文 | 霞光社
Token需求爆發(fā)驅(qū)動AI算力從“訓(xùn)練主導(dǎo)”轉(zhuǎn)向“推理主導(dǎo)”，中國憑借能源成本優(yōu)勢通過Token出海構(gòu)建起以算力為媒介、電價(jià)為錨點(diǎn)的數(shù)智貿(mào)易新范式。
根據(jù)第三方AI模型聚合平臺OpenRouter的最新數(shù)據(jù)，2026年3月16日至3月22日，平臺Token周調(diào)用量已達(dá)到20.4萬億次，環(huán)比增長20.7%。2026年2月OpenRouter周度Token平均用量已達(dá)2025年Q4周均水平的2倍以上。
中國大模型以4.12萬億Token調(diào)用量首次超過美國，全球Top5獨(dú)占四席——國產(chǎn)大模型正贏得全球開發(fā)者的信任和認(rèn)可。
來源：財(cái)聯(lián)社，OpenRouter，華泰研究
OpenClaw則為本輪Token需求爆發(fā)的核心驅(qū)動因素。2026年3月16日-3月22日，OpenRouter的周度數(shù)據(jù)顯示，平臺接近1/4的Token消耗由OpenClaw貢獻(xiàn)。
數(shù)源：OpenRouter，霞光智庫研究繪制
一個智能體完成一次復(fù)雜任務(wù)所消耗的算力，相當(dāng)于普通用戶與ChatGPT對話近萬次。此前有分析道：“早期大模型主要處理問答、文本生成等簡單交互，單次對話的Token消耗有限；但Agent像‘?dāng)?shù)字員工’，能自主拆解任務(wù)、調(diào)用工具、多輪迭代。比如OpenClaw完成一次自動化辦公，可能涉及文件讀取、郵件發(fā)送、數(shù)據(jù)處理等十多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)都需要大量Token支撐邏輯運(yùn)算。”
典型AI LLM調(diào)度對Token的消耗
資料來源：Token Power Bench
IDC數(shù)據(jù)顯示，中國企業(yè)活躍智能體數(shù)量預(yù)計(jì)將在2031年突破3.5億規(guī)模，年復(fù)合增長率達(dá)到135%以上。同時(shí)，由于智能體任務(wù)執(zhí)行密度和任務(wù)復(fù)雜度的提升，也將帶來智能體Token消耗年均超30倍的指數(shù)級增長。
Agent之所以成為Token消耗的“放大器”，根源在于其業(yè)務(wù)邏輯與傳統(tǒng)Chatbot截然不同。傳統(tǒng)Chatbot遵循“用戶提問—模型回答”的單輪交互模式，Token消耗與對話輪次呈線性關(guān)系。而垂類Agent（如金融風(fēng)控Agent、供應(yīng)鏈調(diào)度Agent）具備“感知—決策—執(zhí)行”的閉環(huán)能力：它需要自主拆解復(fù)雜任務(wù)、調(diào)用外部工具、多輪迭代驗(yàn)證，直至任務(wù)完成。Anthropic實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，單Agent完成一次典型任務(wù)的Token消耗約為普通對話模式的4倍，多Agent協(xié)作系統(tǒng)則高達(dá)15倍。
當(dāng)Token消耗從千億級躍升至萬億級乃至千萬億級，如何解決算力“赤字”？算力需求結(jié)構(gòu)或?qū)l(fā)生根本性轉(zhuǎn)變：
轉(zhuǎn)變一：從“訓(xùn)練主導(dǎo)”到“推理主導(dǎo)”
過去兩年，AI算力市場需求由大模型訓(xùn)練主導(dǎo)——廠商比拼的是“能訓(xùn)練多大規(guī)模的模型”。但隨著Agent的規(guī)?；涞兀评碚蔀樗懔ο牡闹鲬?zhàn)場。德勤預(yù)計(jì)，全球推理負(fù)載占AI算力比重將從2023年的約1/3提升至2026年的約2/3，未來有望超過80%。英偉達(dá)則預(yù)測2027年AI推理芯片潛在市場規(guī)模可達(dá)1萬億美元。
轉(zhuǎn)變二：從“峰值算力”到“持續(xù)吞吐”
訓(xùn)練任務(wù)追求的是峰值算力——能在最短時(shí)間內(nèi)完成模型參數(shù)更新。而Agent的推理任務(wù)追求的是持續(xù)穩(wěn)定的吞吐能力：生產(chǎn)環(huán)境中的Agent需要7×24小時(shí)響應(yīng)業(yè)務(wù)請求，任何延遲抖動都可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)流程中斷。這就要求算力基礎(chǔ)設(shè)施從“跑分競賽”轉(zhuǎn)向“穩(wěn)定競賽”。
