近几个月来，运行人工智能模型的成本大幅下降，高盛认为，这一跌势对投入数千亿美元建设相关基础设施的科技巨头构成了结构性风险。

在2026年9月发布的一份警告中，高盛Delta One交易部门指出，随着AI模型使用代币的成本崩跌速度快于需求增长，超大规模云服务商——即支撑AI服务的庞大云和数据中心网络的运营方——面临的风险不断上升。代币是模型使用计费的单位计量标准，Silicon Data LLM代币支出指数在2026年8月下跌29%，跌至每百万代币0.97美元的历史低点——较2026年5月约2.05美元的峰值下跌超过50%。

价格压力超越需求增长

高盛Delta One部门主管Rich Privorotsky指出，两股力量正在压垮云推理的代币单价：快速进步的专有模型（能以更少资源完成更多任务），以及在价格上削弱商业产品的开源替代方案的兴起。

高盛标示了一种情景：代币价格下跌30%而使用量仅增长10%——这一差距将直接侵蚀AI基础设施投资的收入。据该部门称，8月的数据表明这种动态大致已在发生。这正是该警告的关键所在：更便宜的代币降低了使用AI的公司和开发者的成本，但对于拥有基础设施的服务商而言，单位价格的萎缩侵蚀了证明巨额资本支出合理所需收入。

受到挤压的公司包括科技界最知名的企业：Meta、微软、亚马逊和Alphabet。这四家公司都承诺了AI基础设施资本支出计划，高盛称其在科技行业历史上前所未有。

开源模型加剧价格战

曾经需要向前沿实验室支付昂贵API调用的模型，如今可以使用开放权重替代方案在本地或更便宜的云实例上运行。开源能力的每一次提升都会对商业服务商的定价构成下行压力。

Meta的Muse Spark 1.3最近发布，而OpenAI的Astra也即将问世。两者预计都将加剧价格战。

根据高盛的分析，超大规模云服务商的投入资本回报率已降至历史低点。代币价格在约三个月内从2.05美元崩跌至0.97美元，这种走势迫使企业重新进行战略考量。

据报告称，超大规模云服务商能否推动足够的需求增长以跑赢价格下跌，可能将决定AI投资周期的下一个篇章。Silicon Data指数的未来读数——显示使用量增长能否缩小价格下跌留下的差距——以及新发布的Muse Spark 1.3和备受期待的Astra带来的竞争影响，是近期需要关注的指标。