> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# 可能预示AI繁荣终结的AI指数
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/the-ai-index-that-could-predict-the-end-of-the-ai-boom/
- Published: 2026-07-09T12:39:18.000Z
- Updated: 2026-07-09T12:39:18.000Z
- Description: 所有人都在关注英伟达。这个鲜为人知的指数追踪着世界实际上愿意为AI支付多少。
- Author: admin
- Tags: INDUSTRY, #Import 2026-10-14 14:41

大型语言模型不像人类那样读写单词。

它们处理信息的单位叫做**token**。

一个token可以是一个单词、单词的一部分、标点符号或其他文本片段。当你向AI模型发送提示时，你消耗输入token。当模型回答时，它生成输出token。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/07/1-uhCLP8BeDjBaOOthoCaLqg.png)

这很重要，因为AI经济的大部分最终都围绕这些单位定价。

开发者不是简单地为"使用AI"付费。

他们为token付费。

从这个意义上说，token正在成为机器智能的最小计费单位。

如果电力以千瓦时衡量，人类劳动以工作小时衡量，那么AI的商业消费越来越多地可以用token来衡量。

这就是LLM Token支出指数的由来。

## 1、什么是LLM Token支出指数？

**LLM Token支出指数**由Silicon Data发布，彭博代码为**SDLLMTK**，是市场为百万LLM推理token支付的有效价格的每日基准。

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/07/1-12trRiE5yqpZIhwIglUMCg.png)

但这个名字有点误导性。

该指数**不**衡量使用的token总数。

它**不**衡量在AI上花费的总金额。

它也不是模型提供商网站上列出的价格的简单平均值。

更好的名字可能是：

**LLM Token支出价格指数。**

简单地说，它问：

> *在人们实际使用的AI模型中，市场实际上为百万token支付了多少？*

这种区别很重要。

想象一个只有两个模型的AI市场：

- 模型A每百万token收费10美元。
- 模型B每百万token收费1美元。
- 简单平均会说平均token价格是5.50美元。

但如果90%的实际使用量流向1美元的模型呢？

那么5.50美元几乎无法告诉我们关于真实市场的任何信息。

LLM Token支出指数试图通过根据推理使用和支出实际集中的地方**对市场进行加权**来解决这个问题。

它更接近于衡量**AI智能的有效市场价格**，而不仅仅是跟踪价格列表。

## 2、指数实际上是如何计算的？

**这是最重要的部分。**

Silicon Data没有公开最终计算中使用的每个参数和专有权重。但它确实解释了方法论的结构。

该公司跟踪400多个模型，并在每日篮子中使用20多个模型，数据来自20多个价格和数量来源。

根据Silicon Data的说法，覆盖范围代表了全球可寻址LLM推理市场的90%以上。

这个过程可以理解为**五个步骤**。

### 2.1 收集实际定价观察

该指数从LLM市场的多个部分收集数据，包括：

- 前沿API提供商，
- 开放权重推理平台，
- 经纪专用实例，
- 和自托管参考部署。
- 这很重要，因为AI的实际成本无法通过查看单个API定价页面来捕获。

