摩根大通在最新发布的《数据中心观察》报告中指出，尽管大模型Token价格持续下行，但全球AI应用需求非但未受抑制，反而因技术门槛降低和场景拓展加速扩张。数据显示，6月全球大语言模型（LLM）Token使用总量环比增长70%，同比增速达20倍，Token支出同步回升70%，终结了此前增速放缓的趋势。
从商业逻辑分析，模型价格下降并未导致行业收入萎缩。6月平均Token价格环比上涨7%，同比降幅收窄至5%，而使用量增速远超价格调整幅度。报告认为，在保守假设下，模型提供商的单位经济性仍呈改善趋势，但尚未所有企业实现稳定盈利，市场尚未出现“价格战摧毁商业模式”的迹象。
市场格局呈现显著分化特征。美国头部模型（如OpenAI、Anthropic等）的Token用量占比从4月的56%降至6月的35%，但贡献了85%以上的Token支出。中国模型DeepSeek V4 Flash、MiniMax M3等凭借成本优势，在开发者、初创企业等场景中快速扩张，6月前五名模型合计占据45%的Token用量。与此同时，Claude Opus 4.7成为唯一同时进入用量和支出前五的模型，反映出市场形成“低成本模型扩规模、高性能模型占付费”的双层结构。
算力市场持续紧张，非超大规模云厂商的GPU租赁价格全线上涨。6月A100平均租金达每GPU小时1.63美元，环比上涨6.3%，连续五个月走高；H100和B200分别上涨3.7%和2.7%。值得注意的是，A100作为上一代产品，因性价比优势在推理任务中仍受青睐，而H100凭借训练推理通用性保持强劲需求。高端GPU价格溢价逐步收窄，H100对A100的价格比从4月的1.77倍降至1.67倍，显示市场正从“追新”转向成本优化。
存储芯片市场呈现结构性分化。6月DDR5 16Gb现货价格环比上涨10%至43.14美元，同比激增740%，连续三个月攀升；而NAND 1Tb价格环比微跌0.3%至27.03美元，同比仍上涨412%。这种差异源于AI服务器对高端DRAM的强需求——大模型训练需要更高内存容量和带宽，而NAND受企业级SSD和传统终端需求波动影响更大。对于美光、SK海力士等DRAM供应商而言，价格强势将改善盈利结构；而西部数据等NAND厂商则面临利润弹性减弱的风险。
