程鹏提到，如果参与学校或老师的项目，这部分费用可以报销。在他看来，北大的口碑和学术水平使其有较多项目可开展，同时还有校方合作企业提供一周左右的短期算力接口，“虽然不太稳定，但免费。要是每月Token开支都自己承担，长期肯定负担不起。”

　　程鹏说，身边有同学会购买固定Token包控制开销，“一个月用完了就等下个月再用。”

　　采购成本、运营成本和电力成本

　　Token贵的本质是什么

　　中国工程院院士、清华大学讲席教授、清华大学智能产业研究院院长张亚勤曾提出，2026年是“智能体AI元年”，AI正在从通用人工智能迈向智能体人工智能。

　　当Token逐渐成为AI时代的新“流量”，围绕它的分配、争夺与浪费，恰恰指向了一个更核心的问题：Token为何价格高昂？

　　杭州知名云服务提供商智算技术总监李鲁为记者算了一笔账。

　　“Token贵的本质是算力贵。”李鲁介绍，算力成本主要包括采购成本、运营成本和电力成本。

　　“当前GPU芯片供给紧张，一定程度上推高了采购成本。”李鲁提到，芯片是算力的核心，运行一个大模型需要几十甚至几百张芯片同时工作，“一张高端芯片动辄几十万元，这也让采购成本成为最大开支。”

　　与此同时，算力中心的稳定运行需要恒温恒湿的环境，再加上芯片本身的电力消耗，电力成本同样是一笔不小的开支。

　　李鲁指出，随着AI智能体的快速发展并向更多细分场景渗透，算力需求激增导致市场处于“供不应求”状态，这也是今年Token普遍涨价的原因之一。“行业研判认为，2030年前算力需求都将处于快速增长期，Token价格暂时不会出现大幅下调。”