撰文|咸闲
编辑|咸闲
审核|烨 Lydia
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近日,天猫上出现了大模型厂商的官方旗舰店,搜索“Kimi”,跳出的不再是联名T恤或周边产品,而是一家销售Token套餐的店铺,99元、299元、999元,不同规格,整齐排列,像日用品一样按份售卖。
这不是虚构场景。
智谱AI已率先在天猫开设旗舰店,Kimi、MiniMax、阶跃星辰等多家大模型厂商也在密集接洽,筹备入驻,销售Token订阅套餐。
如果推进顺利,今年双十一,淘宝直播间里完全可能出现这样的画面,“Kimi1000万Token,原价299,直播间199,再送50万体验额度,前100名下单加赠Prompt模板大礼包。”
听起来有几分不真实,但它正在成为现实。
从过去面向企业客户的API批发模式,开始走向面向普通消费者的零售模式。
Token,这个对许多人来说还有些陌生的词,正在被包装成一种标准的数字商品,摆上电商货架。
所谓Token,可以理解为AI的“燃料”。
每向Kimi提一个问题、让AI生成一段文字或一张图片,背后消耗的都是Token。过去,这种燃料以企业级规模流通,按量计费,通过API接口批发给开发者。现在,它被装进零售包装,明码标价,面向每一个普通用户。
从“签合同”到“加购物车”,当一项曾经只属于开发者的技术能力,开始以99元的价格出现在电商货架上,它究竟会催生一场真正的大众化浪潮,还是仅仅成为另一种形式的数字囤积?
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从“签合同”到“加购物车”
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过去两年,中国大模型厂商的商业化路径几乎是一个模子里刻出来的,先组建企业服务团队,BD大客户,参与招投标,按照API调用量签署年度框架协议。销售周期以季度计算,客单价从几十万到上千万不等。本质上,大模型公司做的是“数字基础设施批发”的生意,对标的是阿里云和华为云早期的打法。
但这条路的痛苦程度,远超外界想象。
首先是价格战的血腥程度。
2023年至今,国内大模型API调用价格经历了堪称惨烈的下行曲线。以文本模型为例,头部厂商的百万Token输入价格从早期的几十元一路下滑至不足1元,部分轻量级模型甚至打出了“百万Token一毛钱”的极限定价。
这意味着什么?
假设一家创业公司每天调用1亿Token,一天的基础模型成本可能不到100块钱,还不够团队一顿下午茶。API批发模式的利润空间被价格战压缩到了令人窒息的程度。
其次是企业客户的预算寒潮。
2025年至2026年,企业数字化预算整体收缩,AI项目从“必选项”变成了“优化项”。大量大模型厂商发现,签约的企业客户虽然名字响亮,但实际调用量远低于预期,合同签了一个亿,一年下来跑了几百万。ToB的钱不仅难赚,而且慢。
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图片来源:【Token跳动】 AI业务落地白皮书:从“会用AI”到“用AI赚钱”的系统方法论(2026年春节特刊·企业决策者版)
于是,所有人不约而同地把目光转向了C端。
2026年上半年,中国AIGC类应用的月人均使用时长同比增长了217%,但付费转化率始终在3%-5%之间徘徊。
也就是说,中国有超过6亿人用过AI产品,但愿意掏钱的是极少数。这既是一个坏消息,用户付费习惯尚未建立;也是一个巨大的好消息,只要转化率提升一个百分点,就是千万级的付费用户增量。
天猫旗舰店的意义,恰恰在于它瞄准了那个“转化率从3%到5%”的跃迁。
电商平台拥有中国最成熟的支付链路、最顺滑的冲动消费场景、最完善的售后评价体系。用户不需要学习什么是API,不需要注册开发者账号,不需要绑定信用卡,打开淘宝,点两下,Token到账。
这个动作的摩擦成本,比任何企业级采购流程低了不止一个数量级。
按照电商角度来看,就是大模型厂商终于想明白了,Token不是云服务,Token是数字商品,而天猫是卖数字商品最熟练的场子。
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软件行业走过的路
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图片来源:【国泰海通】 Token经济学:Token工厂价值锚重构,价格分层与需求跃迁共振
如果觉得大模型进天猫这件事很突兀,不妨看看软件行业过去二十年的演进轨迹。
上世纪90年代,软件是装在光盘里的。想要一个软件,就需要去电脑城,花几百上千块买一个盒装软件,拿回家插入光驱安装。
微软、Adobe、金山,都是这个模式的受益者,软件是“产品”,购买是一次性行为。
2000年代,互联网兴起,软件变成了“服务”。
SaaS(软件即服务)模式开始流行,用户不再买断,而是按月或按年订阅。
Salesforce是这条路的开创者,它证明了企业愿意为持续更新的服务支付经常性费用。软件的销售渠道,从电脑城柜台转移到了企业销售团队和官网注册页。
2010年代,移动互联网爆发,软件进一步变成了“应用”。AppStore和GooglePlay取代了一切,数以百万计的开发者把软件做成几块钱甚至免费的应用,靠内购和广告赚钱。软件的粒度从“套”变成了“功能”,从“功能”变成了“会员”。消费者习惯了为一首歌、一个滤镜、一个月会员花几块钱。
现在,大模型正在复制这条路径的最后一段。
Token是什么?
