“养龙虾”榨干了大家的 Token，结果电网成了最大赢家？

7 毛的电经过显卡生成 Token 就能 18 块卖给美国人？

没错，这段时间地球另一端的电脑里，国产 AI 大模型正在 OpenRouter 上大杀四方。

要知道，这可是全球最大的 AI 模型聚合平台，就像买游戏大家上 Steam，买 Token 一般就选 OpenRouter 了。

上面每天各种模型的使用量加起来超过 1 万亿 Token，一直以来大半份额都被美国模型牢牢占据。

但国产模型近期表现异常强劲，据每日经济新闻统计，今年 2 月份，国产模型的调用量三周大涨 127%，首次超越美国。

尤其在 2 月 9 日至 15 日这周，国产模型以 4.12 万亿 Token 的惊人调用量，超越了同期美国模型的 2.94 万亿 Token，实现了历史性的赶超。

这可是 AI 啊，这种在别人家最引以为傲的地盘上啪啪打人脸的新闻，听起来确实带派。

而众所周知，AI 的尽头是算力，算力的尽头是电力，想满足全球数十亿人的需求，明显需要非常庞大的电力。

同样的一度电，费劲吧啦的拉电网搞基建才能卖个几毛，算进电解铝冶炼里顶多卖两块。

可换成 Token 出海直接就翻了几十倍，妥妥的降维打击，再加上光速运输、超低损耗、无视关税，一下子大家开始纷纷下场，把这 Token 背后燃烧的电力搬上台来。

看着 A 股一路飘红的电力板，似乎借着 Token，把中国的电卖给全世界真就指日可待了。

那这波 Token 到底有没有带着电力一起出海呢？

翻完资料算完账世超发现，前景确实诱人，条件嘛有待商榷。

这波 Token 大卖其实最主要的原因就是那个搅动 AI 界的开源项目：OpenClaw。

因为这只大龙虾每次干活，就要消耗大量 Token，连带着全世界消费者的 Token 消耗量都一起蹭蹭涨。

有网友就抱怨过，刚充的 20 刀 Token 余额，想着设定个小任务慢慢跑，结果第二天起床一看，花光了。。。

再加上项目前些天刚刚登顶 Github 星标榜历史第一，眼看着要迎来更多新用户，这 Token 开销如流水的日子想必还要持续一段时间。

这个时候，国产模型量大管饱的优点就凸显出来了，比起美国那些用着肉疼的模型，咱这不仅价格便宜足足十几倍，干起活儿来还没差多少，那用脚投票都知道该选什么模型了。

也就导致 OpenRouter 上的模型调用数据，前五个里住进了三个雷打不动的国产模型：MiniMax M2.5，Kimi K2.5 和 DeepSeek V3.2，虽偶尔起伏，但始终在榜。

这么一看，Token 出海的市场表现是相当来劲儿，那伴随着的，就是电力出海也有了充足的未来预期。

世超是赶紧打开计算机捣鼓了起来，拿 DeepSeek V3.2 来举例，之前就有人算过，每 Token 生成需要约 0.4 焦耳能量，那 7 毛一度的电，算上损耗，就能生成约 600 万的 Token，按市场价就是 18 块钱呐。

