10 万亿度电的野心：中国 AI 正在用 Token 征服全世界
10 万亿度电的野心：中国 AI 正在用 Token 征服全世界
中国的电，正在以一种前所未有的方式"出口"到全世界。不是通过电缆跨境输电，而是通过 Token。
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OpenRouter 最新一周数据，平台前十模型总 Token 消耗约 8.7 万亿，中国模型独占 5.3 万亿，占比 61%。前三名全部是中国公司，MiniMax M2.5 以 2.45 万亿 Token 登顶，Kimi K2.5 以 1.21 万亿紧随其后，智谱 GLM-5 排第三。
DeepSeek V3.2 排第五。前五名中四席属于中国公司，Claude、Grok 等美国模型被挤出了前三。
一年前大家还在讨论中国 AI 能不能追上 OpenAI，现在在全球最大的模型聚合平台上，中国模型已经把美国同行按在地上摩擦了。这不是吹牛，是数据说话。
一、什么是"Token 出海"？
先聊一个有意思的巧合。
Token 这个词，在加密货币世界里指的是数字资产，在 AI 世界里指的是计算单位。两个看似不相关的领域，共用了同一个词，但本质上都指向同一件事，数字化的价值载体。
上一轮 Token 浪潮里，中国因为监管收紧而退出了加密 Token 的全球定价权争夺。但在 AI Token 这条新赛道上，中国正在强势夺回主导权。而且这一次，Token 背后承载的不是虚拟的金融炒作，而是实实在在的算力和电力。
那 AI 的 Token 到底是什么？简单说，Token 是大语言模型处理信息的最小单位，大概 4 个英文字符或 1-2 个中文字符就是一个 Token。你每次跟 AI 对话，让它写代码、写文章、做分析，都在消耗 Token。一次复杂的 Agent 任务可能消耗几十万甚至上百万 Token。
现在问题来了：一个美国硅谷的程序员，用 OpenRouter 调用了中国的 MiniMax M2.5 模型来帮他写代码。这中间发生了什么？
数据从加州出发，经过太平洋海底光缆，到达中国的数据中心。中国的 GPU 集群消耗电力，完成推理计算，把结果传回美国。计费单位就是 Token，输入多少 Token，输出多少 Token，一分一厘算得清清楚楚。
整个过程中，电力从未离开中国的电网，但电力的价值，通过 Token 完成了跨境交付。
这就是"Token 出海"的本质，它不是货物贸易，是服务贸易。中国卖出去的不是实体商品，而是算力服务。而算力的底层成本，就是电力和 GPU。
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更妙的是，这种通过 API 进行的电子传输，受益于 WTO 多年前确立的"电子传输关税豁免"规则。相当于中国的 AI 企业拿到了一张数字时代的"免税高速公路"通行证。
你关税加到 145% 又怎样？Token 出海，一分钱关税都不用交。
二、中国出口简史：从衬衫到 Token
要理解 Token 出海的历史意义，得把它放进中国出口四十年的大脉络里看。
80 年代卖衬衫鞋帽，利润率几个点，一个集装箱赚几千块。2000 年代卖电子产品和家电，附加值提升了一个量级。2010 年代卖智能手机，华为、小米把"中国制造"从低端推向中高端。2020 年代卖新能源车，比亚迪在全球攻城略地，单车利润远超传统制造业。
每一次跃迁，出口商品的知识密度和附加值都在跳升。但不管怎么升级，卖的终究是"东西"，看得见、摸得着、要报关、要装船、要交关税。
而 Token 出海，是这条升级链的终极形态，出口的不再是实体商品，而是纯粹的"智力"。没有集装箱，没有海关申报，没有关税壁垒。电不出国，但电力的价值以光速跨越国境。
这才是 21 世纪最高级的出口方式。
三、电力帝国：Token 出海的底层霸权
很多人分析 Token 出海时，把注意力放在模型有多强、API 有多便宜。但真正决定这场竞赛终局的，是一个看似不起眼的基础设施，电力。
先看一组数据。2025 年，中国全社会用电量首次突破 10 万亿千瓦时，全球单一国家首次。这个数字是什么概念？相当于美国全年用电量的两倍多，超过欧盟、俄罗斯、印度、日本四个经济体的年用电量总和。
马斯克在达沃斯论坛上说了一句大实话：
制约人工智能落地的核心因素是电力供应。我们很快会出现造出的芯片数量超出供电承载能力的局面。
彭博社也指出，美国电力需求见顶后装机容量新增速度大幅放缓，面对 AI 的高耗电需求恐难以满足。
中国呢？完全相反。发电总装机规模超过 38 亿千瓦，新能源装机全球第一，新型储能装机超 1 亿千瓦。更关键的是"东数西算"战略，把数据中心引导到内蒙、贵州、甘肃、宁夏这些可再生能源丰富的地区。贵州互联网数据服务 2025 年用电量同比飙升 95%，杭州数据中心用电量同比增长 47%。
西部的光伏和风电度电成本低至 0.18-0.25 元/度，远低于美国数据中心的主流电价。AI 推理本质上就是用电换算力，电价越低，Token 的边际成本越低，定价优势就越大。
