Token火爆出海颠覆风光投资逻辑，西部绿电要涨价？

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环球零碳

碳中和领域的《新青年》

首图来源：Getty Images

摘要：

中国大模型正在吃掉全球开发者市场的背后，是中美之间天差地别的Token 成本，两者相差了约17倍。Token 火爆出海，让西部被浪费的绿电获得了重新定价机会。

撰文 | Penn

编辑 | 小澜

→这是《环球零碳》的第1894篇原创

AI的“算力竞赛”本质是“电力竞赛”，稳定、绿色、便宜的电力价格，为人工智能的训练、推理和使用，提供了坚实的基础。

中国正在凭借低电价与电网稳定性这个优势，支撑国内大模型打出全球有竞争力的价格，在AI竞赛中超越美国。

2月的数据显示，中国AI调用量首超美国，四款大模型霸榜全球前五。

据全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter数据显示，2月平台内前十模型总Token消耗量已突破27万亿，国产模型贡献超过14万亿，市场占比超过50%。

凭借超大规模电力基础设施与数据中心建设能力，中国正在将“瓦特”（电力）转化为“比特”（算力），进而通过Token（大模型处理文本的最小单位）形式向全球输出算力，重新定义全球AI服务的定价权。

Token出海火爆，意外带来中国绿色电力的出海。

“电力→算力→Token”的转化链条，正在催生一条清晰且繁荣的产业链，中国也正在将自身的能源优势（稳定且廉价的电力）和基建能力，转化为数字时代的全球贸易优势。

有分析认为，Token是电力的衍生品，Token出海本质是电力出海。Token出海或将对风电光伏产业带来颠覆性的影响，从根本上重构绿电的价值链、消纳逻辑和投资回报模型，并大幅提高行业天花板。

图说：Token出海将中国电力卖给全世界

来源：TechFlow

01

什么是“Token出海”？

所谓“Token出海”，本质上是电力价值的跨境交付。海外用户调用中国大模型的API，数据通过海底光缆来回传输，GPU在中国境内消耗电力完成推理。在这个过程中，电力从未离开中国电网，但其价值却通过Token这种形式完成了跨境交付。

这就催生了AI时代“电力不出境、算力价值跨境”新贸易模式，而这种“以电为基、以算为体、以Token为媒”的出口模式，无疑将全面重塑全球AI贸易格局。

近期豆包、智谱、minimax等相继发布新版模型，海外用户对这些模型调用量的攀升也为这一模式带来了实际数据上的验证。

全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，2月9日~15日这周，中国模型以4.12万亿Token的调用量，首次超过同期美国模型的2.94万亿Token。

2 月 24 日，OpenRouter 发布了最新周度数据：平台前十模型的总 Token 消耗约 8.7 万亿，中国模型独占 5.3 万亿，占比 61%。

其中，MiniMax M2.5 以 2.45 万亿 Token 空降榜首，Kimi K2.5以1.21万亿紧随其后，智谱GLM 5和DeepSeek V3.2分列第三、第五，前三名清一色来自中国。

图说：全球大模型每周调用量趋势

来源：每经数据

作为AI模型处理文本的最小单位，相比用户数，Token调用量是更能真实反映AI模型使用强度、用户粘性及商业价值的关键指标。这说明，中国模型厂商正凭借快速迭代和成本优势占领全球市场，国产算力需求正经历指数级增长。

OpenRouter平台的API调用量数据被视为洞察全球AI应用落地趋势最真实的“晴雨表”， 体现了模型在实际应用中的受欢迎程度和竞争力。

值得注意的是，该平台的用户主要由海外开发者构成，其中美国用户占比高达47.17%，而中国开发者仅占6.01%，这使得其榜单数据更能客观反映中国AI模型在全球范围内的真实吸引力。

OpenRouter 的 COO Chris Clark 说得很直接，中国开源模型之所以能拿下大量市场份额，是因为它们在美国开发者运行的代理工作流中占比异常之高。

02

中美之间Token 成本相差17倍

中国大模型正在吃掉全球开发者市场的背后，则是中美之间天差地别的Token 成本。

在模型处理输入信息（Input）的环节，在 OpenRouter 上，国产大模型 MiniMax M2.5 在软件工程任务上的得分是 80.2%，Claude Opus 4.6 是 80.8%，差距几乎可以忽略。但价格天差地别，前者输入端每百万 Token 0.3 美元，后者 5 美元，差了约 17 倍。

