環(huán)球零碳
碳中和領(lǐng)域的《新青年》
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首圖來(lái)源:Getty Images
摘要:
中國(guó)大模型正在吃掉全球開(kāi)發(fā)者市場(chǎng)的背后,是中美之間天差地別的Token 成本,兩者相差了約17倍。Token 火爆出海,讓西部被浪費(fèi)的綠電獲得了重新定價(jià)機(jī)會(huì)。
撰文 | Penn
編輯 | 小瀾
→這是《環(huán)球零碳》的第1894篇原創(chuàng)
AI的“算力競(jìng)賽”本質(zhì)是“電力競(jìng)賽”,穩(wěn)定、綠色、便宜的電力價(jià)格,為人工智能的訓(xùn)練、推理和使用,提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
中國(guó)正在憑借低電價(jià)與電網(wǎng)穩(wěn)定性這個(gè)優(yōu)勢(shì),支撐國(guó)內(nèi)大模型打出全球有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格,在AI競(jìng)賽中超越美國(guó)。
2月的數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)AI調(diào)用量首超美國(guó),四款大模型霸榜全球前五。
據(jù)全球最大的大模型API聚合平臺(tái)OpenRouter數(shù)據(jù)顯示,2月平臺(tái)內(nèi)前十模型總Token消耗量已突破27萬(wàn)億,國(guó)產(chǎn)模型貢獻(xiàn)超過(guò)14萬(wàn)億,市場(chǎng)占比超過(guò)50%。
憑借超大規(guī)模電力基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)中心建設(shè)能力,中國(guó)正在將“瓦特”(電力)轉(zhuǎn)化為“比特”(算力),進(jìn)而通過(guò)Token(大模型處理文本的最小單位)形式向全球輸出算力,重新定義全球AI服務(wù)的定價(jià)權(quán)。
Token出海火爆,意外帶來(lái)中國(guó)綠色電力的出海。
“電力→算力→Token”的轉(zhuǎn)化鏈條,正在催生一條清晰且繁榮的產(chǎn)業(yè)鏈,中國(guó)也正在將自身的能源優(yōu)勢(shì)(穩(wěn)定且廉價(jià)的電力)和基建能力,轉(zhuǎn)化為數(shù)字時(shí)代的全球貿(mào)易優(yōu)勢(shì)。
有分析認(rèn)為,Token是電力的衍生品,Token出海本質(zhì)是電力出海。Token出海或?qū)?duì)風(fēng)電光伏產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顛覆性的影響,從根本上重構(gòu)綠電的價(jià)值鏈、消納邏輯和投資回報(bào)模型,并大幅提高行業(yè)天花板。
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圖說(shuō):Token出海將中國(guó)電力賣(mài)給全世界
來(lái)源:TechFlow
01
什么是“Token出海”?
所謂“Token出海”,本質(zhì)上是電力價(jià)值的跨境交付。海外用戶調(diào)用中國(guó)大模型的API,數(shù)據(jù)通過(guò)海底光纜來(lái)回傳輸,GPU在中國(guó)境內(nèi)消耗電力完成推理。在這個(gè)過(guò)程中,電力從未離開(kāi)中國(guó)電網(wǎng),但其價(jià)值卻通過(guò)Token這種形式完成了跨境交付。
這就催生了AI時(shí)代“電力不出境、算力價(jià)值跨境”新貿(mào)易模式,而這種“以電為基、以算為體、以Token為媒”的出口模式,無(wú)疑將全面重塑全球AI貿(mào)易格局。
近期豆包、智譜、minimax等相繼發(fā)布新版模型,海外用戶對(duì)這些模型調(diào)用量的攀升也為這一模式帶來(lái)了實(shí)際數(shù)據(jù)上的驗(yàn)證。
全球最大的AI模型API聚合平臺(tái)OpenRouter數(shù)據(jù)顯示,2月9日~15日這周,中國(guó)模型以4.12萬(wàn)億Token的調(diào)用量,首次超過(guò)同期美國(guó)模型的2.94萬(wàn)億Token。
2 月 24 日,OpenRouter 發(fā)布了最新周度數(shù)據(jù):平臺(tái)前十模型的總 Token 消耗約 8.7 萬(wàn)億,中國(guó)模型獨(dú)占 5.3 萬(wàn)億,占比 61%。
其中,MiniMax M2.5 以 2.45 萬(wàn)億 Token 空降榜首,Kimi K2.5以1.21萬(wàn)億緊隨其后,智譜GLM 5和DeepSeek V3.2分列第三、第五,前三名清一色來(lái)自中國(guó)。
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圖說(shuō):全球大模型每周調(diào)用量趨勢(shì)
來(lái)源:每經(jīng)數(shù)據(jù)