不同公司以不同方式购买智能。

### 2.2 将价格转换为通用单位

不同模型对输入和输出token有不同的价格。

假设一个模型收费：

- 每百万输入token 2美元，
- 每百万输出token 10美元。
- 你不能简单地用其中一个价格与另一个模型进行比较。

成本首先需要标准化为可比较的混合价格。

从概念上讲，计算看起来像这样：

**标准化Token价格 = (输入价格 × 输入权重) + (输出价格 × 输出权重)**

如果代表性工作负载是80%输入和20%输出，那么：

**($2 × 0.8) + ($10 × 0.2) = 每百万token $3.60**

这只是一个简化的说明。Silicon Data还针对上下文窗口、批处理行为和可靠性对观察结果进行标准化。

重点很简单：

**Token在不同模型和不同工作负载中并不具有经济上的等同性。**

该指数试图使这些不同的观察结果具有可比性。

### 2.3 过滤不代表有意义市场活动的模型

并非所有400多个跟踪模型中的每一个都进入每日指数。

模型必须显示出持续的使用和市场支出。

统计异常值也会被移除。

结果是一个包含20多个模型的每日篮子，代表了实际发生有意义推理活动的市场部分。

### 2.4 根据市场支出和使用AI的地方对模型进行加权

这是关键。

指数的简化概念版本如下：

**LLM Token支出指数 = Σ (标准化Token价格ᵢ × 市场权重ᵢ)**

其中：

- **标准化Token价格ᵢ**是模型*i*的可比有效价格，
- **市场权重ᵢ**代表推理使用和支出集中的地方，
- 所有市场权重总和为100%。
- 考虑这个简化的例子：

| 模型    | 每百万Token有效价格 | 市场权重 |
| ----- | ------------ | ---- |
| 前沿模型A | $12          | 20%  |
| 前沿模型B | $6           | 30%  |
| 高效模型C | $1           | 50%  |

支出加权指数将是：

**($12 × 0.20) + ($6 × 0.30) + ($1 × 0.50) = $4.70**

现在想象用户开始从昂贵的前沿模型转向高效的1美元模型。

即使没有任何提供商改变其官方价格，指数也可能下降。

为什么？

因为市场正在购买更便宜的智能组合。

这就是为什么这个指数如此有趣。

它不仅跟踪价格。

它还捕获**市场愿意为哪种智能付费**。

### 2.5 验证并发布结果

最终观察结果经过标准化、异常值过滤、独立验证，并以每百万token的美元每日混合费率发布。

结果是**SDLLMTK**指数。

一个数字。

AI市场实际为机器智能支付的价格快照。

## 3、什么会让指数上升？

指数上升并不一定意味着每家AI公司都提高了价格。

指数可能在以下情况下上升：

**用户转向更昂贵的前沿模型。**

如果公司越来越多地使用最强大的模型进行编码、研究、自主代理或复杂推理，加权市场价格就会上涨。

**模型提供商获得定价权。**

如果客户愿意为稀缺或优越的能力支付更多，智能的有效价格就会上涨。

**基础设施限制使推理更加昂贵。**

GPU成本、内存瓶颈、功率限制和低效服务都可以流入token经济学。

简而言之：

**指数上升可能意味着市场愿意为更好的AI支付更多。**

这是一个强大的需求信号。

## 4、什么会让指数下降？

这就是事情变得更加复杂的地方。

指数下降并不自动意味着AI需求正在崩溃。

它可能因为以下原因下降：

- 提供商降价，
- 用户转向更便宜的模型，
- 开放权重模型获得市场份额，
- 推理变得更加高效，
- 工作负载路由到更小的专用模型，
- 或昂贵的前沿模型失去集中度。

