发布日期：2026-03-10 08:51点击次数：78
2026年马年春节来宾防火门专用胶厂家，互联网大厂的“红包战”如期上演。百度撒下5亿，腾讯元宝豪掷10亿，阿里是祭出30亿单的“钞能力”。不过“撒钱”只是“开胃菜”，紧随而来的则是参与者多、频率密集的国产AI新品“春节档”：
2月14日，字节跳动发布豆包大模型2.0系列，这是继Seedance 2.0模型和Seedream 5.0 Lite图像模型之后出的春节“三弹”。智谱已在2月11日发布“系统架构师”别的底座模型GLM-5；MiniMax紧随其后，于2月12日上线并开源文本模型M2.5；连向低调的DeepSeek，也在几天前进行版本新。在此之前，阶跃星辰发布Step 3.5 Flash，阿里发布Qwen3-Coder-Next，且有望在春节期间发布Qwen 3.5。
每次发布都是次卡位，每次迭代都是次重塑行业格局的尝试。这波覆盖文本、图像、多模态的AI“强春节档”已经拉开大幕。
▌多模态大模型接连面世 Token需求出现“通胀”
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年多前来宾防火门专用胶厂家，字节内部曾判断，AI对话类产品可能只是AI产品的“中间态”，长期理想的产品形式，大概率需要视觉化的用户体验、低的用户使用门槛。因此彼时的字节选择提升即梦的产品优先，尝试造“AI时代的抖音”。
或许也正是因此，年多以后，在字节的这次春节档“三连弹”中，先出场的不是为大众所熟悉的豆包，而是模型Seedance 2.0。
而从曾经和文本大模型的“聊几秒”到如今大模型的“看几秒”，力消耗规模正在快速膨胀——从单条来看，Seedance 2.0 生成条10秒、1080p的，大致要消耗35万token。
Seedance 2.0的力消耗增长并非孤例。春节档的这轮密集发布，对各厂商而言不仅是宣传的窗口期，也是场对底层力储备的限压力测试。随着越来越多的多模态和长文本大模型面世，势将进步Token需求。
国联民生证券指出，Token需求正在发生“通胀” 。这种“通胀”并非是指Token本身变贵，而是指单位时间内、单位用户的Token消耗结构上升。
数据显示，火山引擎的大模型日均Token调用量已从2024年底的2万亿增长至2025年底的63万亿；阿里云外部客户2025年日均Token调用也已接近5万亿，2026年目标至少15-20万亿，内部业务日均调用则计划从16-17万亿拉到100万亿。从全行业看，整体日均Token消耗2024年初为1000亿，2025年中突破30万亿，2026年2月主流大模型计日均Token消耗已到180万亿别。
图|不同模型token调用量（来源：海通证券）来宾防火门专用胶厂家
摩根大通指出，春节AI应用广战仅是表面，在这背后层的趋势在于，泡沫板橡塑板专用胶消费者获取信息和消费内容的式正在经历结构变革，这进程实际上升了理量，将驱动Token消耗量步入个长达数年的速增长期。
其预测，的AI理Token消耗量预计将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年间增长约370倍。
▌Token成为“计量单位” 产业链开启涨价
今年以来，全球云计市场进入密集涨价周期。先是亚马逊云宣布上调EC2机器学习容量块价格约15；之后谷歌云宣布北美、欧洲、亚洲地区全部涨价；国内厂商迅速跟进：优刻得宣布全线产品与服务价格上浮。
随后，智谱响了年内大模型涨价“枪”。2月12日，其宣布GLM Coding Plan套餐价格体系结构调整，取消购优惠，保留按季按年订阅优惠，套餐价格整体涨幅30起。官解释是“市场需求持续强劲增长，用户规模与调用量快速提升，为保障负载下的稳定与服务质量，同步加大力与模型优化投入”。之后GLM Coding Plan上线即售罄。
国联民生证券指出，智谱此前正因为用户增长致力阶段紧张，对Coding Plan做过“限量发售”安排，这与其后续涨价形成了个非常典型的“供需链条”：需求在短期内大幅增长→资源呈现刚约束（致限流/限量）→涨价。
在分析师看来，当行业依旧处在“模型价格战”时，智谱给出的涨价信号，意味着大模型时代的“计量单位”从流量（DAU/时长）转向Token（理消耗），而Token消耗在越来越多场景里是刚需。综来看，Token需求“通胀”不仅利好云端力，也让模型厂商拥有了议价权；同时产业定价逻辑也发生改变，当理消耗变成生产资料，模型厂商有机会把“力稀缺”通过分层定价与订阅化产品转化为毛利与现金流。
落实到投资向上，券商建议关注：
，云厂商与力基础设施：AI拉动的IT支出与基础设施投入仍处上行周期，云侧将受益于GPU力、存储与网络I/O等“伴随型消耗”的持续增长。
二，大模型厂商：当它们能在编程、Agent、企业流程等ROI场景中维持订阅留存与企业席位扩张，能把“Token用量”稳定转成“省人省时省返工”的交付价值时，就具备了穿越开源与价格战的能力。
三，安全理与运行时的护工具：随着企业把AI嵌入工作流，数据泄露、代理越权等风险将动“AI安全平台/理平台”成为刚需层。
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