好家伙，25 倍的价差，这哪是充足的预期，这得给电力拉得起飞了啊。

但再回想对比一下现在的这点儿声量，明显哪里不对啊。

于是世超又继续在 OpenRouter 官网扒拉了起来，这一扒拉，就发现了猫腻。

原来模型是国产的没错，但产 Token 的电就说不准儿了，根据服务器地址统计，很多 Token 的算力来源其实是美国的机房。

比如 MiniMax M2.5 的 Token 服务器，地址就基本以美国为主。而三个头部国产模型，只有 DeepSeek 一家有一个明确的国内服务器。

当然，不排除有一部分可能是中转的国内算力，但更多的部分确实来自海外的供应商。

所以简单点说，现阶段的 Token 出海一大部分是中国的模型外国的电，只能说是模型出海，距离算力出海和电力出海还有段距离。

好家伙，规划了半天出口中国电力，结果都没咋用上，那还卖给全世界个锤子，敢情是“未来可欺”啊。

但现在又有了个新问题，为啥这中国模型非得跑到美国去算，而不是带着电力一起出海呢？

其实这事儿挺好解释的，跟其他行业没啥两样。

就是法律合规、成本控制以及用户体验综合起来的商业化原因，很现实，也很直接。

美国那地儿，不说差友们也都清楚，总喜欢动不动拿数据安全来说事儿，放 AI 模型这儿也不例外。

美国第 14117 号行政令的核心内容就是禁止或限制向“关注国家”（包括中国）传输批量敏感个人数据，包括基因、生物识别、个人健康、地理位置、金融数据等等。

如果 AI 模型涉及处理这些敏感数据，且服务器位于中国，就会直接面临被禁的风险。

除了法律合规的需求，还有算力芯片的考量，由于国内难以获得最高能效比的顶尖制程芯片，所以在推理效率上肯定要落后最新一代很多的。

就比如英伟达 B200 ，同等单位下推理能效足足有 H100 的 25 倍，既快又便宜，这差距一下就拉开了。

所以如果面向全球市场，目前的标准操作模式是：

研发在国内（使用国产卡或存量卡）+ 推理在海外（租用海外算力）+ 运营主体隔离。

比如拿海外成绩非常亮眼的 Talkie 来说，定位是跟 AI 互动聊天的手机应用，用户超五千万，每天都需要消耗海量的 Token。

他们用的是 MiniMax 自家训练的模型，但推理的算力服务器是租自美国的供应商，如亚马逊、谷歌或者微软，数据同样存在美国的服务器上。

这样一方面可以避免用户跟 AI 交互时延迟过高，毕竟谁也不想说句话等半天才有回复；另一方面也符合美国的法规要求。

至于日常运营，是在新加坡注册的子公司负责，能规避更多的潜在风险，正符合这套标准的出海打法。

也就是说，咱们默认的那种美国人电脑上敲个回车，中国这边算力中心就库库耗电跑 Token，跑好再卖到大洋那边电脑上的场景基本不会发生。

但是，事情并非没有转机。。。

在继续研究了一些资料后，世超发现，虽然现在条件欠妥，但在未来，通过卖 Token 实现电力出口的路，其实并没被完全堵死。

一方面，美国虽然缺电，但不是简单的缺发电量，而是一种结构性缺电。

像马斯克那样简单的建几个电厂能应付一时，但对于规划里源源不断的算力中心来说，仍然是杯水车薪。

结构性缺电是美国几十年来电力基础设施老化的历史遗留，叠加老美不像咱能集中力量办大事儿的国情，这电力基建的差距，根本不是三两年能追上的。

另一方面，近些年国产 GPU 一直在迅速成长，无论是新上市的芯片四小龙，还是闷头做事的带头大哥华为昇腾，都在悄悄抢占大模型在推理端的市场。

据 IDC 2025 年的市场调研，国产 AI 芯片在英伟达的垄断下增长到了 35% 左右的市场份额，早已不再是 PPT 里的备胎，而是真的能买来干活的主力。

注：IDC称，2025上半年中国加速芯片的市场规模达到190万张，资料来源：《中国半年度加速计算市场（2025上半年）跟踪》《财经》整理

再说了，AI 大基建时代才刚刚开始，全世界都缺算力。

闲置绿电这波虽然搭不上 Token 出海的快车，但我国几十年积累的电力基建还是很能打的。

随着模型能力提升的速度逐渐放缓，当我们算力芯片的脚步跟上时，这便宜大碗的电力，可能真会成为划分市场份额的关键一手，带着国产模型一起去撬动更大的利润。

撰文： 风华

编辑： 江江 & 面线

美编： 焕妍

图片、资料来源：

IDC，OpenRouter，arXiv，uvation，X，部分图源网络