大模型算力狂飙与变现迟缓的错位，正在重塑全球AI产业链的利润分配格局。过去两年，中国市场日均Token调用量暴增超千倍，但2025年公有云MaaS全年营收仅约30亿元。海量消耗尚未转化为对等收入，中美在算力瓶颈与商业化路径上已走向分化。
东北证券分析师宋心竹指出，AI利润沉淀由稀缺溢价、代际溢价、一体化内部结算收益与迁移成本溢价四种机制构成。当前利润按上、中、下游顺序依次进入报表：上游算力底座率先兑现稀缺红利；中游模型层陷于商品化通缩；下游应用层承接算力降价红利，以迁移成本构建长期护城河。
算力投入逼近现金流边界。中国日均Token调用量从2024年初约1000亿次飙升至2025年底100万亿次，但多数消耗发生在自有场景，外部交易价格被极度压缩，千倍用量仅换来30.7亿元公有云MaaS市场。美股四大云厂商资本开支与经营现金流之比升至0.63至1.05，Alphabet单季自由现金流转负，Meta自由现金流同比骤降91%。
上游吃尽稀缺红利。英伟达FY2026数据中心收入达1937亿美元。美国瓶颈在电力接入，ERCOT队列中约90%为数据中心项目，对应电力需求约474GW，审批周期拉长推低空置率，涨价收益归于头部厂商。中国瓶颈在算力芯片，按管制配给出清，2025年国产AI加速卡份额超四成，算力建设以公共部门主导，指向国产替代。
开放权重击穿代际壁垒，中游模型沦为标准化产能。同等能力档位的Token可替代性极强，达到GPT-4同等能力的调用价格每年降至原来的约四十分之一。在AA智能指数约51分档位，中美四个主力模型混合价均落在14至22元/百万Token极窄区间，最低价来自Meta。Token商品化后，中游售价端实际成交价低于挂牌价约一个数量级，成本端折旧摊销占七成以上，利润空间被两端挤压。
利润归宿分化：美国AI增量价值沉淀于高价软件订阅体系，微软将AI功能打包进高价订阅；中国受制于低软件付费意愿，低价Token红利直接外溢至应用层。对中国应用层公司，计价方式迁移决定利润去向：若维持订阅计价，降价红利留在成本端；若转向Token或结果计价，红利进入收入端。能否留利取决于场景迁移成本，包括准入资质、数据沉淀与系统集成重置成本。随着按Token计价普及，客户黏性验证周期缩短，最终沉淀利润的将是高替换成本绑定客户的下游玩家。
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