月之暗面在 7 月 27 日完成 Kimi K3 开源发布，持续推动大模型赛道竞争升级。大众所能接触到的 AI 对话、图文生成、智能创作等场景，并非单一模型就能完成，整套应用落地应用离不开上下游完备的 AI 产业链。
所有 AI 服务，都绕不开一个关键单位 ——Token。它就像 AI 世界的 “通用货币”，是大模型处理文字、生成内容的最小计算单元。
今天我们就用一张图，把 AI Token 的完整产业链拆解清楚。
参考来源：中泰证券，《AI 技术迭代与商业化加速，国产大模型全球化竞争力凸显》，2026.04.05. 内容有调整。
英伟达 CEO 黄仁勋认为，当前 AI 产业本质上呈现为以电力与算力为核心的 Token 生产产业链，上中下游分工明确。
上游：算力 “卖铲人”
Token 生产的起点，是算力基础设施，其关键就是芯片。
英伟达、AMD（超威半导体公司）等作为上游设备供应商，通过提供 H100、B200 等高端 GPU 芯片，掌握了 AI 算力的关键供给。
它们的盈利方式非常简单：卖芯片。
不管下游 AI 公司赚不赚钱，但凡要做 AI、要生产 Token，一般需要采购高端 GPU芯片，相当于“挖矿工具”。所以英伟达等厂商靠芯片销售就能拿到产业链最上游、稳定的利润，是 AI 浪潮里的 “卖铲人”。
中游：Token “加工厂”
微软 Azure、谷歌云、阿里云，这些我们熟悉的云厂商，就是典型的中游玩家。
它们向上游采购高端 GPU 芯片，租赁场地搭建大型数据中心（相当于AI Token工厂），专门生产 AI Token。
它们的盈利模式是加工费 + 差价：把生产好的 Token 批量卖给下游的 AI 模型厂商，赚取算力加工的差价。
参考资料：华泰证券，《量化测算 Token 出海对中国电力的弹性》，2026.03.03.
Token 的生产成本，直接决定了 AI 服务的定价空间。
从成本拆分来看：
算力（芯片折旧）：芯片折旧是成本大头，占总成本的60%-70%。高端 GPU 的采购成本高（大约占总投资的90%【注1】）、折旧快，是中游厂商最大的支出项；
电力：电费大约占总成本的5%-9%，看似占比不高，但数据中心全年无休的高耗能运转，使得在边际成本中电费占比接近60%【注1】，长期累计下来是一笔巨额的刚性支出；
运维成本：包含场地管理费、设备维修费、制冷能耗、财务费用等，是保障 Token 工厂稳定运转的必要开销。
这也解释了为什么只有头部云厂商能做好中游生意：芯片采购需要大量资金，数据中心运维需要很强的技术能力和资金支持，中小玩家基本很难扛住这样的成本压力。
下游：Token “零售商”
中游生产的 Token，最终会流向下游的 AI 模型和应用服务商，也就是我们最熟悉的环节。
ChatGPT、各类 AI 工具开发商、AI 应用公司等，都是下游的主要玩家。
它们从中游批量采购 Token，然后包装成我们能直接使用的 AI 产品 —— 比如 ChatGPT 的对话服务、AI 绘画工具、AI 写作助手、企业级大模型服务等，再以零售的方式卖给 C 端用户和 B 端企业。
它们的角色，就是 AI 世界的 “零售商”，打包AI产品卖给我们这些终端用户，通过零售差价与服务费获利。
普通人看懂产业链，能明白什么？
首先，AI的本质是算力生意：所有 AI 服务都围绕Token 的生产和消费，而 Token 的关键支撑是算力，算力的关键是芯片。看懂这一点，就能跳出“AI只是工具”的表层认知，可以看清整个行业的运转模式。
其次，Token 成本决定 AI 价格：Token 的生产成本直接决定了我们使用 AI 服务的价格。未来如果 Token 成本下降，AI 服务会更便宜、更普及；如果芯片供应紧张、电价上涨，AI 服务的价格也会水涨船高。
对于普通投资者来说，看懂这条产业链，就能明白 AI 行业的底层逻辑，理解各环节的盈利模式，进而更清晰地感知AI行业的发展脉络，看清行业中的机会与潜在风险，也能更透彻地理解AI服务的成本与价值。
注1：华泰证券，《量化测算 Token 出海对中国电力的弹性》，2026.03.03.
参考资料：
1. 中泰证券，《AI 技术迭代与商业化加速，国产大模型全球化竞争力凸显》，2026.04.05.
2. 长城证券，《AI 世界的 HALO 交易：中国 Token 出海下的投资机会》，2026.03.25.
3. 德邦证券，《tokens 消耗量高速增长，算力经营成为新业态》，2025.08.04.
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