国联民生证券：Token需求在“通胀” 短期观察大模型厂商提价与需求带来的边际改善

智通财经APP获悉，国联民生证券发布研报称，云计算逐步变为“卖资源”，而大模型厂商化身“卖Token燃料+卖成果”。智谱(02513)GLM Coding Plan的涨价折射的是产业定价逻辑的改变：当推理消耗变成生产资料，模型厂商有机会把“算力稀缺”通过分层定价与订阅化产品转化为毛利与现金流。短期观察提价与需求(Token“通胀”)带来的边际改善，中期跟踪企业席位与订阅留存带来的续费与扩张，长期看好治理工具普及带来的“AI防火墙”新增市场。

国联民生证券主要观点如下：

事件：2月12日，智谱在官方渠道宣布上调GLM Coding Plan订阅价格，涨幅“至少30%”。 此前，海外云厂商于本月纷纷提价，如Google Cloud在北美涨价幅度达100%，在欧洲与亚洲也同步上调；同时AWS的价格也上调了约15%。综合来看，Token需求“通胀”不仅利好云端算力，也让模型厂商拥有了议价权。

颠覆传统互联网的免费路径

传统互联网软件的典型路径是先用免费换用户规模，凭借“用户数和时长”换议价权，然后在广告、会员订阅、增值服务、交易抽佣里变现，免费背后的底层原因无非是边际成本极低。即多一个用户或多一次点击，成本却可以被带宽与存储规模效应稀释，从而达到近似为零的边际成本。

云计算时代也出现过类似的“先免费/低价再扩张”，但云的计费单位很快变成 CPU/存储/带宽/请求数，客户也习惯了“按量计费”。云能收费，是因为它交付的是明确的资源和SLA(服务提供商与客户签订的服务等级协议)。但当行业依旧处在“模型价格战”时，智谱却出现了涨价的信号，这意味着大模型时代的“计量单位”从流量(DAU/时长)转向Token(推理消耗)，而Token的消耗在越来越多场景里是刚需。

大模型时代的变化：Token变成“可计量的生产资料”，不再是“免费流量”

大模型把“对话/写代码/生成内容”这类看似是由软件供应商提供的服务，变成了强依赖算力的在线推理服务。对模型厂商而言，每一次回答都要实打实地消耗GPU、显存、带宽与电力；对用户来说，每一次“让模型多想一会儿、写一段更长的代码、跑一个更复杂的任务”都对应更多Token的消耗，于是Token天然成为新的计量单位。智谱此前正因为用户增长导致算力阶段性紧张，对Coding Plan做过“限量发售”安排，这与其后续涨价形成了一个非常典型的“供需链条”：需求在短期内大幅增长→资源呈现刚性约束(导致限流/限量)→涨价。

当高峰期拥堵与资源紧张出现时，涨价是一种让模型厂筛选需求的机制，比“无差别限流”更能保护用户的体验。并且，模型厂商的成本端仍与GPU供给、利用率、推理优化强相关，涨价/更合理的分层定价能把模型厂商从“规模越大亏得越多”的陷阱里拉出来，有利于提升毛利与现金流质量。

Token需求在“通胀”

“Token通胀”，不是指Token本身变贵，而是指单位时间内、单位用户的Token消耗结构性上升。Token需求的高涨有以下几个原因：

从“问答”变为“干活”：模型发展至今，用户不再满足于简单的回答形式，而是开始让模型重构代码、改写文件、生成文档和跑测试等等。编程场景的特征天然是“长上下文、多轮迭代、大量输出”，这对Token是大量的消耗。通过智谱的表述，也证实了开发者依靠其模型用于编码支持，导致Token消耗的快速增长。

从“单轮”到“Agent的多轮”：智谱把GLM-5定位为面向Coding与Agent场景的新一代模型；2月12日，MiniMax-WP(00100)也把正式上线的最新旗舰编程模型M2.5标注为全球首个为Agent场景原生设计的生产级模型。将M2.5的编程与智能体性能(Coding&Agentic)直接对标Claude Opus4.6。Agent会主动规划、检索、执行、反思，多次调用模型，Token消耗自然按步骤累加。

推理强度上升：更多“深度思考、更长链路推理”会显著提高输出与中间过程的Token消耗。对开发者而言，这往往带来更高成功率与更少返工，用户反而愿意“多烧Token换效率”。

这意味着Token不是传统互联网时代边际成本几乎为零的“流量”，而是生产任务时必不可少的“燃料”。

投资建议

云计算逐步变为“卖资源”，而大模型厂商化身“卖Token燃料+卖成果”。智谱GLM Coding Plan的涨价折射的是产业定价逻辑的改变：当推理消耗变成生产资料，模型厂商有机会把“算力稀缺”通过分层定价与订阅化产品转化为毛利与现金流。建议后续持续关注：

云厂商与算力基础设施：AI拉动的IT支出与基础设施投入仍处上行周期，云侧将受益于GPU算力、存储与网络I/O等“伴随型消耗”的持续增长。

大模型厂商：当它们能在编程、Agent、企业流程等高ROI场景中维持订阅留存与企业席位扩张，能把“Token用量”稳定转成“省人省时省返工”的交付价值时，就具备了穿越开源与价格战的能力。

安全治理与运行时的防护工具：随着企业把AI嵌入工作流，数据泄露、代理越权等风险将推动“AI安全平台/治理平台”成为刚需层。

短期观察提价与需求(Token“通胀”)带来的边际改善，中期跟踪企业席位与订阅留存带来的续费与扩张，长期看好治理工具普及带来的“AI防火墙”新增市场。

风险提示

技术路线变革具有不确定性；行业竞争加剧。