作為AI模型處理文本的最小單位,相比用戶數(shù),Token調(diào)用量是更能真實(shí)反映AI模型使用強(qiáng)度、用戶粘性及商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)。這說(shuō)明,中國(guó)模型廠商正憑借快速迭代和成本優(yōu)勢(shì)占領(lǐng)全球市場(chǎng),國(guó)產(chǎn)算力需求正經(jīng)歷指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
OpenRouter平臺(tái)的API調(diào)用量數(shù)據(jù)被視為洞察全球AI應(yīng)用落地趨勢(shì)最真實(shí)的“晴雨表”, 體現(xiàn)了模型在實(shí)際應(yīng)用中的受歡迎程度和競(jìng)爭(zhēng)力。
值得注意的是,該平臺(tái)的用戶主要由海外開(kāi)發(fā)者構(gòu)成,其中美國(guó)用戶占比高達(dá)47.17%,而中國(guó)開(kāi)發(fā)者僅占6.01%,這使得其榜單數(shù)據(jù)更能客觀反映中國(guó)AI模型在全球范圍內(nèi)的真實(shí)吸引力。
OpenRouter 的 COO Chris Clark 說(shuō)得很直接,中國(guó)開(kāi)源模型之所以能拿下大量市場(chǎng)份額,是因?yàn)樗鼈冊(cè)诿绹?guó)開(kāi)發(fā)者運(yùn)行的代理工作流中占比異常之高。
02
中美之間Token 成本相差17倍
中國(guó)大模型正在吃掉全球開(kāi)發(fā)者市場(chǎng)的背后,則是中美之間天差地別的Token 成本。
在模型處理輸入信息(Input)的環(huán)節(jié),在 OpenRouter 上,國(guó)產(chǎn)大模型 MiniMax M2.5 在軟件工程任務(wù)上的得分是 80.2%,Claude Opus 4.6 是 80.8%,差距幾乎可以忽略。但價(jià)格天差地別,前者輸入端每百萬(wàn) Token 0.3 美元,后者 5 美元,差了約 17 倍。
在模型生成內(nèi)容(Output)的環(huán)節(jié),成本差異更為懸殊。MiniMax M2.5的輸出價(jià)格為1.1美元/百萬(wàn)Token,智譜GLM-5為2.55美元/百萬(wàn)Token,而Claude Opus4.6的價(jià)格則飆升至25美元/百萬(wàn)Token,分別是前兩者的約22.7倍和9.8倍。
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圖說(shuō):模型基準(zhǔn)測(cè)試、價(jià)格對(duì)比
來(lái)源:每日經(jīng)濟(jì)新聞
將Token的成本拆開(kāi)來(lái)看,最核心的兩項(xiàng)是算力和電力,占比超70%。算力成本是GPU的折舊攤銷(xiāo),電力成本則是維持?jǐn)?shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的電費(fèi)加上冷卻系統(tǒng)的開(kāi)銷(xiāo),一個(gè)大型 AI 數(shù)據(jù)中心的電力賬單可以輕松超過(guò)年均數(shù)億美元。
而中國(guó)的核心優(yōu)勢(shì)正在于相對(duì)低廉的電價(jià),綜合電價(jià)比美國(guó)低約 40%,這種物理層面的成本差,并不是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手能夠輕易復(fù)制的。得益于快速擴(kuò)張的電力供給能力,尤其是可再生能源裝機(jī)和發(fā)電量的迅猛增長(zhǎng),中國(guó)的電價(jià)仍在持續(xù)走低。
美銀美林近日發(fā)布的《中國(guó)電力:第七期電力脈搏》研報(bào)指出,中國(guó)電價(jià)正面臨下行壓力。數(shù)據(jù)顯示,2026年1月的代理購(gòu)電價(jià)格同比下跌了10%,即每千瓦時(shí)下降了4分人民幣。
這意味著,提供同樣的AI計(jì)算服務(wù),中國(guó)的成本僅是歐美的幾分之一。價(jià)格更低、響應(yīng)更快、穩(wěn)定性更強(qiáng),全球開(kāi)發(fā)者自然“用腳投票”。更關(guān)鍵的是,數(shù)字服務(wù)(Token)跨境在WTO規(guī)則下免征關(guān)稅,這為中國(guó)的“數(shù)字電力出口”開(kāi)了一條綠色通道。
在這種模式下,中國(guó)西部海量的水電、風(fēng)電和光伏等廉價(jià)綠色能源就地轉(zhuǎn)化為算力,訓(xùn)練大模型或運(yùn)行AI代理,最終生成Token交付給全球用戶。
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圖說(shuō):全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系布局
來(lái)源:國(guó)家發(fā)改委
03
中國(guó)西部被浪費(fèi)的綠電將重新定價(jià)
當(dāng)前,國(guó)內(nèi)部分風(fēng)光富集區(qū)仍面臨棄風(fēng)棄光、限電等挑戰(zhàn)。投資人最關(guān)心的問(wèn)題莫過(guò)于:我的電站發(fā)了電,到底誰(shuí)能用?未來(lái)收益是否有保障?
