最近，一则关于OpenRouter大模型调用量的数据引起了我的注意。榜单前五名中，来自中国的大模型占据了四席，并且总消耗的Token数量远超美国，位居榜首。
这里得先明确一个概念，文中所说的“石油”并非指地底下开采的黑色液体，而是一个类比。它泛指能源，具体到这篇文章的语境里，“石油”指代的是 Token。
Token是什么？
Token是大型语言模型调用时的基本计算单位，大约相当于0.6个中文字符。我们每一次向大模型提问、让它生成内容，本质上都在消耗Token。你可以把它理解为调用AI算力的“流量计费单位”。
我们通常关注一个任务用了多少Token，这直接对应着消耗了多少计算资源和需要支付多少费用，就像手机上网用流量来计算网费一样。目前市场上主流模型的定价，大约0.5元人民币可以处理100万Token（约等于70万英文单词或40万汉字）。简而言之，Token是数据中心消耗电力、调用算力来处理信息的量化体现。电力驱动算力，算力则“生产”出Token。
今天，我们就从电力这个底层要素切入，聊聊Token出海这个现象背后，对国内AI产业的深远影响。
契机：OpenAI的“爪”与国内大模型的机遇
自OpenAI发布Claude（文中趣称为“openclaw”）以来，市场对强大模型推理能力的需求暴增。需要7x24小时不间断运行的Claude实例，成为了吞噬算力的“大户”。
这时，国内的AI厂商敏锐地抓住了机会。Kimi等模型率先推出了Claude的云端调用版本，而像MiniMax、智谱清言等公司则推出了极具竞争力的优惠套餐。这些举措吸引了一大批苦于高昂算力成本的“养爪人”。
尽管在顶尖能力上可能与头部模型存在差距，但极高的性价比让国产大模型在处理大量通用任务时优势明显。正是在这样的背景下，国内大模型的Token调用量在短期内迅速攀升，占据了排行榜的前列。
核心优势：电力，新时代的“石油”
Token未来能否成为一种主流的出海“商品”？现阶段，这个问题的答案牢牢掌握在两个要素手中：芯片和电力。
美国的挑战显而易见。一方面是其高昂的电力成本，另一方面则是其老旧的电网基础设施难以承受数据中心惊人的能耗。近期，多地民众因电费上涨等问题抗议新建数据中心，迫使微软、OpenAI等主要AI公司公开承诺，其数据中心的用电成本不会转嫁给当地居民。
反观国内，情况则大不相同。我们拥有多样化的发电体系和全球领先的输配电网络，这使得电力成本远低于美国。
这一切并非偶然，而是长期战略布局的结果：
- 新能源储备丰富：得益于国家前几年大力推广，国内风电、光伏产业已形成规模，材料供应甚至处于过剩状态。由于新能源发电存在波动性，曾一度被称为“垃圾电”，并出现“弃电”现象。光伏板价格曾从2元/瓦跌至0.6元/瓦，近期虽因银价上涨回调至0.8元/瓦左右，但整个行业仍处于供大于求的状态。
- 核电稳步发展：截至2025年底，我国在运和核准在建的核电机组已达112台，总装机容量1.25亿千瓦，已成为世界第一核电大国。其中，仅“十四五”期间新核准的机组就多达46台。
- 能源结构优化：“十四五”以来，新能源装机占比从24.3%大幅提升至47.3%，其发电量占全社会用电量的比重也从9.7%提升至22.2%。
- 超级工程加持：建设中的雅鲁藏布江下游水电开发，预计年发电量可达3000亿千瓦时。再加上全球顶尖的特高压输电技术、庞大的智能电网，以及供应全球的动力电池产业链。
- 未来规划清晰：“十五五”的电力发展规划已在编制中。
这些一步一个脚印的布局，系统性地将一个传统能源匮乏的国家，转变为一个能源供给能力充沛的国家。多年前布下的棋子，如今正迎来收获的时刻。坚实的电力系统，成为了我国人工智能产业最稳定、最强大的后盾。
如此一来，Token出海不再是一个遥远的想象。Token出海，实质是算力出海；算力出海，根基在于电力出海；而电力出海，不就是新时代的“能源出口”吗？ 这标志着中国走出了一条独具特色的高质量发展道路。
回顾我们的对外贸易发展：从最初依靠日用百货、服装鞋帽换取外汇，到后来通过精密机械、电子设备出口提升价值链。如今，在AI时代的风口上，我们的“出口商品”形态拥有了更高维度的想象力——直接输出凝结了智慧与能源的“计算力”。
全球AI竞争的未来格局，或许已在此时悄然奠定。你怎么看这场由“电力”驱动的AI变局？欢迎在云栈社区分享你的见解。 | 
发表于 15 小时前
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