AI infrastructure and data center demand：9月 token 支出加速支撑 AI 基础设施需求，但 GPU 租赁与内存定价走势分化

概览

本期Data Center Watch通过LLM token活动、非超大规模云厂商GPU租赁定价和内存现货价格追踪AI基础设施需求。J.P. Morgan发现，9月token支出和使用量显著走强，但硬件服务与内存价格信号并未一致上行。

核心观点

J.P. Morgan的核心结论是，AI基础设施需求在9月保持强劲，主要由LLM token支出的显著加速带动。其OpenRouter跟踪数据显示，token使用量环比增长71%，高于8月的47%和7月的18%，同比增长30倍。平均token定价环比上涨4%、同比上涨20%，推动整体token支出环比增长28%、同比增长14倍，而7月和8月的环比增速均为7%。报告将支出加速解读为需求强劲的证据，但也指出定价表现很大程度上取决于模型组合。 成交量加权平均token定价环比下降25%、同比下降55%。报告将此归因于更便宜的高使用量新模型占比上升，以及同一模型的价格压缩。DeepSeek V4.1 Flash和GLM 5.3 Flash合计新增约41万亿token，占总使用量的30%，且价格低于此前的开放权重模型平均水平。报告还提及Kimi K3、GLM 5.3和GPT-5.6 Sol的价格压缩。开放权重模型使用量环比增长83%、同比增长101倍，显著快于封闭权重模型39%的环比增长和10倍的同比增长。开放权重模型因此在跟踪使用量中的重要性上升，而封闭权重模型占token使用量的27%，却占支出的72%。 报告区分了使用量领先和支出领先的模型。按token使用量计，9月前五大模型为DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash、Tencent’s Hy4 preview、GPT-5.6 Luna和DeepSeek V4 Flash，合计占总使用量超过53%，高于8月的超过50%。按支出计，领先模型为GPT-6 Astra、Tencent’s Hy4 preview、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5和GPT-5.6 Sol，合计占支出的50%，高于8月的48%。两份前五榜单中仅有一个模型重叠，反映高使用量活动与支出由不同模型组合驱动。 J.P. Morgan提示，其LLM跟踪器是每月一次、为期一周的样本，覆盖OpenRouter上约300个模型。OpenRouter通过单一端点汇总API访问，但其流量偏向开发者、初创企业和agentic-coding用例，并不包括直接OpenAI或Anthropic使用等第一方API流量，也不包括超大规模云厂商托管端点。因此，该跟踪器被定位为部分LLM市场趋势的指标，而非全部模型使用量的完整衡量。 GPU租赁定价提供了不那么一致的需求信号。根据Bloomberg针对非超大规模云厂商容量的指数，A100租赁价格在9月平均为$1.59 per GPU-hour，环比下降2.8%；H100平均为$2.64 per GPU-hour，环比下降2.6%。不过，H100与A100的价格比从8月的1.65x小幅升至1.66x。B200租赁价格在8月下跌后于9月环比反弹1.3%，至$5.70 per GPU-hour，其相对H100的溢价从2.08x升至2.16x。因此，较早一代GPU的租赁价格走弱，而B200价格温和回升，并维持明显更高的定价层级。 内存现货价格趋势在此前上涨后也出现停滞。DDR5 16Gb现货价格9月环比下跌1%，至$49.70，此前已连续五个月上涨；但该价格仍较2025年9月的$6.96高614%。NAND 1Tb现货价格基本持平，环比上涨0.1%至$30.54，但仍较一年前的$5.36高470%。因此，报告认为内存定价的环比上行动能不再加速，尽管同比涨幅仍然极高。

分析框架

报告结合三类月度指标：OpenRouter中LLM token使用量、定价和支出的一周样本；Bloomberg非超大规模云厂商GPU租赁费率指数；以及Bloomberg内存现货价格数据。其比较环比和同比变化，区分开放权重与封闭权重模型，并通过价格和使用量组合解释token支出的变化。

方法论与常识提炼

• 其他

  OpenRouter token使用量、定价和支出的月度跟踪器

  J.P. Morgan每月对OpenRouter约300个模型进行为期一周的抽样，以跟踪使用量、平均价格、成交量加权价格和支出的变化。报告指出，该样本不包括直接第一方API和超大规模云厂商托管API的使用量。

• 行业/产业分析框架量价拆分

  利用使用量、平均价格和成交量加权定价分析token支出

  报告通过拆分token使用量增长和定价效应来解释支出增长。高使用量、低价格的开放权重模型降低了成交量加权价格，尽管平均token价格上升。

• 行业/产业分析框架供需框架

  将GPU租赁和内存现货价格作为AI基础设施需求指标

  报告利用GPU租赁费率以及DRAM和NAND现货价格的环比变化，评估重要AI基础设施投入品的定价环境是在走强还是走弱。

关键数据

• OpenRouter token使用量增长+71% m/m; 30x y/y9月增速较8月的+47% m/m进一步加快。
• OpenRouter token支出增长+28% m/m; 14x y/y相比7月和8月均为+7% m/m。
• 成交量加权token定价-25% m/m; -55% y/y受更便宜的模型组合和同模型价格压缩影响而下降。
• A100租赁价格$1.59 per GPU-hour; -2.8% m/m9月非超大规模云厂商的平均租赁费率。
• H100租赁价格$2.64 per GPU-hour; -2.6% m/mH100与A100价格比达到1.66x。
• B200租赁价格$5.70 per GPU-hour; +1.3% m/mB200与H100价格比从8月的2.08x升至2.16x。
• DDR5 16Gb现货价格$49.70; -1% m/m; +614% y/y连续五个月上涨后首次环比下跌。
• NAND 1Tb现货价格$30.54; +0.1% m/m; +470% y/y在上月上涨后环比基本持平。

影响与含义

报告认为，token支出加速支持AI基础设施需求持续强劲，尤其是在开放权重模型使用量快速扩张的背景下。同时，A100和H100租赁费率下跌，以及内存价格环比动能停滞，表明基础设施定价环境仍不均衡，而非全面加速。

风险

• OpenRouter样本偏向开发者、初创企业和agentic-coding流量，且不包括直接第一方和超大规模云厂商托管API使用量，因此对整体LLM需求的代表性有限。

后续跟踪

• 9月加速后，token使用量和token支出增长能否维持高位。
• 开放权重和封闭权重模型的使用量及支出结构是否持续变化。
• A100、H100和B200 GPU租赁价格的环比走势。
• DDR5和NAND现货价格是恢复环比上涨，还是维持持平至下行。