Memahami Model Ekonomi Token Baru dalam Satu Artikel
AI Token Ekonomi: Mengubah Token Menjadi "Barang Dagangan" yang Didistribusikan
Dilaporkan oleh Zhao Ying dari Wall Street News
Komersialisasi aplikasi AI berkembang dari penjualan perangkat lunak dan keanggotaan menjadi penjualan kemampuan pemanggilan Token. Token, unit informasi terkecil yang diproses oleh model besar, menjadi dasar penagihan, penyelesaian, dan konsumsi API model. Dengan meningkatnya volume pemanggilan, Token mulai diperlakukan seperti "inventaris" yang dibeli, dirutekan, dibagi, dan dijual kembali.
Analis Chen Liangdong dari Huayuan Securities menyoroti inti perubahan ini: "Operasi Token sedang membentuk pasar lapisan menengah baru, mengeksplorasi model distribusi Token yang menghubungkan penyedia model besar hulu dengan pengembang, perusahaan, dan individu hilir. Ini pada dasarnya adalah infrastruktur likuiditas untuk jaringan grosir hingga eceran Token global."
Latar belakangnya sederhana: di satu sisi, volume pemanggilan Token di China meledak dari 100 miliar per hari di awal 2024 menjadi 140 triliun per hari pada Maret 2026. Di sisi lain, model besar domestik semakin maju, masuk dalam tier teratas global dalam beberapa peringkat dan volume pemanggilan. Dengan permintaan yang membesar dan model yang semakin banyak, hambatan transaksi beralih ke pembayaran, jaringan, antarmuka, kepatuhan, saluran, dan penerapan skenario.
Model distribusi Token tidak sekadar "menjual kembali kuota API". Keuntungan tipis berasal dari selisih harga jual kembali, sementara bagian yang lebih tebal datang dari akselerasi inferensi, penyatuan antarmuka, rekayasa Prompt untuk perusahaan, penyusunan Agen, pemilihan model, dan integrasi sistem bisnis. Karena hambatan masuk yang relatif rendah, risikonya juga langsung: persaingan yang meningkat, pendanaan di muka dan piutang tak tertagih, serta perubahan kebijakan dari penyedia model hulu dapat mempersempit margin lapisan menengah.
Rantai distribusi Token mencakup tiga peran utama: penyedia model hulu (seperti ByteDance, Alibaba, Zhipu), platform perantara/agen yang mengubah protokol antarmuka menjadi format API yang seragam, dan pengguna akhir yang mengonsumsi Token. Nilai lapisan menengah terletak pada pengurangan hambatan jaringan, adaptasi kode tunggal untuk banyak model, dukungan pembayaran, dan penggabungan banyak model dalam satu platform.
Ledakan volume pemanggilan adalah bahan bakar langsung bisnis ini. Konsumsi harian Token China meningkat lebih dari seribu kali dalam dua tahun. Data IDC memproyeksikan jumlah agen aktif perusahaan China akan melebihi 350 juta pada 2031, dengan pertumbuhan konsumsi Token tahunan melebihi 30 kali lipat.
Peningkatan kemampuan dan harga yang kompetitif dari model besar China membuka pintu untuk Token "diekspor". Data SuperCLUE menunjukkan skor model seperti Doubao dan DeepSeek telah melampaui 70, mendekati model top global seperti GPT-5.4. Pada kuartal pertama 2026, volume pemanggilan mingguan model China di OpenRouter untuk pertama kalinya melampaui model AS. Keunggulan harga model China (mis., $0.3 per juta Token input untuk MiniMax M2.5 vs $5 untuk Claude Opus 4.6) semakin memperbesar perbedaan nilai dalam skenario konsumsi tinggi seperti Agen AI.
Ketidakseimbangan sumber daya AI global menciptakan permintaan untuk platform perutean dan distribusi berlapis seperti OpenRouter dan Silicon LLM, yang mengatasi batasan akses geografis, kepatuhan, dan pembayaran.
Keuntungan sebenarnya tidak selalu berasal dari "selisih harga jual beli". Ada tiga cara menghasilkan uang: 1) Selisih harga jual kembali (mis., OpenRouter menambah premium ~5.5%). 2) Premi teknologi melalui akselerasi inferensi yang mengurangi biaya per Token (mis., Silicon LLM mengurangi biaya panggilan API hingga 1/10 industri). 3) Layanan nilai tambah perusahaan, mencakup rekayasa Prompt, pemilihan model multi-model, integrasi sistem, dan lainnya.
Skenario yang paling mudah mengonsumsi Token saat ini adalah pemasaran, drama pendek, game, dan e-commerce, karena klien dan kebutuhan mereka sudah ada. Perusahaan di bidang ini tidak hanya menjual kembali kemampuan model, tetapi juga menyematkan Token ke dalam alur kerja produksi konten dan material klien.
Namun, risikonya nyata: persaingan yang ketat karena hambatan masuk rendah, tekanan pendanaan di muka dan risiko piutang macet, serta ketergantungan pada perubahan kebijakan penyedia model hulu yang sulit dikendalikan.
marsbit05/19 02:57