在模型生成内容（Output）的环节，成本差异更为悬殊。MiniMax M2.5的输出价格为1.1美元/百万Token，智谱GLM-5为2.55美元/百万Token，而Claude Opus4.6的价格则飙升至25美元/百万Token，分别是前两者的约22.7倍和9.8倍。

图说：模型基准测试、价格对比

来源：每日经济新闻

将Token的成本拆开来看，最核心的两项是算力和电力，占比超70%。算力成本是GPU的折旧摊销，电力成本则是维持数据中心运营的电费加上冷却系统的开销，一个大型 AI 数据中心的电力账单可以轻松超过年均数亿美元。

而中国的核心优势正在于相对低廉的电价，综合电价比美国低约 40%，这种物理层面的成本差，并不是竞争对手能够轻易复制的。得益于快速扩张的电力供给能力，尤其是可再生能源装机和发电量的迅猛增长，中国的电价仍在持续走低。

美银美林近日发布的《中国电力：第七期电力脉搏》研报指出，中国电价正面临下行压力。数据显示，2026年1月的代理购电价格同比下跌了10%，即每千瓦时下降了4分人民币。

这意味着，提供同样的AI计算服务，中国的成本仅是欧美的几分之一。价格更低、响应更快、稳定性更强，全球开发者自然“用脚投票”。更关键的是，数字服务（Token）跨境在WTO规则下免征关税，这为中国的“数字电力出口”开了一条绿色通道。

在这种模式下，中国西部海量的水电、风电和光伏等廉价绿色能源就地转化为算力，训练大模型或运行AI代理，最终生成Token交付给全球用户。

图说：全国一体化大数据中心体系布局

来源：国家发改委

03

中国西部被浪费的绿电将重新定价

当前，国内部分风光富集区仍面临弃风弃光、限电等挑战。投资人最关心的问题莫过于：我的电站发了电，到底谁能用？未来收益是否有保障？

而超算中心与AI产业的爆发，恰恰为绿电提供了海量的“吞金兽”。 通过将富余的风光电力转化为算力，再以Token形式出口，不仅解决了本地消纳难题，更将原本可能被迫低价上网甚至弃用的绿电，转化为高附加值的数字产品。

利用中国廉价的电力生产Token，再通过API卖给全球用户，就构成了“电力不出境，高附加值数字服务出海”的盈利模式。这将彻底打破传统电力出口的“物理边界”，或将从根本上重构绿电的价值链、消纳逻辑和投资回报模型。

未来，中国西部风光富集区但面临“限电”或“弃风弃光”的电站将不仅仅是发电单元，更是全球算力网络的节点。投资风光项目，本质上将是在投资未来全球数字经济的“底层能源”。

通过“绿电+算力+Token”的模式，电力经过了深加工。原本可能被浪费的绿电将转化为高价值的Token出口到全球，一度电产生的价值不再仅仅是0.3-0.4元人民币的电费，而是包含了算力溢价、算法服务费和数字资产价值。

图说：宁夏“沙戈荒”光伏基地

来源：中青在线

英伟达CEO黄仁勋在2月26日的业绩电话会上，反复向市场强调一个核心观点：“计算即收入”“推理即收入”。

他指出，没有算力，就无法生成Token；没有Token，就无法带来收入增长。在AI时代，推理性能直接决定了客户的收入能力，而推理的核心，正是高效地生成可被商业化的Token。

当下，AI Agent技术的兴起和普及，正在成倍放大Token的消耗，更多深度思考、更长链路推理会显著提高输出与中间过程的Token消耗。摩根大通在预测，预计从2025年到2030年，中国Token消耗量的年复合增长率将达到惊人的330%，在短短5年间实现370倍的增长。

在这一背景下，Token出海的兴起，将大大提升风电光伏产业天花板，助力其从“基建驱动”迈向“技术与应用驱动”转型。它将原本受制于地理和电网的“弃电”，变成了流通全球、免税、高溢价的“活钱”。

未来，每一个瓦特的绿电都将在AI时代找到其最高价值的比特归宿。

参考资料：

[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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