Spring Festival AI battle is just a performance? JP Morgan: Token consumption will enter a period of rapid growth, potentially increasing 370 times in five years!

华尔街见闻
2026.02.10 11:26
portai
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摩根大通指出,春节期间的 AI 应用推广战只是表面现象,市场应关注消费者获取信息的结构性改变,这将推动 Token 消耗量进入高速增长期。预计 2025 年至 2030 年,中国 Token 消耗量年复合增长率将达 330%。投资者应关注 AI 基础设施的受益者,如阿里巴巴和百度。各大科技公司在春节期间采取不同策略,争夺用户心智份额。

摩根大通指出,虽然春节期间各大科技巨头掀起了激烈的 AI 应用推广战,但这只是表面现象。透过 “谁将赢得 AI 应用大战” 的短期博弈,市场应关注更深层的趋势:消费者获取信息和消费内容的方式正在发生结构性改变,这将推动 Token(令牌)消耗量开启一个长达多年的高速增长期。

在 2026 年春节,腾讯、阿里巴巴和百度将通过数十亿元人民币的补贴争夺用户心智。据追风交易台,2 月 6 日,摩根大通在最新发布的中国互联网与人工智能行业研报中分析认为,这些大型互联网平台投入真金白银进行推广,是为加速用户从传统搜索转向聊天机器人,并培养智能体商业习惯。这一进程实际上推升了推理量,从而加快了 Token 的消耗速度。目前的 GPU 算力需求过剩或供不应求的状况将在未来几年持续。

该行预测,2025 年至 2030 年,中国 Token 消耗量的年复合增长率将高达 330% 左右。基于此,摩根大通认为目前判断 AI 应用端的胜负为时尚早,更具确定性的投资机会在于 “二阶赢家”。这包括中国 AI 基础设施的直接受益者(如阿里巴巴和百度)以及具有网络广告业务敞口的公司(如快手)。对于投资者而言,中国 AI 基建已成为 TMT 领域最具吸引力的投资主题之一。

巨头春节攻势:争夺用户习惯而非单纯流量

各大科技公司将在春节期间采取截然不同的策略,核心目标均在于抢占 AI 时代的用户入口与心智份额。

据摩根大通观察,腾讯采取了经典的 “增长优先” 策略,投入 10 亿元人民币开展红包活动。其利用微信的社交轨道降低用户门槛,旨在短时间内扩大 “元宝” 的安装量和激活量。

然而,这场活动也暴露了平台治理的边界,部分诱导分享行为导致链接被限制。分析师认为,腾讯未来可能需要从链接驱动的病毒式传播,转向产品驱动的留存循环,以更平滑、体验优先的方式将 AI 融入微信生态。

阿里巴巴的策略则展现出结构性差异。阿里宣布了 30 亿元人民币的 “春节请客计划”,集成了淘宝、支付宝、飞猪和高德地图。摩根大通指出,阿里的目标不仅是提高 “通义千问” 的采用率,更是为了培养 “从 AI 界面发起交易” 的智能体商业习惯。策略目标在于缩短消费漏斗,提高转化效率,若能在假期后维持效果,将有助于阿里在出行规划等高摩擦类别中占据上游。

相比之下,百度投入约 5 亿元人民币,继续坚持 “AI 助手 + 搜索分发” 的综合战略,试图将 AI 嵌入意图更强的搜索会话中。字节跳动虽未公布大规模现金补贴,但凭借产品迭代和抖音等生态入口的分发能力,其豆包系列模型日活用户据报道已达到 1 亿。摩根大通认为,即便变现模式尚不确定,但在流量入口层失去心智份额的代价极高,这是巨头们愿意通过营销 “购买时间” 的关键原因。

Token 消耗量展望:五年增长 370 倍的基建盛宴

摩根大通在报告中给出了惊人的增长预测:中国的 AI 推理 Token 消耗量预计将从 2025 年的约 10 千万亿,增长至 2030 年的约 3,900 千万亿,五年间增长约 370 倍。

这一爆发式增长主要由两个因素驱动:一是 AI 在消费者和企业工作负载中的渗透率提高;二是应用场景从简单的对话 AI 扩展到复杂的智能体和多模态输出。数据显示,截至 2025 年 12 月,字节跳动豆包系列模型的日均 Token 消耗量已突破 50 万亿,同比增长超 10 倍。

结构上看,推理需求的构成将发生显著变化。对话 AI 占总消耗量的比例预计将从 2025 年的近一半下降至 2030 年的高个位数。取而代之的是 “知识工作者 AI 智能体” 和 “多模态 AI”。前者因涉及多步骤推理和文档工作流,预计到 2030 年将占总消耗量的三分之一;后者随着图片、音频和视频工作负载的增加,份额将从目前的 15% 增长至接近 40%。

值得注意的是,摩根大通提醒投资者,Token 增长并不线性等同于芯片需求增长。随着英伟达 Blackwell 等新一代硬件带来的推理性能提升(如 4 倍于 Hopper),以及软件堆栈的优化,每 GPU 小时处理的 Token 量也在显著改善。

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