摩根大通：token 支出加速，硬件价格未同步
- 9 月 OpenRouter token 量环比增 71%、支出增 28%；用量加权单价降 25%，便宜模型放量使需求增长没有等比例抬高单价。
- A100 与 H100 租金环比分别降 2.8% 和 2.6%，B200 升 1.3%；新旧 GPU 的租金比继续扩大。
- DDR5 16Gb 现货价环比降 1%，结束五个月连涨；NAND 1Tb 仅升 0.1%，但两者同比仍高 614% 和 470%。
摩根大通用同一份月度观察跟踪 LLM 用量与支出、非超大规模云厂商的 GPU 租金，以及存储现货价。9 月的需求指标很强，但供给、产品代际和模型结构使硬件价格分化。
token 量增得快，支出没有同步
低价高流量模型拉高用量，也压低加权单价
OpenRouter 在 9 月的 token 量环比增长 71%，比 8 月的 47% 再加速；同比是 30 倍。但总支出环比只增 28%，同比是 14 倍。
原因是流量向更便宜的高用量模型迁移：DeepSeek V4.1 Flash 与 GLM 5.3 Flash 合计新增约 41 万亿 token，占当月总量约 30%。Kimi K3、GLM 5.3 和 GPT-5.6 Sol 还出现了同模型降价。
| 指标 | 7 月 | 8 月 | 9 月 | 解读 |
|---|---|---|---|---|
| token 量环比 | +18% | +47% | +71% | 连续两个月加速 |
| 加权单价环比 | +36% / −5%* | −17% / −37%* | −25%整体 | 结构向低价模型迁移 |
| token 支出环比 | +7% | +7% | +28% | 增长加速，仍慢于用量 |
* 7 月与 8 月两格依次列出开源权重模型与闭源权重模型的加权单价变化；9 月为报告给出的整体值。这三行的口径不完全相同，用于看方向，不用于直接比较幅度。
开源权重模型是增量主力
量的增速远快于支出，说明单位成本仍在下行
| 模型类型 | 9 月用量环比 | 9 月用量同比 | 9 月支出环比 | 9 月支出同比 |
|---|---|---|---|---|
| 开源权重 | +83% | 101× | +64% | 132× |
| 闭源权重 | +39% | 10× | +18% | 10× |
闭源权重模型占 9 月 token 量的 27%，但占总支出的 72%。反过来，开源权重模型用量约占 73%，支出仅约占 28%。后两个比例是本站用 100% 减去报告所列闭源份额得出的互补值。
这也解释了为什么「平均目录价」与「实际量价加权单价」可以反向：9 月平均 token 价因目录新增更贵的图像模型而环比升 4%，但真正承接大量流量的低价模型使 VWAP 环比降 25%。
用量榜与支出榜只重合一个模型
流量最大的不一定是收入贡献最高的
| 排名 | token 用量前五 | token 支出前五 |
|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4.1 Flash | GPT-6 Astra |
| 2 | GLM 5.3 Flash | Tencent Hy4 preview |
| 3 | Tencent Hy4 preview | Claude Fable 5.1 |
| 4 | GPT-5.6 Luna | Claude Opus 5 |
| 5 | DeepSeek V4 Flash | GPT-5.6 Sol |
用量前五占总 token 量的 53%，支出前五占总支出的 50%。两张榜单只有 Tencent Hy4 preview 重合，说明「大流量」与「大收入」已是两类产品位置。
B200 租金回升，A100 与 H100 继续下行
新一代 GPU 保持溢价，老代产品面临价格压力
| 租金比 | 2026 年 7 月 | 8 月 | 9 月 | 变化 |
|---|---|---|---|---|
| H100 / A100 | 1.64× | 1.65× | 1.66× | 缓慢扩大 |
| B200 / H100 | 2.12× | 2.08× | 2.16× | 9 月重新扩大 |
A100 与 H100 都连续环比下降，B200 则在 8 月六个多月来首次下跌后小幅反弹。这组价格来自 Bloomberg 的非超大规模云厂商容量指数，不代表大型云厂商自有集群的内部成本。
对产业链更有用的信号不是「GPU 租金涨还是跌」，而是代际间的价格差：B200 对 H100 的溢价在 9 月恢复，而 A100、H100 本身仍在降价。
存储现货价停顿，但同比基数仍高
一个月的环比降速，不等于价格已回到去年
| 现货品种 | 2025 年 9 月 | 2026 年 8 月 | 2026 年 9 月 | 环比 | 同比 |
|---|---|---|---|---|---|
| DDR5 16Gb | $6.96 | $50.20 | $49.70 | −1.0% | +614% |
| NAND 1Tb | $5.36 | $30.50 | $30.54 | +0.1% | +470% |
DDR5 16Gb 现货价在连涨五个月后首次环比下降；NAND 1Tb 则基本持平。这可以读成现货涨价在 9 月停顿，但不能从单月数据推出整个存储周期反转。
报告跟踪的是现货价，不是大客户长协或季度合约价。现货价反应更快、波动也更大，两种口径不能混用。
三类指标处在不同的计价时钟
需求、租赁和现货市场的传导不会同时发生
低价模型把用量放大，总支出仍保持强增长。
新代 B200 回升，A100 与 H100 下降，不是全品类普涨。
当月涨幅归零附近，同比涨幅仍然很高。
这份报告最有价值的地方，是它没有用单一价格代表整个 AI 基础设施需求。token 支出反映当期调用，GPU 租金同时受代际与可用率影响，存储现货价则受渠道库存与即期供需影响。
所以，9 月的合理结论是「AI 需求仍强，但价格信号分化」，而不是「硬件需求转弱」或「所有 AI 硬件都在涨价」。
OpenRouter 偏向开发者、初创公司和智能体编程流量，不含 OpenAI、Anthropic 和大型云厂商的第一方 API 流量；GPU 租金只覆盖非超大规模云厂商容量；存储数据是现货价。这些指标适合看方向和转折，不能直接等同于全市场收入或合约价。
把 9 月读数接回前一个月、企业 token 预算和存储合约价，才能分清趋势与月度噪声。
- 01 摩根大通 8 月观察：token 用量环比涨 47%，靠的是降价 本篇的上月基准 8 月用量增 47%、支出只增 7%；与本篇对读，可见 9 月需求与支出都明显加速。
- 02 SemiAnalysis 访谈 50 多家企业：token 支出仍在涨 用量之后的企业预算 它把 API 用量放回企业采购现场，解释支出增长由哪些客户承担，以及预算上限如何巨大分化。
- 03 伯恩斯坦：三季度常规 DRAM 合约价环比涨 19%，涨幅收窄 现货价之外的合约价 本篇跟踪现货，这篇拆解合约价与长协；两者合起来才能理解存储价格如何传导到厂商报表。
四篇合起来回答同一个问题：用量增长会如何、又会在什么时候变成上游收入。
- 9 月 token 量增 71%，但加权单价降 25%，支出增 28%。
- 开源权重模型承接了更多流量，闭源权重模型仍占大部分支出。
- 用量榜与支出榜只重合一个模型，流量与收入已明显分开。
- B200 租金回升，A100 与 H100 下降，新旧 GPU 价格继续分化。
- DDR5 与 NAND 现货价在 9 月停滞，但同比仍高数倍。
- OpenRouter、GPU 租赁与存储现货都是特定样本，不能直接外推全市场。