

近几个月来，AI行业出现了一个明显的转变。Kimi因算力限制暂停了C端订阅。7月19日，月之暗面（Moonshot AI）宣布，其新推出的K3模型需求远超预期，触及现有集群容量上限。为了优先保障现有付费用户的算力，它停止了新用户订阅。同样，阿里云于3月20日暂停了新购Lite Coding Plan，随后在4月13日暂停了续费及升级。腾讯云在3月调整了混元模型的定价， notably将HY2.0 Instruct的输入成本从每千Token 0.0008元提高至0.004505元——涨幅超过460%。

为什么AI突然收回了之前的慷慨？二十年来，互联网产品证明数字化能将边际成本推向零。移动数据就是这一点的典型例子：一旦基础设施建成，传输额外一个GB的成本几乎为零。随着网络规模扩大，价格下降。许多人曾认为AI也会遵循同样的轨迹——更强的芯片、更高效的模型、每个Token的推理成本降低，从而带来更便宜的服务。

这一前提部分成立。智谱AI披露，通过持续优化模型架构和推理基础设施，其单位Token的推理成本今年年初以来下降了80%。该公司还确认，已利用数十万张国产芯片实现了大规模低成本推理。关键在于：虽然Token变便宜了，但消耗速度加速得更快。这是当今AI行业的核心张力所在。

Token并非普通的数据流量。每一个Token都代表着消耗的算力资源：GPU或AI加速器、高带宽内存、网络、存储，以及数据中心内相关的电力和冷却设施。Token是交易AI算力的计量单位。当模型仅仅进行聊天时，单次请求可能使用数百或数千个Token。但当被赋予复杂工作流任务时，消耗量会急剧增加。

智谱AI最新的半年报用硬数据捕捉到了这一转变。2026年上半年，智谱AI营收为9.54亿元，同比增长399.7%。其MaaS开放平台及API业务营收达到8.25亿元，同比激增2,735.7%，占总营收的86.5%。相比之下，去年同期的占比仅为15.2%，而本地部署营收则从84.8%降至13.5%。短短一年内，智谱的业务模式发生了根本性重构。

历史上，客户购买模型用于本地部署、定制和集成——通常产生一次性项目收入。如今，客户越来越多地直接调用云端托管模型，按次付费。这是经典的MaaS（模型即服务）范式。

此外，智谱的策略超越了“以低价换规模”。数据显示出精确的对齐：自年初以来，Token调用量增加了40多倍；API的平均售价上升了约101%；单位Token推理成本下降了80%；MaaS毛利率提升至24.6%。成本在下降，收入在扩张，使用量在激增，但平均售价仍在攀升。AI商业化似乎正在走出早期的价格战阶段。

起初，有限的模型能力迫使平台在低价或免费访问上竞争。但随着模型被证明能够执行复杂任务——代码生成、工具调用、多步执行——用户不再购买静态模型。他们购买的是自主完成工作的结果。

这一演变符合智谱AI的管理框架，该框架将业务轨迹划分为四个阶段：卖模型 → 卖调用 → 卖订阅 → 卖端到端任务结果。

智谱AI最终出售的不是Token。简单聊天机器人的时代——查询直接获得答案且仅需极少Token——正让位于智能体时代。当被指示“构建一个网站”时，智能体必须解析需求、研究、生成代码、调用工具、运行测试、调试、迭代和验证。单个任务可能消耗数十万至数百万个Token。更前方是多智能体编排，其中专用智能体负责规划、搜索、编码、测试和审查，进一步推高Token需求。

全球指标反映了这一爆炸式增长。2026年第一季度，全球每周Token使用量激增250%至22.7万亿。OpenAI平台的调用量从2025年10月的每分钟约60亿次跃升至2026年3月底的每分钟150亿次——不到六个月内增长了150%。摩根士丹利的一份报告指出，顶级大语言模型正在经历“非线性能力飞跃”，导致AI采用的爆炸性增长与系统性供应瓶颈发生碰撞。

现实并非Token变得昂贵，而是需求呈指数级扩展。这种动态类似于杰文斯悖论：随着资源效率提高和单位成本下降，消费量往往增加而非减少。AI正是经历了这一点。更便宜的Token使用户能够委托更多任务；更聪明的模型鼓励用户对日益复杂的工作流建立信任。Token消耗已成为一个自我强化的增长飞轮。

智谱AI的天猫店铺看似在出售AI配额，但其底层策略清晰可见：将模型能力转化为可连续计费的云服务。2025年，本地部署主导了收入；到2026年上半年，MaaS/API占比已达86.5%。公司明确将此进程表述为：“卖模型 → 卖调用 → 卖订阅 → 卖端到端任务结果。”

在财报电话会议上，智谱AI董事会秘书肖磊强调了这一结构性转变的重要性：“与营收增长率相比，营收构成的变化更值得关注。”