6 月 15 日，智谱早盘直线拉升近 45%，冲高峰值后获利盘集中兑现，价格出现快速跳水式回撤，形成日内第一波深度回调，之后震荡企稳。截至目前，智谱股价 1400 港元，涨 27.62%，总市值 6246 亿港元。
消息面上，智谱宣布将最新款旗舰模型 GLM-5.2 全量开放。自 2 月智谱发布 GLM-5，智谱同步对 GLM Coding Plan 套餐进行调价，整体涨幅 30% 起，海外版 API 调用价格涨幅为 67% — 100%，之后进行多次涨价调整。
作为智谱的对标物，Anthropic 用更贵的模型与更高的智能换取了快速增长的 ARR（年化收入）与毛利率，证明了市场并非对 Token 价格敏感而是对技术价值的认可，即通过更高阶的智能换取更确定的生产力。
目前国内市场对高价模型态度更为谨慎，企业采购方高度权衡 Token 定价与业务转化之间的 ROI（投入产出比），倾向优先选择高性价比方案。反映在二级市场，智谱虽受 GLM-5.2 放量利好短期冲高，但市场仍担忧涨价会压制商业化渗透率，以及厂商能否保持在高端模型领域的优势，股价冲高后快速回落。市场仍尝试在高端模型与成本优化之间寻找一条可行路径。
模型价格逐渐分化
上周，全球大模型迭代重点提升编程、长程任务处理能力。包括 Anthropic 发布又遭封禁的 Fable5 与 Mythos5，月之暗面 Kimi 发布的 K2.7 Code 等。
据中信建投研报分析，市场端的需求旺盛且 AI 有待进一步渗透，看好大模型公司 ARR 继续快速增长。具体表现为 Token 调用持续增长，AI 渗透包括用户群体覆盖率与任务处理量。
商业化落地之外，Token 定价开始逐渐分化。5 月 22 日，DeepSeek 官方宣布，DeepSeek-V4-Pro 模型 API 价格将于 2026 年 5 月 31 日结束 2.5 折优惠活动后，正式调整为原定价的 1/4。
OpenAI 自 6 月 11 日启动首轮大规模 API 降价，主要聚焦在旗舰推理模型 o3 系列，同步推出高端衍生版本 o3-pro，主打复杂长任务、异步后台推理，定价低于前代高端模型，主要考量通过降价获取更大规模市场份额，为 IPO 做准备。
中信建投分析认为，大模型行业定价分化始终存在，性能是支撑模型高定价、提价的核心。以 3 美元 / 百万 Token（输出价格）作为分界线：3 美元之上，主要是核心生产力场景，价格敏感度相对较低，用户更在意模型性能；3 美元之下，用户更关注性价比，但模型能力要达到一定水平。
对比全球模型产品定价，智谱 GLM 维持涨价后的价格档位，但并非定价最高的模型，每百万 Token（输出价格）超过 3 美元的模型包括 Kimi、通义 Qwen、Gemini、Claude 等。
Token 需求提振成本优化
清微智能研发副总裁李彬观察到，今年 Token 需求呈现爆炸式增长。他对记者表示，去年以个人开发者小额采购、试用为主，今年各大科技企业已将 Token、算力采购纳入正式生产环境，由企业 IT 部门统一采购使用。即便清微自身是算力芯片厂商，内部工程师日常研发、代码编写、内容梳理也会高频使用大模型，同样面临 Token 供给紧张的问题，行业整体供不应求态势明显。
Token 大规模使用过程中，ROI 逐渐成为厂商面临成本压力时的考核指标。
神州控股智慧供应链集团 CTO 张虎坡发现，近期国内大厂分发给员工的 Token 数量明显缩减，而这个原因并非基于算力压力，而是对 Token 产生价值的考量。他对记者表示，如果员工只是把大模型当作闲聊工具，只会无端消耗 Token 资源。判定 Token 消耗有无意义，关键看能否转化为实打实的业务价值：依托 AI 输出分析报告、生成 PPT 方案、修正优化销量与备货计划，这些都属于有效价值产出；但倘若长时间对话后，AI 给出错误结论，或是全程没有形成任何可落地的业务成果，这笔 Token 消耗便完全没有价值。
另外，张虎坡称，AI 投入成本不低，但投入之后，如果主营业务营收、运营效率、业务交付能力没有明显提升，企业自然会收缩预算。哪怕管理层暂时没法精准定位资源浪费在哪个环节，只要整体业务回报不及预期，就会先缩减 Token 投放规模，这是当下普遍的行业现状。
在这样的背景下，李彬对记者表示，Token 成本下降、走向普惠需要算法、硬件、软件生态三方协同发力：算法侧优化模型能力，提升单 Token 价值；硬件侧深挖性能、迭代架构，降低底层算力成本；软件生态依托统一架构兼容多类芯片，以规模效应进一步压缩整体开销。
( 本文来自第一财经 )
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