一个在科技公司工作的朋友，最近公司开始让所有人每天用AI写报告。

他问我：「这玩意儿公司要花多少钱？」

我问他：「你知道你每天发出多少个词元吗？」

他说不知道。

大多数人都不知道。但背后的账，其实可以算清楚。

一个问题，一次对话，烧了多少钱？

词元（token）是AI的计价单位，大致相当于中文的半个字。

你向AI问一个问题、它给你一个完整答案，一次对话大约消耗300到2000个词元，取决于问题长度和回答复杂度。

以目前主流大模型定价为例（以国内某头部平台公开定价为参考，2026年4月）：

输入1000个词元约0.001元，输出1000个词元约0.002元。一次普通对话成本：约0.001至0.005元。

一个员工每天问AI 100次，据公开定价推算，一年的AI成本约36至180元。

听起来极便宜？但放到企业规模就不一样了。

▸ 中国日均token调用量：140万亿（国家统计局，2026年3月新闻发布会）

▸ 较2025年底增速：超40%（同一来源）

▸ 阿里云部分模型涨价：2026年3-4月，单价上调20-30%（新浪财经）

▸ 企业AI成本测算（1000人规模，每人每日100次调用）：年成本约4万至20万元（据公开定价推算，实际因合同折扣有差异）

▸ 大模型API价格走势：每6-12个月单位成本下降约50%（综合多家研究机构报告）

谁是AI最大的付费方？

▍第一梯队：科技大厂自用

阿里、腾讯、百度、字节——这些公司内部用AI的规模远超外界想象。一个千人级的技术团队，如果全员使用AI辅助编程，每月的API费用可能在百万元量级（据公开定价及行业经验估算）。

但对它们来说，这个成本有个有意思的对冲逻辑：自己开发大模型，自己也是「供应商」——内部用AI省掉的人力成本，远大于API费用。

▍第二梯队：AI应用创业公司

这才是最难熬的一批。

用AI帮用户生成报告、写文案、做设计——这类应用的核心成本就是API调用费。收入增长靠用户量，但成本随用户量线性增长，毛利率极难提升。

「越受欢迎越亏钱」，是2024至2026年很多AI应用创业公司的真实处境。

▍第三梯队：传统企业AI化

制造业、金融、医疗……正在「AI化」的传统企业，往往是把AI包在年度软件订阅里付费，感知不到单次调用成本。据业内人士反映，规模较大的机构通常能拿到比公开定价有较大幅度的折扣，具体合同条款因企业规模和谈判能力而异。

用AI最多的，不是个人，是企业。

成本在下降，临界点在哪里？

这是整件事最关键的一个问题。

从行业规律来看，主流大模型单位token成本每6到12个月下降约50%（综合多家券商及研究机构报告）。以OpenAI为参照，2022年GPT-3系列调用成本与2026年相比，有大幅度下降（来源：OpenAI历年API定价公开信息及业内对比分析）。

这条曲线意味着：当AI成本降到某个临界点，「全员用AI」从特权变成标配。

根据行业推算，当一次完整对话的成本降至极低区间，中小企业的规模化普及将加速到来。有分析认为，这个时间点可能在2027至2028年出现（来源：综合多家机构研究报告，仅供方向参考）。

届时，整条AI产业链——算力、电力、网络——都将面临新一轮的需求冲击。

AI最贵的时代已经过去了。 最便宜的时代，还没来。但它在路上。

理解AI成本的走势，比理解任何单一技术突破都更重要。

它决定的不是「谁的模型更聪明」，而是「什么时候AI会真正走进每一个公司的日常预算」。

答案是：快了。

作者：苏晚

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�� 信息来源

1. 国家统计局：2026年3月日均token调用量数据（2026年4月16日新闻发布会，毛盛勇发言）

2. 新浪财经：阿里云大模型服务涨价报道（2026年3-4月）

3. 各主流大模型平台API公开定价（阿里云百炼、腾讯云等，2026年4月）

4. OpenAI历年API定价公开信息及业内对比分析

5. 综合多家券商及研究机构报告：大模型成本曲线下降规律