在英伟达市值突破4万亿美元，台积电突破1万亿美元后，又到了硅谷巨头们交财报的季节。市场试图从中挖掘，每次token处理背后的成本结构、价值创造和资金流动，也即token经济学。

谷歌已经跨越了创新者窘境，在token的价值创造上表现不错。无论是964亿美元营收，还是282亿美元利润，都超出了华尔街的预期。谷歌的搜索、YouTube和云业务，在二季度分别同比增长了12%、13%和32%，相比上一季度有所提速。

与以往相比，谷歌也更愿意分享运营数据了：

谷歌公布的数字，都是它近两年来面临激烈竞争的核心业务。在搜索与浏览器领域，OpenAI与Perplexity动作频繁；在短视频领域，TikTok与Meta则是自己的劲敌。它都凭借着强大的TPU与Gemini 2.5挡下来了。谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）高兴得在X上多分享了几句，马斯克在下面连连跟帖。特斯拉对AI的宏大叙事，与它的基本面之间，横亘了巨大的鸿沟。它还处于极大消耗token却很少创造价值的阶段，想要robotaxi体现在财报中，至少得等到明年底。

下周，Meta与微软将在当地时间30日发布财报，31日则轮到了苹果与亚马逊。大家关心它们将如何演绎自己的token经济学，口袋有多深，以及愿意为此付出多大的筹码。

硅谷巨头会陷入新一轮算力军备竞赛。谷歌已经明确将2025财年的资本开支，从750亿美元提升到850亿美元。明年可能进一步增加。加大投入，是为了缓解算力供给紧张局面，毕竟仅仅一个月，它的token消耗就暴涨了1倍多。更完整的技术栈与更充沛的算力储备，也是留住员工的底气。

美国正在跑步进入百万卡时代。奥特曼表示今年年底，OpenAI将要上线100万块GPU。xAI远期目标是5年内上线等效5000万块H100的AI算力；近期目标则是完成55万Blackwell架构芯片的Colossus二号集群；Meta也有“泰坦”系列集群，仅目前透露的两个就达到了6个多GW，以GB200合计差不多300万卡。为了资金与算力，Anthropic决定向中东低头，放弃了所标榜的“不应该让坏人从我们的成功中受益”的核心原则。

特朗普政府的“大漂亮法案”与”“AI行动计划”，助长了这股气焰。研发支出税收抵免，资本开支加速折旧，为硅谷巨头额外释放更多的自由现金流（FCF），谁都不想错过这个为期三年的“烧钱合法化”的时间窗口。建设基础设施已经成为了美国AI行动的第二支柱。

问题在于，这些token将创造多少价值。尽管AI应用可以解决的问题越大，整个价值链的价值就越大，但是，与其说是AI在推动经济，不如说是现阶段对AI信仰的动员推动了经济。2025年，围绕AI算力的相关资本支出，整体将占美国GDP的2%左右，对GDP增长的贡献达到了0.7个百分点，如果没有这一切，美国一季度GDP可能将收缩2.1个百分点。关于人工智能和开发者生产力的大胆言论比比皆是，但噪音与信号并存。

谷歌的token变现能力是真实的，但同时也是局限的。它的token消耗，除了被外部应用调用之外，还包括旗下业务用户体验的改善。一次AI问询（query）要比一次搜索问询更贵；在收入方面，AI概览广告达到了基准水平。也就是说，边际成本仍然大于边际收入。在回答分析师提问时，谷歌声称“Gemini 的原生多模态性，正在帮助将离线音频和视觉世界带回到在线世界，为搜索创造了许多机会。”言下之意，谷歌现阶段更倾向于扩大市场份额，而非提升利润率。

而且，谷歌AI搜索对token的变现，也是对存量价值的转移。这削弱了AI之于“工业革命、信息革命与文艺复兴”的宏大叙事的力度。回顾近二三十年来成立的目前市值最高的公司，它们中的绝大多数，要么创造了自己的行业，比如谷歌的搜索、Meta的在线社交网络，要么以重塑行业的方式大举扩张，比如特斯拉的电动车。但目前，AI仍然没有深入到这样的境地。

流向谷歌AI搜索的广告收入，原本有不少是本该流向网页内容拥有者的。网民点击传统搜索结果的频率，大概占所有访问量的15%，但点击AI搜索结果的，只剩下了8%。如果谷歌只是从网页这里转移走收入，那么长此以往，谁为它的AI搜索提供内容呢？

创造价值，不仅依赖于模型在基准测试中获得了多少得分上的提升，而在于在用户复杂的“需求与约束”下，寻求在正常运行时间（Uptime）、延迟（Latency）、单位推理成本与用户满意度上的平衡。在财报会议上，谷歌也承认，目前，智能体仍然成本较高、耗时，且有时较脆弱，也许智能体时代要等到明年才会到来。

美国的“AI行动计划”，点名批评了医疗保健等关键行业行动太慢。但是，今年以来，FDA可是已经太要“进步”了，先是允许在临床前阶段利用AI模型替代动物实验，后来又全面启用AI助手Elsa，旨在优化药品和医疗器械审批流程。结果，最近，人们发现Elsa“幻觉严重”，捏造了不存在的研究、歪曲了研究成果。消耗token并不自动带来价值创造，它的边际回报甚至可能是负的。

目前最成熟的变现领域之一，仍然是编程。最显著的例子之一，就是Anthropic。年初，它的年化收入约10亿美元，预期今年增长到20亿美元以上，但现在已经达到了40亿美元。编码需求被Claude4彻底验证了。但是，构筑于单一垂直场景的经济体系是相当脆弱的。

最让美国担心的威胁之一，就是“开源赤字”。美国前沿模型提供商为了最大程度的兑现token价值，将自己封闭起来，结果又无法保持足够的领先距离，将更大的市场暴露于单位推理成本更低的开源模型之下。目前，全球排名前四的开源模型，都来自中国的实验室。

本周，阿里Qwen正在泄洪式更新，发布了基础模型Qwen3-2507、编码模型Qwen3-Coder与翻译模型Qwen3-MT，统统完全开源。尤其是Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，具备智能体能力，性能对标Claude Sonnet-4，但平均价格只是Claude 4的1/3。如果还嫌贵，可以自己部署。

上一轮军备竞赛过后，不少大模型初创企业消失了，或被收编了；当时，更多是关于前沿大模型训练的竞赛。这一轮军备竞赛，也将决定硅谷巨头或AI巨头命运的分歧，更多将是关于token价值创造的。（转载自未尽研究）