AWS 云服务已经打破了 20 年"只降不升"的惯例，2025 年底涨价 15%，谷歌云北美最高涨幅达 100%。美国的云和算力成本在往上走，中国这边还在往下压。这个剪刀差，才是 Token 出海真正的杀手锏。
Token 出海的底层逻辑，不只是模型好不好的问题，更是谁拥有更强大、更便宜、更可持续的电力帝国的问题。而在这个维度上，中国的领先优势是结构性的。
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四、为什么是中国？硅谷自己也懵了
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很多人可能会问：凭什么中国模型能在全球市场上这么猛？🤔
最有说服力的回答不是来自中国人自己的吹嘘，而是来自对手的承认。
a16z（Andreessen Horowitz）是硅谷最顶尖的风投之一，旗下管理着超过 125 亿美元的基础设施基金。2025 年，其合伙人 Martin Casado 在接受《经济学人》采访时说了一句让整个硅谷震动的话："当创业者走进 a16z 的办公室做路演时，我会说有 80% 的概率他们正在使用中国开源模型。"虽然 Casado 后来澄清这个 80% 是指"使用开源模型的创业公司中有 80% 在用中国模型"（大约占所有创业公司的 16-24%），但这个数字依然惊人。
要知道，a16z 投资了 Cursor、World Labs、Ideogram 等一批硅谷最热门的 AI 创业公司。连他们的投资标的都在大量使用中国模型，说明什么？说明中国模型的性价比已经好到让美国创业者无法拒绝。
原因可以拆成三个层面。
第一，极致的性价比。
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中国模型的输入 Token 成本大约只有 Claude Opus 4.6 的 1/16。不是性能差所以便宜，而是中国在工程效率上做到了极致压缩。DeepSeek V3 以 558 万美元完成了基础模型训练，而在此基础上训练出比肩 OpenAI o1 的 R1 模型，增量成本仅 29.4 万美元，直接震碎了"算力就是一切"的神话。
有开发者的评价很形象：中国模型给你的是 Claude Sonnet 级别的水准，但价格低了八成。你是开发者你怎么选？
第二，中国工程师红利。🤡
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模型不是天上掉下来的，是人训练出来的。中国的 AI 工程师数量是西方的数倍，而且人力成本更低。DeepSeek 只有几百人的团队，但干出了让硅谷震惊的成果。阿里千问团队、月之暗面、MiniMax、智谱……这些公司背后都是大量优秀的中国工程师在做工程化创新。是的，大家都是红利。😭
第三，开源战略的碾压。
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在 Hugging Face 上，中国开源模型的下载量已经正式超越美国，占比 17.1% vs 15.8%。当 Meta 因追逐闭源超级智能而逐步收缩 Llama 的开放范围时，中国模型反而加大了开源力度。DeepSeek、千问、GLM、MiniMax、Kimi 全线开源，每周甚至每两周就有新版本迭代。这种高频开源策略，正在将全球开发者生态牢牢绑定在中国模型上。
Casado 自己也承认："中国在开源领域确实有优势。"
人才红利 + 电价优势 + 开源生态 = Token 出海的三重护城河。
五、18 个月暴增 300 倍
我们来看一组数据感受一下这个增速。
2024 年初，中国日均 Token 消耗大约 1000 亿。2025 年中，突破 30 万亿。到 2026 年 2 月，主流模型合计达到 180 万亿级别。
18 个月，暴增 300 倍。
这不是线性增长，这是指数级爆发。
为什么增长这么猛？因为 AI 的使用场景已经从简单的聊天问答，转向了编程、智能体、自动化工作流这些高消耗场景。一次复杂的 Agent 任务可能消耗百万级 Token，一个企业级的代码重构项目更是天文数字。
OpenRouter 的数据清楚地显示，编程（Coding）和智能体（Agent）已经成为 Token 消耗的两大核心驱动力。MiniMax M2.5 带动了 100K 到 1M 长文本区间的增量调用，这正是智能体处理复杂任务时的典型消耗场景。
智谱 GLM-5 上线后，海外 Coding Plan 涨价 30%-60%，API 涨价 67%-100%，依然售罄。Kimi K2.5 发布不到一个月，近 20 天的累计收入已经超过了 2025 年全年总收入。
这些都在说明一件事：全球开发者对高性价比 Token 的需求，是刚性的、爆发式的，而且远远没有见顶。
六、投资机会怎么看？
聊完产业链逻辑，来点实际的。按确定性从高到低，Token 出海有这么几个方向值得关注。🙋♂️
最确定的是算力租赁和 IDC。 Token 消耗量暴增 300 倍，所有推理计算都要在数据中心里完成，电力和机柜就是硬需求。智谱因算力不足公开致歉，优刻得全线产品涨价，AWS 和谷歌云也在涨价。供不应求的格局已经形成。A 股方面，润泽科技（字节最大 IDC 供应商）、光环新网、优刻得（与智谱签订 20 亿大单）、首都在线都是这条线上确定性较高的标的。
