AI infrastructure and data center demand：9月代币支出显著加速，但GPU租赁与内存定价为AI基础设施带来更分化的信号。
JPMorgan的Data Center Watch发现，OpenRouter代币支出增长强劲，主要由开放权重模型的快速采用推动。相比之下，A100和H100租赁价格下跌、内存价格动能停滞，不过B200租赁价格回升，内存价格仍远高于去年同期。
摘要
JPMorgan的Data Center Watch发现，OpenRouter代币支出增长强劲，主要由开放权重模型的快速采用推动。相比之下，A100和H100租赁价格下跌、内存价格动能停滞，不过B200租赁价格回升，内存价格仍远高于去年同期。
- 9月代币支出环比增长28%，同比增长14x。
- 代币量环比增长71%，而成交量加权代币定价下降25%。
- A100和H100租赁价格下跌，而B200价格环比上涨1.3%。
- DDR5 16Gb DRAM环比下跌1%，但同比仍上涨614%。
- NAND 1Tb价格环比基本持平，同比上涨470%。
研报解读
概览
JPMorgan通过LLM代币活动、非超大规模云厂商GPU租赁价格和内存现货价格三项月度指标追踪AI基础设施需求。其9月读数显示代币需求强劲并在加速，但计算租赁和内存市场的定价支持并不一致。
核心观点
JPMorgan的9月Data Center Watch认为，最新代币支出数据继续支持AI基础设施需求强劲的判断，不过GPU租赁和内存现货价格走势更为分化。报告的LLM Token Tracker每月使用OpenRouter上约300个模型的一周使用量和定价数据快照。报告提醒，该数据集更偏向开发者、初创企业和代理式编程流量，且不包括直接来自OpenAI、Anthropic及超大规模云厂商托管端点的第一方API流量。 9月代币量显著加速。整体代币量环比增长71%，高于8月的47%和7月的18%；同比增长达到30x，高于8月的28x和7月的21x。封闭权重模型占代币量的27%，低于8月的33%，其增长放缓至环比39%和同比10x。相比之下，开放权重模型代币量加速至环比83%和同比101x，而8月分别为环比39%和同比56x。报告认为，开放权重模型贡献增强是整体增速加快的关键驱动因素。 不同定价口径呈现相反走势。成交量加权平均代币定价环比下降25%、同比下降55%，原因是更新、更便宜的高交易量模型占比提升，以及同一模型价格压缩。DeepSeek V4.1 Flash和GLM 5.3 Flash新增约41万亿代币，占总量约30%，其价格低于此前开放权重模型平均水平；Kimi K3、GLM 5.3和GPT-5.6 Sol也出现价格压缩。但简单平均代币定价在9月环比上涨4%、同比上涨20%，部分原因是目录中增加了价格更高的图像模型。这一区别意味着，低价模型使用量的快速增长可以压低成交量加权定价，即使平均挂牌价格上升。 代币量与定价共同推动代币支出走强：整体支出环比增长28%，而8月和7月均为7%；同比增长14x，高于8月的12x和7月的11x。封闭权重模型支出占总支出的72%，低于8月的78%，环比增长18%、同比增长10x。开放权重模型支出加速更明显，环比增长64%、同比增长132x。使用量和支出领先者也并不相同：按代币量计前五大模型占总代币量超过53%，而按支出计前五大模型占总支出的50%，仅腾讯Hy4 preview同时出现在两组中。 非超大规模云厂商的Nvidia GPU租赁定价呈现分化。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相对A100的价格比率仍从8月的1.65x小幅升至1.66x。B200租赁价格在8月下降1.5%后于9月环比回升1.3%，至$5.70 per GPU-hour；其相对H100的价格溢价从2.08x升至2.16x。因此，较新的B200定价温和回升，而较早的A100和H100租赁价格走弱。 内存现货价格动能同样放缓。DDR5 16Gb DRAM在连续五个月上涨后环比下降1%，至$49.70，但仍较2025年9月的$6.96同比上涨614%。NAND 1Tb价格基本持平，环比上涨0.1%至$30.54；此前在连续四个月温和环比下跌后首次上涨，且仍较2025年9月的$5.36同比上涨470%。因此，报告认为内存已不再提供同样强劲的环比涨价信号，尽管同比比较仍处于极高水平。
分析框架
报告通过三项月度追踪指标交叉验证AI基础设施状况：OpenRouter代币量、支出与定价；Bloomberg非超大规模云厂商GPU租赁指数；以及Bloomberg DRAM和NAND现货价格数据。报告比较环比和同比变化，区分开放权重与封闭权重模型，并区分平均代币定价和成交量加权定价，以解释模型结构对支出的影响。
方法论与常识提炼
基于代币量和定价的代币支出分析
报告通过拆分代币使用量和定价变化来解释支出增长，包括更便宜模型在交易量中占比提升的影响。
OpenRouter月度使用量和定价样本
该追踪器每月从OpenRouter约300个模型中抽取一周数据，提供方向性快照，而非衡量全部第一方LLM API活动。
关键数据
- 整体代币量增长+71% m/m; 30x y/y9月增速，8月为+47% m/m和28x y/y
- 整体代币支出增长+28% m/m; 14x y/y8月为+7% m/m和12x y/y
- 成交量加权代币定价-25% m/m; -55% y/y受低价模型结构变化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平均价格
- H100租赁价格$2.64 per GPU-hour; -2.6% m/mH100相对A100的价格比率为1.66x
- B200租赁价格$5.70 per GPU-hour; +1.3% m/mB200相对H100的价格比率升至2.16x
- DDR5 16Gb现货价格$49.70; -1% m/m; +614% y/y连续五个月环比上涨后的首次环比下降
- NAND 1Tb现货价格$30.54; +0.1% m/m; +470% y/y环比基本持平
影响与含义
报告将代币使用量和支出加速解读为AI基础设施需求依然强劲的证据。然而，A100和H100租赁价格下降以及内存价格增长停滞表明，基础设施链条的定价信号并未同步走强。