华尔街见闻援引券商周报观点称，AI 产业链的定价正在分化：上游硬件和原材料继续涨价，下游模型 Token 价格则在竞争中下探。市场关注点也从资本开支扩张，转向算力投入能否形成持续收入。

上游硬件仍在涨价

文章提到，原材料涨价正在向 AI 硬件链条传导。以六氟化钨为例，韩国供应商已通知三星和 SK 海力士上调 2026 年合同价格。中国高纯度六氟化钨价格也较去年同期大幅上涨，电子布、存储、CPU 和光模块等环节同样延续涨价。

在市场看来，这类涨价更容易被迅速定价，因为它与企业盈利预期联系更直接。尤其在估值已不低的情况下，资金更倾向于追逐盈利上修空间较清晰的上游环节。

更深层的原因仍是供需错配。云厂商资本开支持续增加，带动 GPU、存储、光模块、PCB 以及供配电设备需求上升，但扩产需要时间，供给短期难以完全跟上。文章援引测算称，全球大型云厂商资本开支已从 2023 年的 1540 亿美元，升至 2025 年的 4480 亿美元，2026 年预期进一步增至 7570 亿美元。

Token 降价但调用量扩大

与上游通胀相对的是，下游大模型 Token 价格正在下降。文章称，企业开始预期主流模型定价还会继续下行，因此部分采购被推迟。OpenAI 被指正考虑进一步下调收费，以应对竞争压力；腾讯云也已宣布下调部分模型输入价格。

不过，价格下降并未压制需求，反而推动调用量快速增长。文章援引 OpenRouter 数据称，截至 2026 年 6 月 8 日，全球周度 Token 调用量已达到 36.1 万亿，且仍在增长。

国内数据也显示，生成式 AI 用户规模增长的同时，Token 消耗量增速更快。这意味着需求扩张不只是来自新增用户，也来自单个用户调用深度提升，以及 Agent 类应用渗透加快。

文章认为，决定 AI 产业收入空间的关键，并不只是单个 Token 的价格，而是总消费量能否持续增长。只要调用量增速快于价格下降速度，行业整体收入仍可能扩大。

市场重估算力投资回报

文章认为，2023 年至 2025 年，市场主要交易的是大厂资本开支扩张的确定性，只要持续投入，上游就有订单支撑。进入 2026 年后，这一逻辑开始分化：上游仍受益于涨价和供给紧张，下游则面临更直接的盈利考验。

文中还以 Anthropic 新模型定价为例称，顶级模型厂商即便在能力提升后，也在主动压低价格，以争取企业客户的大规模部署。这说明行业竞争重点正从“谁的模型更强”，转向“谁能以更低成本完成更大规模落地”。

2 万亿元投向哪些环节

文章同时提到，中国数据基础设施建设仍将带来较大投入。按业界初步测算，未来五年相关投资规模约 2 万亿元，其中较大比例将流向国产 AI 芯片、电力与供配电、机房工程以及光模块、交换机和散热设施等环节。

在国产替代方面，文章称，本轮算力基建对本土芯片采购比例提出了更高要求。按文中测算，若以 2 万亿元总投资计算，流向国产算力芯片的规模约为 7800 亿元，分摊到五年后，每年可形成超过 1500 亿元需求。

文章还提到，随着算力中心用电量上升，电力和储能也成为被重新评估的受益方向。数据中心对稳定供电要求更高，变压器、高压直流供电系统以及储能配套的需求都可能随之增加。

整体来看，文章认为当前 AI 产业链不能简单概括为“上游好、下游差”。更值得观察的变量有三项：上游涨价能否转化为盈利，下游降价能否换来更大调用量，以及算力基础设施投资能否持续落地。