海外观察：从Capex投入到云厂商收入高增再到Token起量，需要两年周期
　　观察海外AI产业的发展路径，我们发现从大厂密集投入Capex（2023年）到Token的爆发（2025年）并非一蹴而就，中间存在两年左右的滞后期。海外的时间线看，2023→2024→2025分别经历了Capex高投入→模型密集迭代+云商收入回归高增→Token高增的三个阶段。这背后的逻辑是因为Capex的高投入会先用于模型的训练中，大模型的训练十分昂贵对资金要求较高。一直到2025年尤其是下半年开始，需求侧的核心指标Token数才开始高速增长。我们认为这背后的原因是随着持续两年的投入，许多场景如搜广推、Coding、多模态等逐步跑通。
　　国内观察：国内滞后海外一年开启投入周期，云商收入逐渐兑现产业趋势
　　国内大厂的投入较海外滞后一年，实际是2024年下半年开启正式的AI资本开支周期。且结构上看与海外的节奏类似，Capex的投入先被用于大模型的训练中。从模型的发布角度看，国内的头部模型水平基本滞后海外一年到一年半左右，考虑到前期积累、硬件差距和人才差距之后，基本与投入周期的滞后时间一致。2024年至2025年，国内头部云厂的收入率先反映AI投入的回报。从国内公有云龙头阿里云的收入情况看，2024年下半年开始，其收入同比增速较最低点的3%迅速回升至最新一季度的26%。以字节为代表的国内大厂日均token消耗数在2025年下半年开始有所上升，与海外仍有较大差距。
　　国内预判：国内Token的爆发预计将在2026年
　　参照海外的回报周期，国内token数量有望在明年迎来真正的爆发。与海外相比，国内的Capex投入周期滞后海外一年的时间，目前正在复现海外的发展历程。当前时间点，国内的头部云厂阿里云已经开始兑现收入增长，但是结构上看以训练需求为主，推理需求正在逐步增强的过程中。明年随着coding和多模态模型和产品的逐步成熟，下游应用场景有望被真正打开，带来大量的高质量token需求。OpenRouter的数据显示目前国内可追踪的token消耗数并未如海外一样有大幅增长的趋势，但在25年下半年起亦有明显抬升。
　　风险提示
　　1、模型发展不及预期风险；
　　2、数据不足风险。