从千瓦时到Token时：中国科技出海的“价值升维”
发布日期：2026/4/1
2026年3月22日，南方电网官微发布了一条消息，在业内激起涟漪。全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter的数据显示，2月份，在Token调用量这一核心指标上，中国的代表性模型首次超越美国，在全球前五中占据四席。
一种全新的全球贸易形式正在成型。如果说加入WTO后的二十年，中国向世界输出的是以轻工产品为代表的传统制造，那么今天，中国正通过遍布全球的API接口，向开发者提供智力密集型的数字生产性服务。这是继电动汽车、锂电池、光伏“新三样”之后，中国智造在数字文明时代掀起的又一次出海浪潮。
这一次，出海的是看不见的“算力”。在贵州、云南、内蒙古等新能源富集区，当风电、光伏迎来发电高峰，这些电能被数据中心接收，通过“电算一体”的超级调度，瞬间转化为稳定、可瞬时跨境传输的算力单位——Token。
算力出海的底层逻辑：Token经济的崛起
要理解这场变革，首先得搞清楚一个概念：Token。它是大模型处理信息时计量的基本单位，可以简单理解为AI处理文本的“字节”。每处理一段文字、生成一段回复，都要消耗一定数量的Token，服务商按Token计费。
算力出海的本质，是用中国的电力驱动中国的芯片，按Token计件收费，向全球“出口”智能服务。这是一个不需要装船、7×24小时永不停歇，却实实在在创造跨境价值的新贸易形态。
OpenRouter平台的数据验证了这条路径的可行性。2026年2月16日至22日，中国人工智能大模型周度Tokens调用量曾达到5.16万亿，三周内大涨127%，占平台头部模型总调用量约61%，高于同期美国大模型的占比。进入3月后，中国大模型继续保持较高热度，MiniMax M2.5、Kimi K2.5、GLM-5、DeepSeek V3.2等国产大模型多次位列平台调用量前五。
更值得注意的是，OpenRouter平台的用户中，美国开发者占比高达47.17%，而中国开发者仅占6.01%。推动中国模型登顶的主力军，是那些来自硅谷、来自欧洲的海外开发者，而非国内市场的自嗨。有报告显示，80%的美国人工智能初创公司在其产品开发过程中使用了中国的开源模型。
从任务结构看，中国大模型的海外使用方式也在发生变化。OpenRouter报告显示，在中国开源大模型的任务分布中，编程与技术类任务合计占比已达39%。这表明，国产大模型的应用正更多进入代码生成、技术支持和基础设施相关场景，而不再主要停留在创意生成等轻量任务。
价值账：电能的“数字化升华”
从能源转换的角度看，Token的本质是电力的“升华”。如果将传统的电力输出比作售卖“原油”，那么将其转化为算力，就是将原油精炼成了高纯度的航空煤油。
我们来算一笔跨国“价值账”。在贵州、云南等新能源富集区，通过电力市场化交易，风电、光伏的上网电价在0.3元/度左右。以当前主流大模型在高强度推理任务下的测算，生成100万个Token的平均耗电量约为15-20度，其电力成本仅为个位数人民币。
而在收益端，国际市场对同类质量的Token输出定价存在明显分层。以输入价格看，MiniMax M2.5和智谱GLM-5都是0.3美元/百万Token，而Anthropic的Claude Opus 4.6是5美元，是中国模型的16.7倍。输出端更夸张，MiniMax-M2.5价格为1.1美元/百万Token，智谱GLM-5为2.55美元/百万Token，Claude Opus4.6则为25美元/百万Token，分别是前两者的约22.7倍和9.8倍。
即便扣除服务器折旧、网络带宽与研发成本，其出口价值依然实现了数量级的提升。相比之下，传统高耗能产业如电解铝，每度电的工业增加值相对有限。而在“电转算力”模式下，同样一度电所支撑的数字价值可达传统模式的数倍甚至数十倍。
更具革命性的是AI交互逻辑的变化。从2026年开始，AI正在从“简单问答”向“自主Agent”进化。以年初风靡的“龙虾”OpenClaw为例，这类数字分身在处理复杂任务时，会产生滚雪球般的上下文堆叠，带动Token消耗量呈几何级数增长。普通聊天机器人完成一次简短对话只需消耗数百Token，而Agent在执行编程、检索、调用工具、反复校验等长链条任务时，Token消耗可能达到数百万级。有海外用户表示，“小龙虾”一周的Token花费高达1500美元。
这种需求侧的“通胀”，为电力消纳开辟了海量新空间。
算电协同：从“比特驱动瓦特”到“瓦特支撑比特”
中国算力出海的成本优势不是凭空掉下来的，底层是电力和工程的双重支撑。
中国工业用电比美国低30%到40%，中西部绿电甚至低50%到70%。加上中国工业用电盘子大，可以充分利用谷电训练模型，这构成了中国AI企业的物理成本护城河。截至2025年底，全国发电总装机容量已达38.9亿千瓦，其中风电和光伏合计装机接近一半，可再生能源度电成本仍在持续下降。
但仅仅有便宜的电力是不够的。电力是波动的，而算力要求稳定。这就要靠“算电协同”技术来解决。