想象一家公司使用最强大的模型处理每个任务。

然后它的财务团队看到了账单。

突然间，更便宜的模型处理客户支持。小模型处理文档。开放权重模型运行重复任务。前沿模型只保留给真正需要它的问题。

AI使用量可能继续增长。

但公司每token支付的平均价格下降。

这将推动指数下降。

这就是为什么该指数不应被简单地解释为"AI需求图表"。

它衡量的是**需求的价格和构成**。

## 5、为什么华尔街突然关心

AI投资论点有一个巨大的问题。

世界今天正在花费巨额资金建设AI基础设施，这是基于对明天需求的预期。

数据中心需要GPU。

GPU需要先进的内存。

数据中心需要电力、冷却、网络设备、土地和资本。

整个链条最终取决于一个问题：

**客户能否从AI中产生足够的经济价值来持续支付这一切？**

LLM Token支出指数与这个问题异常接近。

英伟达收入告诉我们基础设施公司正在购买多少。

超大规模资本支出告诉我们他们正在多么积极地建设。

token市场告诉我们一些不同的东西：

**用户实际上愿意为消费最终产品支付多少？**

这就是为什么一些投资者开始将该指数视为AI交易健康状况的实时信号。

如果公司继续转向昂贵的前沿模型，该指数可以表明先进的AI能力正在创造足够的价值来证明其成本。

但如果用户积极转向更便宜的模型，优化token消费，或减少低回报的AI实验，繁荣的经济学就变得更加复杂。

基础设施可以继续增长一段时间。

股票可以继续上涨。

标题可以保持看涨。

但在下游，市场可能已经变得更加价格敏感。

## 6、悖论：AI可以变得更便宜，而总账单变得更大

这是整个辩论中最重要的观点。

**每token价格和总AI支出不是一回事。**

基本方程式是：

**总AI推理支出 = Token价格 × Token数量**

假设百万token的有效价格下降50%。

这听起来是看跌的。

但如果token消费增长300%，总支出仍然增加。

这是AI版本的杰文斯悖论：当一种资源变得更便宜、更高效时，人们可能会使用更多，以至于总消费量增加而不是减少。

这就是为什么LLM Token支出指数下降并不自动意味着AI繁荣结束。

关键问题是：

**token数量的增长是否足够快，足以抵消有效token价格的下降？**

如果是，更便宜的智能可能会引发AI使用的爆发。

如果不是，价格下降可能告诉我们供应增长快于经济上有价值的需求。

这种差异最终可能对数据中心、半导体公司、云提供商和AI估值产生巨大影响。

## 7、也许这是AI版本的油价

![None](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2026/07/1-EOYRHDOVv6cLRegCNFA04g.jpeg.png)

石油投资者不仅关注正在建造多少钻井平台。

他们关注所消耗商品的价格。

AI行业可能正在发展类似的东西。

GPU是基础设施。

数据中心是炼油厂。

Token是消耗品单位。

而LLM Token支出指数是衡量这些单位市场价格的早期尝试。

当然，这个类比并不完美。Token不是物理上稀缺的桶装石油。它们的经济学可以通过软件改进、模型竞争、硬件进步和更好的推理技术迅速改变。

但这可能使该指数更加有趣。

它处于以下交叉点：

**AI能力、需求、定价权、基础设施成本和效率。**

很少有其他指标能同时捕获这五个方面。

## 8、最大的限制

该指数仍然年轻。

其详细的专有加权方法论并未完全公开。

LLM市场也在以非凡的速度变化，token化本身在不同模型之间并不完全标准化。

一个系统上的百万token可能不代表与另一个系统上完全相同数量的有用工作。

更重要的是，更便宜的token并不一定意味着更差的AI经济学。

一家将AI账单减少80%同时产生相同输出的公司并没有放弃AI。

它正在变得更高效。

因此，该指数永远不应被单独解读。

最有用的仪表板应结合：

**有效token价格 + token数量 + 总推理支出**

这三个数字可以告诉我们AI经济是否正在：

- 扩张，
- 商品化，
- 变得更高效，
- 或真正放缓。

今天，我们还没有一个完美的实时视图来同时看到这三者。

但LLM Token支出指数给了我们一个缺失的部分。

## 9、我将关注的图表

AI繁荣主要是从供应侧衡量的。

售出了多少GPU？

建造了多少数据中心？

花费了多少资本？

但最终，每场投资繁荣都必须回应需求。

必须有人使用产品。

必须有人为之付费。

他们愿意支付的价格很重要。

这就是为什么LLM Token支出指数可能成为AI时代最重要的经济指标之一。

不是因为它能准确告诉我们英伟达股票明天会走向何方。

不是因为每次下跌都意味着AI泡沫正在破裂。

而是因为它比大多数AI图表提出了一个更根本的问题：

**世界实际上愿意为智能支付多少？**

在接下来的十年里，这个问题的答案可能价值数万亿美元。

---

原文链接：[The AI Index That Could Predict the End of the AI Boom](https://medium.com/coinmonks/the-ai-index-that-could-predict-the-end-of-the-ai-boom-b2e6d7783bfa?ref=hubwiz.com)

汇智网翻译整理，转载请标明出处