電力Token化出海，中國的電即將算全球的題

算力不夠，「龍蝦」（OpenClaw）不火。

「養龍蝦」，得給它喂Token——算力；喂Token（詞元），得耗電。

Token究竟有多耗電？

長江證券表示，AI大模型的運營成本中電力成本佔運營總成本的比例高達60%-70%，因此Token某種程度可以視作一種「電力衍生品」。假設未來國產大模型年度調用量擴張至1×10⁵萬億Token，對應年耗電量875億千瓦時，約為2025年全社會用電量的0.84%

據華泰證券測算，千萬億級全球日均Token用量對中國電量和電力或有10%級別彈性，對綠證價格、容量電價甚至電量電價的拉動顯著。

這組數據，勾勒出一個極具想像力的出海新賽道——「電力Token化出海」，中國的電即將算全球的題。

受「龍蝦」熱度影響，電力板塊受到市場關注。3月11日，綠發電力2連板、華電能源2連板、晶高高技兩日大漲16.6%。

電力雖未跨境，借道Token出海

要理解這場電力出海，首先要剖析Token的物理屬性。

在數字世界的表象下，Token並不是憑空產生的字符。它是由高性能GPU在消耗大量電能、完成千億次運算後，冷凝出的「數字燃料」。

長期以來，電力是最難跨境交易的商品——特高壓只能送電到鄰國，液化天然氣需要昂貴的接收站，電池儲能運一箱電的成本比電本身還貴。但Token的出現，讓電力第一次擁有了輕量級的全球化載體：電留在國內，價值流向海外。

這讓Token可以變成可跨境結算的電力價值載體。

全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter最新數據顯示，中國模型正以Token「量大管飽」的姿態席捲海外市場。

OpenRouter數據顯示，2月9日-2月15日這周，中國模型以4.12萬億Token的調用量，首次超過同期美國模型的2.94萬億Token；2月16日-2月22日這周，中國模型的周調用量進一步衝高至5.16萬億Token，而同期美國模型調用量跌至2.7萬億Token。平台調用量排名前五的模型中，有四款來自中國廠商，分別為MiniMax的M2.5、月之暗面的KimiK2.5、智譜的GLM5以及DeepSeek的V3.2。這四款模型合計貢獻了Top5總調用量的85.7%。考慮到OpenRouter的用戶主要由海外開發者構成，其中美國用戶佔比高達47.17%，而中國開發者僅佔6.01%，更加客觀反映中國AI模型在全球範圍內的真實吸引力。

國外用戶調用中國API，電力雖未跨境，但其價值已通過Token完成國際交付。

我們的Token為什麼能出海？

這套「跨境貿易」之所以成立，源於一個核心優勢——便宜。

長江證券的研報顯示，在輸入價格上，MiniMax M2.5和智譜GLM-5都是0.3美元/百萬Token，而Anthropic的Claude Opus 4.6是5美元，是中國模型的16.7倍。

當開發者可以用不到十分之一的成本，獲得同等甚至更優的智能響應時，市場自然會做出選擇。

但「便宜」本身，是一個結果，而不是原因。真正的追問應該是：我們的Token為什麼能這麼便宜？

市場可能認為中國大模型Token出海的核心競爭優勢是電價，但是華泰證券測算發現電價佔比目前僅10%，隨著芯片推理經濟性和效率的優化、電價在單位Token的成本中佔比有可能持續提升。

中國信息通信研究院政策與經濟研究所高級工程師、中國工程院信息與電子工程發展戰略研究中心特聘專家施羽暇給出了一個更立體的解釋：「電價不是中國Token在成本上碾壓國外的核心因素，我們的Token能出海是人工智能大模型技術能力提升+能源成本優勢+供應鏈優勢三個層面疊加的結果。」

具體而言，我們的人工智能大模型企業架構創新，帶來技術能力提升，降低了單位Token的算力需求；能源成本優勢，降低了單位算力的電費支出；供應鏈優勢，攤薄了基礎設施的整體投入——三重優勢層層傳導，最終凝結成Token的極致性價比。

當中國模型憑藉「技術+能源+供應鏈」綜合優勢「出圈」時，「電力Token化出海」是否可以成為產業發展新方向？

施羽暇表示，目前看，還不是一個單獨的產業方向。它帶來了已有產業鏈向價值鏈高端的邁進和提升。

換言之，Token出海不是憑空創造一個新賽道，而是讓中國已有的算力產業、電力產業、AI產業，在全球價值鏈上向上走了一步。

但這並不意味著沒有新的可能。施羽暇補充，「未來，有一些領域可能會催生Token化出海新模式、新業態。」

算力的盡頭是電力——電力我們贏在哪？

算力的盡頭是電力——而我們在這條鏈上，贏了兩場。

第一場贏在「省著用」。

中國模型普遍採用混合專家架構（MoE），不搞「全員上崗」。一個幾千億參數的模型，接到簡單問題時，只喚醒其中一小部分「專家網絡」幹活。這種「按需激活」的設計，本身就是一種對電力的精細化調度。

第二場贏在「用得起」。

更關鍵的是，驅動這些GPU的電，本身就便宜。

截至2025年底，全國發電裝機容量達38.9億千瓦，全社會用電量突破10萬億千瓦時，雙雙位居全球首位，龐大的盤子攤薄了單位成本。

目前，中國工業用電價格長期穩定在0.6元人民幣/度，在全球屬於低電價區域。當這種電力成本差反映到大模型的運行成本上時，中國大模型便具備了天然的「電力溢價」優勢。

更重要的是，便宜之外，還穩得住。

中國擁有全球最強大的電網系統，特高壓輸電技術全球領先，實現「西電東送、南北互濟」：新疆風電可直送上海，四川水電可供應北京，跨區域能源調配能力遠超其他國家。

熱潮之下的三重挑戰

「養龍蝦」的熱潮迅速在「算電協同」產業鏈上傳導。3月9日，韶能股份2連板，銀星能源、協鑫能科漲停，國電南自、三變科技漲停並創歷史新高。

機遇的另一面，是挑戰。

施羽暇在採訪中梳理了Token出海熱潮之下的三重壓力：第一，算力需求的爆發對算電協同提出了更高要求。第二，行業競爭加劇正在擠壓企業的利潤空間。大模型賽道本身已是紅海，價格戰持續上演。「這帶來了企業利潤空間的壓縮，從而影響到他們的研發投入。」第三，高端算力仍受限於技術水平，如我國先進製程技術瓶頸依然存在。

而比這些更根本的，是品牌認知的進階。

施羽暇特別強調：「中國企業的品牌認可度，還需要往高端去打造。要擺脫僅依賴成本優勢的國際市場認知。」

性價比只是敲門磚。從「性價比高」到「高端信賴」，是中國AI產業走向全球必須跨越的一道檻。

電力Token化出海，同時解了另一個燃眉之急——新能源消納問題。

中國的風電、光伏裝機量全球第一，但「棄風棄光」一直是新能源發展的隱痛——發電高峰時用不掉，送不出去，只能眼睜睜看著綠電浪費。

不是因為補貼，也不是因為犧牲利潤——是因為我們把「用不完的電」變成了「用得起的Token」。

新京報零碳研究院研究員 陶野

編輯 王進雨

校對 穆祥桐