其次是国产 AI 芯片。 智谱 GLM-5 完全适配华为昇腾、寒武纪、海光、摩尔线程等七大国产芯片平台，国产芯片从"能用"进入"好用"阶段。海光信息是唯一获得 X86 指令集完整版授权并实现自主迭代的上市公司，寒武纪和摩尔线程分别是 AI 芯片和国产 GPU 代表。
第三是算力配套。 液冷（英维克、高澜股份）、光模块（中际旭创、新易盛）、高端 PCB（胜宏科技、沪电股份）、数据中心电源（中恒电气、欧陆通），这些细分赛道都跟着 Token 消耗量水涨船高。
第四是港股模型公司。 智谱和 MiniMax 是 Token 出海最直接的"卖水人"，有收入、有增长、有涨价能力。估值波动大，适合能承受高波动的投资者。
第五是电力设备和储能。 逻辑链最长但空间也最大。东阳光收购秦淮数据中国 100% 股权，是传统企业切入算力基建的典型案例。
几个提醒： 区分真受益和蹭概念（看订单、看客户、看收入增长）；很多标的春节后已经连板拉升，短期追高风险不小；如果对个股研究不深，芯片 ETF（516350）、半导体设备 ETF（159558）是更稳妥的选择。
以上所有内容仅为个人分析和信息梳理，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。
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七、别太嗨，冷静看几个风险
按我写文章的一贯风格，说了好处也要说风险。Token 出海虽然前景光明，但有几个坑不得不提。
第一，OpenRouter 不代表全貌。
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OpenRouter 是一个 API 聚合平台，主要用户是开发者、极客和中小企业。那些直接用 ChatGPT、Claude 官网的普通用户，或者直接跟大厂签约的企业级客户，不在这个统计范围内。中国模型在开发者市场确实很强，但要说"碾压"全球还为时尚早。
第二，补贴驱动还是真实需求？
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目前很多中国模型的定价是带补贴的，目的是抢市场份额。去掉补贴之后还能不能保持竞争力？好消息是智谱和 Kimi 已经在涨价了，而且涨价后依然供不应求，说明需求有一定刚性。但这个结论是否普遍适用，还需要更长时间的验证。🙈
第三，地缘政治风险。
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美国有没有可能对中国 AI 模型的 API 调用设限？理论上完全有可能。虽然目前 WTO 的电子传输关税豁免还在保护这条通道，但如果中美关系继续恶化，不排除出现新的限制措施。这是悬在 Token 出海头上的达摩克利斯之剑。
第四，底层算力的自主性。
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虽然国产芯片适配取得了进展，但实话说，当前最主流的推理集群用的还是英伟达的 H100/H200。如果美国进一步收紧芯片出口管制，中国的推理算力供给会受到直接冲击。这一点必须正视。
八、终局推演：从电力帝国到核聚变
回到标题，"Token 出海，将中国电力卖给全世界"。这句话有点标题党，但核心逻辑是成立的。Token 的底层就是算力，算力的底层就是电力。当全世界的开发者调用中国模型的 API 时，他们本质上是在购买中国的电力，只不过这些电力已经被 GPU 转化成了智能。🏄♂️
而如果你把视野拉到更远的未来，这件事的想象空间会更大。
2025 年，中国在可控核聚变领域取得了一系列突破。"东方超环"EAST 实现 1 亿摄氏度等离子体稳态运行 1066 秒，刷新世界纪录。"中国环流三号"首次实现"双亿度"运行。BEST 紧凑型聚变能实验装置已启动总装，计划 2027 年在全球率先实现聚变发电演示。中国聚变能源有限公司在上海挂牌成立，注册资本 150 亿元。核聚变概念指数 2025 年涨幅超 83%。
核聚变如果实现商用，意味着什么？意味着电力成本趋近于零。1 克氘氚聚变释放的能量相当于 11 吨标准煤，而燃料来自海水，几乎无限。如果有一天中国率先掌握了商用核聚变，那 Token 的边际成本将被压缩到一个其他国家无法企及的程度。
到那时候，Token 出海就不仅仅是一门好生意了，而是一种基于物理学定律的绝对竞争优势。
当然，核聚变商用可能还要 15-20 年。但即便在那之前，中国凭借 10 万亿千瓦时的发电量、全球最大的新能源装机、西部低至 0.2 元的可再生能源电价，已经构建起了一座坚不可摧的"电力帝国"。
这座帝国的产出不是钢铁、不是水泥，而是 Token，数字时代最纯粹的出口商品。
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电不出国，但智力出海。这才是真正的降维打击。😋
补充
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