轉(zhuǎn)變?nèi)簭摹皢吸c(diǎn)優(yōu)化”到“集群協(xié)同”
當(dāng)Agent任務(wù)需要跨節(jié)點(diǎn)并行時(shí)，網(wǎng)絡(luò)性將直接決定算力利用率。大模型推理中，GPU計(jì)算完一個Batch只需要幾毫秒，但將上下文數(shù)據(jù)同步給其他節(jié)點(diǎn)卻可能花費(fèi)幾十毫秒。這意味著，單顆GPU的性能再強(qiáng)，如果網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)跟不上，整體效率依然會被拖累。算力競爭的焦點(diǎn)，正從“芯片層”躍遷至“數(shù)據(jù)中心集群層”。
Token出海的本質(zhì)，可定義為中國本土AI模型通過全球標(biāo)準(zhǔn)化API接口，向海外市場輸出“推理即服務(wù)”，并按Token實(shí)際處理量計(jì)費(fèi)，從而實(shí)現(xiàn)算力與電力的“數(shù)字化出口”。
海外用戶的推理請求傳輸至部署于中國境內(nèi)的數(shù)據(jù)中心，依托本地電力供給與國產(chǎn)算力集群完成計(jì)算，再將結(jié)果返回至海外終端。此過程雖無物理電力輸出，卻通過算力服務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)了“電力價(jià)值”的間接出口，形成了獨(dú)特的非實(shí)體能源貿(mào)易路徑。
國產(chǎn)大模型能夠在全球市場快速搶占份額的核心動因，在于構(gòu)建了高度集約化的成本控制體系。盡管中美在單位算力采購成本上趨近，但能源成本優(yōu)勢則成為中國大模型競爭力的關(guān)鍵支點(diǎn)。據(jù)Global Petrol Price 2025年6月數(shù)據(jù)，中國企業(yè)用電均價(jià)較美國低約25%，相較英、德等歐洲工業(yè)國差距更為顯著。這一能源成本差在大規(guī)模推理場景中被充分放大，形成可持續(xù)的定價(jià)優(yōu)勢與利潤緩沖。
無論是Token需求井噴，還是算力需求重構(gòu)，共同指向一個更本質(zhì)的命題：AI產(chǎn)業(yè)正從“模型能力競賽”邁入“算力效率革命”。
過去兩年，參數(shù)規(guī)模、上下文長度、多模態(tài)能力是衡量AI技術(shù)的標(biāo)尺。而當(dāng)OpenClaw這類Agent將大模型推向真實(shí)世界的物理環(huán)境，焦點(diǎn)變成了“能否以更低的成本、更穩(wěn)定的性能，支撐海量Token的持續(xù)流轉(zhuǎn)”。這不僅是技術(shù)路徑的切換，更是產(chǎn)業(yè)邏輯的根本變革。
值得關(guān)注的是，這一輪算力變革并非簡單的“芯片堆砌”。從系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計(jì)到液冷散熱普及，從光銅并行的互聯(lián)架構(gòu)到私有化部署的剛性需求，基礎(chǔ)設(shè)施的每一個環(huán)節(jié)都在經(jīng)歷精細(xì)化重構(gòu)。這意味著，未來的AI基礎(chǔ)設(shè)施紅利不再屬于GPU最多的玩家，而是屬于那些能在“每瓦電力產(chǎn)出的Token量”這一新標(biāo)尺上持續(xù)攀高的企業(yè)。
Token（詞元）也正成為AI時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力單位。當(dāng)Agent深入商業(yè)、金融、醫(yī)療、教育、供應(yīng)鏈等各類場景，當(dāng)智能體從“輔助工具”演變?yōu)椤皹I(yè)務(wù)執(zhí)行者”，Token本質(zhì)上衡量的是一個經(jīng)濟(jì)體數(shù)字化、智能化的深度和廣度，而這恰恰取決于我們將如何構(gòu)建能夠承載指數(shù)級Token需求的算力底座。
Token出海不僅構(gòu)成中國AI產(chǎn)業(yè)從技術(shù)追趕到商業(yè)化輸出的關(guān)鍵躍遷，更代表一種全新的資源型服務(wù)貿(mào)易范式——以算力為媒介、以電價(jià)為錨點(diǎn)、以智力為終端，在數(shù)字全球化進(jìn)程中構(gòu)建起兼具戰(zhàn)略縱深與成本韌性的產(chǎn)業(yè)護(hù)城河。