> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 北美大厂AI收费模式变革：从Tokens到PTU的演进与投资机遇 ## 核心内容概述 北美大厂正经历AI收费模式的变革，从传统的Token计费模式向PTU（预配吞吐量单位）模式演进。这一变革是为应对AI应用快速增长和成本管理需求而进行的调整。PTU模式提供更可预测的成本结构，有助于客户长期规划，同时增强云厂商的收入稳定性与资源利用率。该模式在超大型客户中尤为流行，并逐步向整体行业推广。 ## 主要观点与关键信息 ### 1. AI收费模式的演变 - **Tokens模式**：按实际消耗的Token数量计费，适用于中小客户或按需使用场景，但存在成本不可控、抑制深度应用等问题。 - **PTU模式**：用户预先购买一定数量的PTU，按年/月/季固定收费，与实际Token消耗无关，适合对延迟敏感、需稳定吞吐量的场景。 - **行业趋势**：从“按次零售”向“资源订阅”转变，与移动互联网从0.01元/KB到包月“无限流量”的演进相似，客户从“购买流量”转向“购买服务”。 ### 2. 定价模式对云厂商的影响 #### (1) 对资本支出（Capex）的影响 - **Tokens模式**：导致Capex呈脉冲式波动，风险高，难以精确预测未来算力需求。 - **PTU模式**：通过长期承诺合同，Capex可预测、平滑，厂商能基于锁定需求进行精准投资，降低财务风险，提升资本效率。 #### (2) 对毛利率的影响 - **短期**：毛利率可能因折扣策略而承压，但这是行业成熟的必经之路。 - **长期**：随着资源利用率提升和客户粘性增强，毛利率将趋于稳定，盈利质量改善。 #### (3) 对投入资本回报率（ROIC）的影响 - **短期**：ROIC可能因收入波动而承压，但整体呈上升趋势。 - **长期**：长协模式提升资本使用效率和资产周转率，ROIC有望显著提升。 ### 3. 云厂商的差异化战略布局 - **微软**：依托企业客户基础、OpenAI深度绑定及生态系统优势，推出Azure AI承诺计划，锁定客户长期AI支出。 - **亚马逊**：凭借全球市场份额第一、基础设施强大及自研芯片成本优势，推广AI/ML节省计划，吸引客户签订长期合同。 - **谷歌**：强调AI技术领先地位，提供高性能TPU Pods集群和Vertex AI平台，通过技术优势争取长期合作。 ### 4. 大模型厂商的计费与服务形态转型 - **从API调用到企业级订阅**：大模型厂商更倾向推出企业级订阅或专用实例服务，客户签订年付或多年合同，获得固定调用额度、更高SLA、专属算力资源及技术支持。 - **从公有云到私有化部署**：针对金融、医疗等行业客户的数据安全需求，推出私有化部署方案，收费模式为“一次性授权费 + 年度维护费”。 - **从单一模型到平台服务（MaaS）**：大模型厂商正从提供单一模型API向构建完整的AI能力平台演进，涵盖数据处理、模型微调、部署运维及监控管理等服务，降低客户的技术门槛和试错成本。 ## 投资机遇与风险提示 ### 投资机遇 - 定价模式的变革为云厂商带来更稳定的收入增长。 - 订单长协化趋势明显，提升盈利确定性。 - 云厂商通过差异化策略巩固市场地位，提升客户粘性。 - 技术与服务的融合推动AI平台化发展，为大模型厂商带来新的商业机会。 ### 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。 - 新技术研发不及预期。 ## 总结 北美大厂AI收费模式的变革标志着行业从“按次计费”向“资源订阅”转型，有助于提升客户预算规划能力与云厂商的盈利能力。PTU模式通过提供可预测成本、增强客户粘性、提升资源利用率，推动行业向更稳健的财务结构发展。云厂商基于自身优势采取差异化策略，而大模型厂商也在向平台化服务（MaaS）转型，为行业带来新的增长点。尽管短期内存在毛利率承压和ROI波动，但长期来看，该模式有助于构建更可持续的收入增长引擎，为投资者带来新的机遇。