Token 计费正在重构算力定价，国产算力性价比优势开始释放

现在聊算力交易，如果还只看 “单卡多少钱”，其实已经有点跟不上市场变化了。
因为越来越多客户开始用 Token 成本来算账：模型训练一次多少钱、推理一千次多少钱、生成一个应用需要多少 Token 成本。这个变化正在把算力定价逻辑从 “硬件参数” 推向 “实际产出效率”。
这也是国产算力最近机会越来越明显的原因。
过去大家担心的不是国产芯片性能不够，而是生态适配、模型迁移、工具链成熟度和实际落地成本。但从近期平台成交来看，国产算力的接受度正在明显提升。尤其是昇腾、寒武纪、海光等方向，已经不再只是 “政策选项”，而是很多企业真实会对比的成本选项。
最近有几个行业事件值得关注：美团用五万卡国产集群完成 LongCat-2.0 万亿参数模型训练，DeepSeek-V4 上线后也快速适配国产芯片。这类案例对市场的影响很大，因为它说明国产算力已经能承接训练和推理双场景，而不是只能做边缘或轻量化任务。
从价格上看，国产算力的优势主要体现在综合成本。同等 Token 产出下，昇腾 910B 集群租赁单价通常低于 A800 集群，推理场景的成本优势更明显。
因此，很多知识库、AI 客服、代码辅助、本地部署类客户，已经开始把国产算力纳入首选方案。
平台数据显示，近半个月国产算力板块成交量环比上涨 107%。核心采购群体主要是中小应用厂商、高校实验室、科研团队和一些对数据安全要求较高的企业。
他们不一定追求最顶尖的单卡峰值，而是更看重集群稳定性、迁移成本、Token 产出效率和长期扩容能力。
我们的判断是，下半年国产算力会进入更关键的放量期。随着模型适配继续完善，Token 计价方式会进一步拉开不同算力方案之间的性价比差距。
对于平台来说，接下来不只是卖算力资源，还要帮助客户完成模型迁移、集群调优和成本测算。真正能把国产算力用起来的客户，会更关注 “每万 Token 成本”，而不是单纯看单卡标称参数。