Token是AI时代的“软件功能原子”。你每问ChatGPT一个问题、让Midjourney画一张图、叫Kimi写一段文案,消耗的都是Token。Token可以按个卖、按千卖、按百万卖,粒度比SaaS订阅更细,比App内购更灵活。它天然适合零售。
当年AppStore之所以能引爆移动互联网,不是因为它让软件更好用了,而是因为它让“为软件付费”这件事变得极其简单。指纹按一下,6块钱的付费App到手了。这种摩擦成本的骤降,释放了海量的中长尾付费需求。
天猫之于大模型,就像AppStore之于移动应用。它要解决的不是“技术好不好”的问题,而是“掏钱爽不爽”的问题。
当Token套餐像视频会员一样陈列在电商货架上,当用户可以用花呗分期买一个季度的AI使用额度,当客服机器人可以秒回“亲,您的Token已到账”,大模型的C端付费链条就真正闭合了。
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普通人的“AI自由”
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图片来源:【国泰海通】 Token经济学:Token工厂价值锚重构,价格分层与需求跃迁共振
为什么会选择天猫?那就要先看天猫需要什么。
2025年至今,天猫面临的竞争压力是结构性的。拼多多用“低价+仅退款”吃掉了下沉市场的存量,抖音电商用“内容+冲动消费”吃掉了增量。
天猫的GMV增速连续多个季度低于行业平均水平,核心品类中的美妆、服饰、3C都在被分流。天猫迫切需要新的高价值品类来重构自己的货架吸引力。
AI Token套餐恰好击中了天猫的用户画像痛点。天猫的核心用户群,一二线城市、25-40岁、有稳定收入、对新技术有好奇心,和大模型付费用户几乎完美重叠。这是一个天然的高客单价、高复购率、高粘性的数字商品品类。更妙的是,Token没有库存、没有物流、没有退换货纠纷,平台抽佣的利润率远超实物商品。
再看阿里能提供什么。
表面上,天猫给大模型厂商的是一个销售渠道。实际上,阿里手里还有通义千问这张牌。通义千问是阿里云自研的大模型,理论上和Kimi、MiniMax是竞争关系。
但天猫对它们敞开大门,说明阿里的AI战略从“卖自己的模型”转向“做模型交易的基础设施”。
这和阿里当年做淘宝的思路如出一辙。2003年淘宝上线时,阿里自己并不卖货,它做的是让千千万万个卖家来卖货的平台。
今天,阿里云有通义,但天猫不需要只卖通义,它要让所有大模型都来自己的场子里交易。模型厂商互相打得越凶,天猫的渠道价值就越凸显。
更深的战略意图在于数据。
当Kimi、MiniMax、阶跃星辰的天猫旗舰店开始运营,阿里获得的不仅是交易佣金,更是极其珍贵的“C端AI消费行为数据”,谁在买Token?买多少?买来干什么?复购周期多长?对价格敏感度如何?
这些数据对于阿里优化自己的AI产品、调整通义的定价策略、乃至构建未来的AI应用分发平台,都是无价之宝。
所以,这是一个双赢甚至多赢的局,大模型厂商获得了增量付费用户,天猫获得了新品类和交易数据,阿里集团获得了战略卡位。
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图片来源:【华泰证券】 一美元能买多少“Token智能”
而输家,可能是那些没有电商渠道资源的二线模型厂商,以及还在犹豫观望的平台型公司。
回到消费者视角。当天猫上可以买到Kimi的Token套餐时,一个普通用户和AI之间的距离确实缩短了。不需要研究API文档,不需要配置开发环境,不需要理解什么是“上下文窗口”,花99块钱,买500万Token,然后在Kimi的对话界面里用掉它。听起来很美好。
但我想泼一盆冷水。
Token的获取成本降低,和AI能力的有效使用之间,隔着一条巨大的鸿沟。这条鸿沟的名字叫“知道该问什么”。
我们看过有许多实际案例,一个自由职业者买了某个AI工具的年度会员,满怀期待地打开,输入“帮我写一个公众号文章”,得到一篇平庸的机器腔文字,然后骂一句“AI也不过如此”,再也没打开过。Token买了,但价值没有兑现。这和买了健身年卡只去过三次,没有任何区别。
目前,中国AIGC用户的“深度使用率”,即每周使用超过5次且用于实际工作或创作的比例,不到15%。绝大多数用户停留在“偶尔玩玩”的浅层使用阶段。
这意味着,即使Token零售化把付费门槛降到了99元,大部分人可能只是完成了一次“数字囤积”,买了,存着,不用。
所以,“AI自由”这个词需要被重新审视。
Token自由不等于AI自由。
Token只是燃料,真正决定AI产出价值的,是驾驶技术,对任务的理解、对提示词的掌握、对AI输出质量的判断力、将AI嵌入工作流的能力。
这些能力不会因为你在天猫上下了一单就自动获得。
但话说回来,天猫开店这件事依然值得肯定。
至少做对了一件事,让AI从“开发者专属”走向“大众货架”,从“技术名词”变成“消费选项”。
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图片来源:【国泰海通】 Token经济学:Token工厂价值锚重构,价格分层与需求跃迁共振
技术的真正民主化,从来都是从“看起来不那么体面”开始的。
大模型进天猫,不是大模型的降格,而是它真正走向大众的第一步。至于这一步之后,是变成下一个AppStore的盛况,还是沦为数字时代的“健身房年卡”,取决于两件事,大模型厂商能不能持续提供真正解决用户问题的能力,以及每一个买Token的人,是不是真的想好了要拿它来做什么。
货架已经摆好了。剩下的事情,交给每一个打开购物车的人。
参考资料:
【Token跳动】 AI业务落地白皮书:从“会用AI”到“用AI赚钱”的系统方法论(2026年春节特刊·企业决策者版)
【国泰海通】 Token经济学:Token工厂价值锚重构,价格分层与需求跃迁共振
【马清泉律师团队】 Token经济100问:一本书读懂Token(词元)合规
【华泰证券】 一美元能买多少“Token智能”
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