AI大模型用户，Token不够用咋办？最近的答案是：办张联名信用卡
AI大模型用户，Token不够用咋办？最近的答案是：办张联名信用卡。
农行与Kimi、招行与MiniMax、浦发与阿里云等机构相继合作，把大模型会员、Token额度和AI算力包装成信用卡权益。“消费即算力”，成了新的办卡理由。
这个设计最初确实能形成双赢，但Token价格下跌得太快，正在动摇合作的价值基础。比一张卡是否划算更重要的是，AI算力已经从一种新奇权益，变成了职场中的生产消耗品。
银行需要新的获客故事
截至2026年第一季度，国内信用卡数量为6.87亿张，较2022年第三季度8.07亿张的峰值减少约1.2亿张，发卡量已经连续14个季度下降。
传统信用卡依靠规模扩张获客和盈利的模式，显然遇到了挑战。银行需要新的权益，吸引更有价值、也更愿意持续消费的客户。
AI开发者、科研工作者和内容创作者，通常年轻、学历较高、收入较高，对算力也有明确需求。这正是银行希望获得的客群。
对AI厂商而言，联名卡同样是一条低成本获客渠道。用户可以通过开卡礼和消费积分体验付费服务，厂商则借助银行把免费用户转成会员，并建立更长期的使用习惯。
所以，AI联名卡并非简单的营销噱头。它连接的是银行的获客焦虑和AI厂商的商业化压力。
Token权益正在快速贬值
问题在于，联名卡成立的前提，是Token足够昂贵。
当算力成本高企时，用积分兑换Token具有真实吸引力。用户甚至可能为了积累算力，把日常消费集中到一张卡上。
但进入2026年7月后，国内外厂商密集降价。素材中列举的价格变化包括：Anthropic发布Claude Opus 5后，将每百万Token输入和输出价格定为5美元和25美元；OpenAI下调GPT-5.6 Luna和Terra价格；DeepSeek V4 Flash则把每百万Token输入和输出价格压到1元和2元，缓存命中后的输入价格更低。
Token越便宜，信用卡赠送的Token权益就越不值钱。用户用积分兑换实物、服务或者其他权益，可能反而更加划算。
这说明一个很现实的问题：用快速贬值的数字资源设计长期权益，产品价值很难稳定。银行刚刚找到的新卖点，可能很快就会从核心权益变成附赠品。
通缩来自效率，也来自竞争
Token降价首先来自模型自身的优化。
素材中的案例显示，大模型正在参与底层代码和GPU内核的优化，提高Token生成效率，降低端到端服务成本。模型能力不只是体现在回答问题，也开始作用于自身的生产过程。
硬件利用率、集群管理、网络优化和推理调度也在持续进步。斯坦福AI Index的统计显示，达到GPT-3.5水平的模型推理成本，从2022年11月每百万Token约20美元，降到2024年10月的0.07美元，两年间降幅超过280倍。
不过，我认为更强的降价动力来自厂商之间的入口争夺。
企业一旦把某个模型接入工作流，数据、工具和组织流程都会逐渐形成依赖，迁移成本随之上升。因此，在用户尚未完成选择时，价格就是厂商争夺入口最直接的手段。
这也意味着，当前的低价未必完全反映长期成本，其中还包含战略卡位的价格。厂商争夺的不是一次Token调用，而是未来持续发生的调用关系。
算力会便宜，但不会没有代价
一种判断是，Token最终会像电力一样成为日常资源，用户不再需要精打细算。另一种判断是，芯片、存储和电力成本，加上厂商的盈利要求，会使价格重新上涨，或者按照生成质量形成分层。
我更关注的不是短期价格涨跌，而是成本由谁承担。
素材里的程序员被要求用AI提高效率，但公司没有提供足够的Token预算。为了完成增加的工作量，他只能自己购买额度，或者通过信用卡消费换取算力。
Token降价当然减轻了负担，却没有改变责任关系：公司获得了效率提升，员工承担了生产资料的成本。
过去上班主要带上自己的知识和时间，现在还可能要自备模型会员与算力。AI联名卡只是把这种变化包装成了消费权益。
因此，一张联名卡是否划算只是表面问题。真正需要重新界定的是，当AI成为组织规定的工作工具，算力究竟应该算个人消费，还是企业成本。
我的判断很明确：如果企业要求员工使用AI完成工作，就应当提供相应的工具和预算。不能一边用AI提高工作要求，一边让员工通过日常消费为工作兑换算力。