计算机行业：北美大厂AI收费模式变革从Tokens到PTU的演进与投资机遇-260402（17页）.pdf

1、北美大厂AI收费模式变革：从Tokens到PTU的演进与投资机遇事件：海外云厂数据中心AI收费方式从Tokens到PTU的变化，是行业为适应AI应用增长和成本管理需求而进行的调整。随着AlAgent等应用兴起，Token消耗量呈指数级增长，超大型客户的Token账单失控，促使云厂商推动计费模式转型。PTU模式成为超大型客户的主流选择，行业整体呈现“PTU+Token”的格局，并逐步向更高比例PTU演进。影响一：模式切换初期ROI阶段性触底。定价复杂性带来短期利润波动，但这是行业成熟的必经之路，市场预期已充分消化该利空。影响二：为客户提供更优服务，提升客户粘性。PTU/MaaS模式提供可预测成本

2、，深度绑定大客户，长期将显著提升AI用量与粘性，构建更可持续的收入增长引擎。影响三：毛利率从“波动”到“稳健”变化。短期来看，该收费策略的转变带来云业务毛利率旅游下；但随着资源利用率的提升及合同稳定性的增强，远期来看，整体毛利率结构从高弹性向高韧性转变，盈利质量更佳。影响四：定价变革或可带来新的投资机遇。云厂定价模式目前正处于变革拐点期，预计未来一年内定价变革影响消化完毕，订单长协化趋势明显，收入与利润增长确定性显著提升，或可带来新的投资机遇。风险提示：AI应用落地不及预期、市场需求不及预期、行业竞争加剧、宏观经济波动。Tokens计费模式不利于企业长期规划预算Tokens计费模式存在局限性，

3、在AI快速发展的背景下，成为企业规模化应用的障碍。Token计费模式：以实际消耗的Token数量为计价单位，用户按调用Al模型时产生的输入/输出Token量付费。特点：适用于中小客户或按需使用场景，灵活性高，但成本随使用量波动，超大型客户若Token消耗量巨大，账单可能失控。局限：难以预测长期成本，不利于企业规划预算，且在高频调用或复杂任务场景下，成本可能迅速攀升。技术不可预测性与商业预算困境共同导致客户抵制，阻碍AI业务落地。(divcenter)图1：token计费模式(/divcenter)AI定价模式演进：从“按次零售”到“资源订阅”AI定价模式演进：从“按次零售”到“资源订阅”的必然

4、阶段。随着AIAgent等应用兴起，Token消耗量呈指数级增长，超大型客户（如A3级别以上）的Token账单失控，促使云厂商推动计费模式转型。PTU模式成为超大型客户的主流选择。PTU（预配吞吐量单位）计费模式：用户预先购买一定数量的PTU，云厂商为其分配相应的计算资源（包括硬件、软件、模型等），按年/月/季固定收费，与实际Token消耗量无关。特点：1）成本可预测。用户可提前锁定成本，便于企业财务规划。2）资源保障：确保用户独享计算资源，避免因共享资源导致的延迟或性能波动，适合对延迟敏感、需稳定吞吐量的场景。3）客户粘性高：通常要求用户签订长期合同（如3年），增强客户与云厂商的合作稳定性。

5、局限：若用户实际使用量低于购买的PTU，可能存在资源闲置成本；若使用量超出PTU，需额外付费或升级套餐。Tokens计费模式(按次/流量)PTU计费模式(订阅/包月)bigcirc灵活但成本不可控：初期吸引尝试，但用户时刻关注消耗，体验受限。bigcirc抑制深度应用：高频/大数据量场景下费用高昂，阻碍规模化落地。bigcirc短期交易属性：缺乏长期锁定，厂商收入波动较大。bigcirc成本高度可预测：固定算力额度+固定费用，消除企业决策顾虑。bigcirc鼓励深度规模化：额度内无限使用，释放AI生产力，催生海量场景。双贏的商业闭环：客户获得确定性，厂商获得稳定现金流与高利用率。类比：2G/3

6、G时代按KB计费用户小心翼翼关闭图片，体验割裂。类比：4G/5G时代宽带包月全天候高速上网，催生视频/直播等生态繁荣。定价模式类比移动互联网：从0.01元/KB到“无限流量”AI收费模式从Tokens逐步切换到PTU，这种“按次零售”到“资源订阅”，是行业经历的必然阶段。定价模式的转型类似于中国的移动互联网收费，经历了从最早的0.01元/KB到今天的包月“无限流量”，用户从“购买流量”转向”购买服务“的转变。2G时代：1994年，中国首个GSM电话拨通，正式进入2G时代。2000年以后，中国移动推出”神州行“等品牌，流量收费模式为3元/15M、5元/30M，超出部分按0.01元/KB计费。20