而超算中心與AI產(chǎn)業(yè)的爆發(fā),恰恰為綠電提供了海量的“吞金獸”。 通過(guò)將富余的風(fēng)光電力轉(zhuǎn)化為算力,再以Token形式出口,不僅解決了本地消納難題,更將原本可能被迫低價(jià)上網(wǎng)甚至棄用的綠電,轉(zhuǎn)化為高附加值的數(shù)字產(chǎn)品。
利用中國(guó)廉價(jià)的電力生產(chǎn)Token,再通過(guò)API賣(mài)給全球用戶,就構(gòu)成了“電力不出境,高附加值數(shù)字服務(wù)出海”的盈利模式。這將徹底打破傳統(tǒng)電力出口的“物理邊界”,或?qū)母旧现貥?gòu)綠電的價(jià)值鏈、消納邏輯和投資回報(bào)模型。
未來(lái),中國(guó)西部風(fēng)光富集區(qū)但面臨“限電”或“棄風(fēng)棄光”的電站將不僅僅是發(fā)電單元,更是全球算力網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)。投資風(fēng)光項(xiàng)目,本質(zhì)上將是在投資未來(lái)全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“底層能源”。
通過(guò)“綠電+算力+Token”的模式,電力經(jīng)過(guò)了深加工。原本可能被浪費(fèi)的綠電將轉(zhuǎn)化為高價(jià)值的Token出口到全球,一度電產(chǎn)生的價(jià)值不再僅僅是0.3-0.4元人民幣的電費(fèi),而是包含了算力溢價(jià)、算法服務(wù)費(fèi)和數(shù)字資產(chǎn)價(jià)值。
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圖說(shuō):寧夏“沙戈荒”光伏基地
來(lái)源:中青在線
英偉達(dá)CEO黃仁勛在2月26日的業(yè)績(jī)電話會(huì)上,反復(fù)向市場(chǎng)強(qiáng)調(diào)一個(gè)核心觀點(diǎn):“計(jì)算即收入”“推理即收入”。
他指出,沒(méi)有算力,就無(wú)法生成Token;沒(méi)有Token,就無(wú)法帶來(lái)收入增長(zhǎng)。在AI時(shí)代,推理性能直接決定了客戶的收入能力,而推理的核心,正是高效地生成可被商業(yè)化的Token。
當(dāng)下,AI Agent技術(shù)的興起和普及,正在成倍放大Token的消耗,更多深度思考、更長(zhǎng)鏈路推理會(huì)顯著提高輸出與中間過(guò)程的Token消耗。摩根大通在預(yù)測(cè),預(yù)計(jì)從2025年到2030年,中國(guó)Token消耗量的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到驚人的330%,在短短5年間實(shí)現(xiàn)370倍的增長(zhǎng)。
在這一背景下,Token出海的興起,將大大提升風(fēng)電光伏產(chǎn)業(yè)天花板,助力其從“基建驅(qū)動(dòng)”邁向“技術(shù)與應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。它將原本受制于地理和電網(wǎng)的“棄電”,變成了流通全球、免稅、高溢價(jià)的“活錢(qián)”。
未來(lái),每一個(gè)瓦特的綠電都將在AI時(shí)代找到其最高價(jià)值的比特歸宿。
參考資料:
[1]https://www.techflowpost.com/en-US/article/30460
[2] https://www.mexc.co/en-PH/news/810054
[3]https://finance.sina.com.cn/roll/2026-02-26/doc-inhpcyyh4335692.shtml?froms=ggmp
[4]https://www.stcn.com/article/detail/3651980.html
[5]https://news.southcn.com/node_812903b83a/92177b3231.shtml
[6] https://www.iheima.com/article-394420.html
[7]https://electrek.co/2025/11/21/electricity-is-about-to-become-the-new-base-currency-and-china-figured-it-out/
[8]https://www.ftchinese.com/interactive/252561
[9]https://m.huxiu.com/article/4837171.html
[10]https://caifuhao.eastmoney.com/news/1671300499
[11]https://www.cls.cn/detail/2293102
[12]https://m.sohu.com/a/990109557_114984?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334
[13]https://finance.ifeng.com/c/8r5AeLJqzhl
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