AI小二 | 算力通胀下

来源：朝阳永续

这是OpenRouter平台发布的模型使用量最新趋势图，自2025年3月以来，模型周使用总量从10.2T一路飙升至2026年3月的24T以上，周增速高达+12.5T，呈现出近乎指数级的增长态势。

其中，MiMo-V2-Pro、Step 3.5 Flash、MiniMax M2.7、DeepSeek V3.2等国产模型持续贡献着可观的token调用量。Claude、Gemini、GLM等知名系列同样表现活跃。

这不仅是技术普及的标志，更暗示着一个深层趋势：我们正在进入一个“算力密集”时代，每一次交互、每一次生成，都在消耗实实在在的计算资源——而这一切，最终都以“Token”为计价单位。

然而，在模型调用量激增的背后，一场由算力需求与能源供给共同驱动的“静默通胀”正在酝酿。训练和运行大模型是名副其实的“电老虎”，数据中心的电力成本直接构成了算力成本的核心部分。

从全球电力成本对比来看，中国西部电价仅0.2–0.3元/度，具有显著优势；中国东部为0.6–0.8元/度；美国数据中心电价在0.86–1.09元/度区间；而欧洲主要国家则高达1.15–1.50元/度。

电力成本的地域差异，直接影响着数据中心布局与算力服务的定价基础。

进一步从电力系统能力看，中国在2024年的全社会用电量达10万亿千瓦时，发电装机总容量33.5亿千瓦，年新增装机4.3亿千瓦，特高压输电损耗仅1.5%，多项指标显著领先。这为中国在算力基础设施建设与成本控制方面提供了系统性优势。反观全球，随着AI算力需求爆发，能源结构转型过程中的供给紧张、地域性能源价格高企，正不断推高算力的真实成本，形成“算力通胀”的压力。

那么，这股“算力通胀”压力是否已经传导至用户端？我们从Token定价中可见端倪。Token作为大模型服务的基本计价单位，其价格直接反映了模型的运营成本与市场定位。

目前，海外大模型的Token价格普遍处于高位。以Anthropic的Opus 4.6模型为例，其输入价格在5–10美元/百万Token，输出价格则高达25–37.5美元/百万Token。OpenAI的GPT-5系列相对具有竞争力，输入价格在1.25–2.5美元/百万Token，输出价格在10–15美元/百万Token。谷歌的Gemini系列中，Gemini 3.1 Flash-Lite定价最低，输入仅为0.25美元/百万Token，输出为1.5美元/百万Token，展现出在轻量化场景下的成本优势。整体来看，海外头部模型的输出Token价格通常是输入的3–8倍，体现了生成过程对算力的更高消耗。

相比之下，国内大模型的Token定价展现出更明显的梯度与成本控制意识。

智谱AI的GLM-5模型，在0–32k上下文长度下，输入为4元/百万Token（约0.56美元），输出为18元/百万Token（约2.5美元）；其GLM-4.7模型价格更低。

MiniMax的M2.5模型输入仅2.1元/百万Token（约0.3美元），输出为8.4元/百万Token（约1.2美元）。

阿里巴巴的Qwen3.5-Plus在0–128k上下文下，输入低至0.8元/百万Token（约0.11美元），输出为4.8元/百万Token（约0.67美元）。

字节跳动的豆包系列则进一步下探，其中seed-2.0-mini模型在0–32k上下文下，输入仅0.2元/百万Token（约0.028美元），输出为2元/百万Token（约0.28美元）。

显然，国内模型通过更精细的模型结构设计、上下文长度分级定价以及依托国内优势资源，实现了Token单价的大幅降低，尤其在中小规模、高频交互场景中具备显著的价格竞争力。

在此背景下，“中国Token出海”正成为一个值得关注的趋势。

根据本周的最新大模型token调用量看，小米旗下的MiMo由于公开承认了是此前的神秘模型，本周调用量以2.97T Token稳居第一，其次为阶跃、DS和MiniMax。国产大模型霸榜TOP10席位中的7个。

这里的“Token出海”并非指物理意义上的输出，而是指基于中国训练和优化的大模型，通过API等形式为全球开发者与企业提供成本更优、效率相当的AI服务。中国在算力成本上的双重优势——低廉稳定的电力供应与规模领先的绿电基建，为模型训练与推理提供了强大的成本缓冲。

此外，国内激烈的市场竞争也促使厂商不断优化模型效率与定价策略。这使得国产模型在国际市场上具备显著的价格性能比优势，尤其适合对成本敏感的中小企业、初创公司以及高并发、轻量化的AI应用场景。

然而，出海之路也面临挑战：国际市场对模型可靠性、数据合规、文化适配性要求更高；欧美厂商在生态绑定、品牌认知上仍有优势；地缘政治因素也可能带来不确定性。因此，国产模型厂商需要在保持成本优势的同时，持续提升模型能力、深耕垂直场景、加强合规体系建设，并探索与海外本地伙伴的合作模式。

总之，在算力通胀成为全球性议题的今天，Token价格已不仅是技术参数的标价，更是能源成本、计算效率、市场竞争与战略布局的集中体现。从OpenRouter的增长曲线到全球电价的差异地图，从海外模型的高位定价到国内模型的亲民策略，我们看到的不仅是一场关于“数字石油”的价格战，更是一场围绕未来AI基础设施主导权的系统竞争。中国凭借电力与基建的系统性优势，有机会在算力成本层面重构全球AI服务市场的价格体系，而“Token出海”能否从成本优势转化为生态优势，将取决于技术、产品与战略的多维进化。

在这个由Token计价的智能时代，每一分算力成本的下探，都可能催生一个新的应用浪潮；而每一次模型调用的背后，都是一场关于能源、算法与市场效率的宏大叙事。

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