国家从2021年起逐年发布新政策，构筑“算电协同”顶层设计。2026年政府工作报告首次将“算电协同”纳入新基建工程。通过算力调度与电力供给的双向互动，逐步形成“比特驱动瓦特、瓦特支撑比特”的智能闭环体系。
算电协同的技术路线主要有三种：物理直供、虚拟直供、集群直供。新建项目大多采用物理直供，存量改造通常采用虚拟直供方式。共同点在于将富电区与需电区通过电网直连或者虚拟电厂分配的方式连接起来，构成用电成本低、富电不用弃的双赢局面。
在“东数西算”战略下，中国将算力负荷直接搬到“绿电插座”旁。这种布局不仅大幅降低了数据中心能耗效率指标PUE，从源头上减少能源损耗，更从根本上缓解了东部电网的局部过载压力。
更具创新性的是“负荷随源动”模式。当西北戈壁的大风或西南山区的水电迎来发电高峰，甚至面临“弃风弃水”的消纳压力时，数字电网可以调度海量的算力任务，如视频渲染、离线模型训练，到当地的智算中心，就地消纳这些难以长距离无损输送的清洁电能。
算力负荷像海绵一样，灵活吸收着波动的绿电。这一过程中，难以稳定外送的可再生能源，被转化为不受地理限制、通过光纤瞬间传输至全球的“数字通货”。从这个意义上讲，算力出海相当于在云端构建了一座“虚拟抽水蓄能电站”，让全球的算力需求成为中国新能源的稳定“消纳池”。
现实挑战：算力出海的五大红线
然而，算力出海并非坦途。在全球AI竞争进入深水区的当下，一系列现实挑战正在浮出水面。
第一道红线是地缘规管极化下的资产安全性。在全球规管环境日益收紧的背景下，受限于地缘博弈与强规管，欧美市场已不再是中资企业出海的首选路径。这种不对称格局促使企业的战略重心向具备政策缓冲带的地区偏移。阿联酋和迪拜被视为除中美之外最关键的中立增长点，其政治立场相对中立，且营商环境稳定，中资企业通过在这些地区建立算力中心，可以有效避开直接的规管压力，但是同时又面临着中东的地缘战争的威胁。
第二道红线是数据主权跨区博弈下的合规工程化。全球监管碎片化、数据主权意识觉醒，使得合规成本极高。欧盟《人工智能法案》已对高风险AI服务设定准入门槛，多国正在推进数据本地化要求和数字服务税立法。中国信通院人工智能研究所国际发展部主任许珊指出，数据跨境监管趋严、合规成本激增，是制约企业走向全球化最大的卡点之一。
第三道红线是高密度算力演进下的物理极限。全球AI算力需求的爆发式增长正直接将数据中心的物理设计推向极限。算力集群从“千卡级”向“万卡级”的跃迁，不仅仅是IT设备的堆叠，更是对机房承重、电力配给及热管理系统的要求进行全方位提升。由于生成式人工智能的能耗通常是传统AI工作的10到30倍，且最新一代算力芯片的功耗较前代增长高达300%，这种热密度的非线性跃迁使传统风冷技术在单位体积散热能力上已彻底触碰物理红线。
第四道红线是本地化适配障碍与人才断层。技术本地化的难度在于理解文化要求、政策等方面的巨大差异，如果企业在项目前期缺乏精准的量化风险对齐，很多看似简单的电路接入或许可流程往往会演变成拖垮项目周期的长期风险。目前，顶级AI人才仍高度集中在中美等少数国家，导致南亚、中东、非洲等新兴市场面临严重的“技术蓝领化”困境，极度缺乏能够统筹智算架构、复杂网络与新能源调度的复合型工程师。
第五道红线是生态碎片化与规模化鸿沟。极高的资金门槛与碎片化生态意味着极高的整合成本。一个1GW规模的海外算力投资项目，其涵盖土地获取、电力扩容、高密度智算中心建设及核心算力设备采购的整个生命周期资金需求是极其巨大的，绝非单一公司能够独立完成的任务。这种资金压力正倒逼产业从“单兵作战”转向基于统一标准、政策引导和金融资本协同的“全产业链联合体”模式。
碧蓝观察：商业模式与未来图景
尽管挑战重重，中国算力出海的商业闭环正在加速形成。
在商业模式上，算电协同已经探索出合同能源管理（EMC）模式、长期购电协议（PPA）模式、能算一体化综合能源服务、虚拟电厂参与电力现货市场等多种路径。算电协同赛道中，四类玩家具备了核心竞争力：传统电力转型企业凭借能源禀赋投建数据中心；绿电运营商依托低成本新能源，为算力集群提供长期绿电供应；调度软件服务商以算法模型实现负荷与电价的实时匹配，提升运营效率；电力工程龙头则凭借特高压与源网荷储建设经验，夯实协同物理底座。
在出海模式上，中国AI企业正从单一的“应用输出”演进为深度的“生态远征”。底层是开源生态，通过开放换取开发者心智——阿里通义千问、DeepSeek系列选择开源，让中国模型进入全球开发者的默认工具箱；中间层是API算力输出，直接把Token卖给全球开发者，是商业化的核心引擎；顶层是应用输出，用产品触达终端用户，既是流量入口，也是算力消耗的重要场景。
在数学逻辑中，如果AI能力的上限是不断波动的“分子”，那么能源供应的稳定性就是决定整体价值的“分母”。电力主权在AI时代被赋予全新内涵：它不仅意味着保供电、保安全，更意味着在大模型能力的分子不断波动时，撑起一个最稳固的“价值分母”。而这个“价值分母”的背后，是中国电网几十年的布局与积淀，正在新的历史关口，迸发出全新的价值与可能。
来源：碧蓝能源
