2026開年，

一只“龍蝦”（OpenClaw）爆火，

讓詞元（Token）消費(fèi)備受矚目。

“養(yǎng)龍蝦”，得喂Token；

喂Token，得耗電。

在AI大模型的運(yùn)營成本中，

電費(fèi)占比高達(dá)60%—70%，

因此Token某種程度

可以視作一種“電力衍生品”。

長期以來，

電力是最難跨境交易的商品。

但隨著中國大模型在全球范圍內(nèi)

吸引力不斷增強(qiáng)，

一條充滿想象力的出海新賽道

也悄然浮現(xiàn)——

“電力Token化出?！?。

我國已建成全球門類最全

規(guī)模最大的能源體系，

近年來總發(fā)電量穩(wěn)居世界第一，

Token+電力，

將帶給我們?cè)鯓拥臋C(jī)遇？

南方電網(wǎng)的小伙伴

系統(tǒng)地算了算這筆“價(jià)值賬”，

小新為您分享如下——

圖片由AI輔助生成

新貿(mào)易，“算力出?！钡男路妒?/strong>

2026年2月，

全球最大的AI模型API聚合平臺(tái)

OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示，

在Token調(diào)用量這一核心指標(biāo)上，

中國的代表性模型首次超越美國，

在全球前五中占據(jù)四席。

值得注意的是，

該平臺(tái)的用戶主要由海外開發(fā)者構(gòu)成，

足見中國AI模型

在全球范圍內(nèi)的吸引力。

這也意味著

一種全新的全球貿(mào)易形式正在成型。

曾經(jīng)，中國向世界輸出的

是以輕工產(chǎn)品為代表的傳統(tǒng)制造；

而今，我們正通過遍布全球的API接口，

向開發(fā)者提供智力密集型的

數(shù)字生產(chǎn)性服務(wù)。

這是繼電動(dòng)汽車、鋰電池、光伏

“新三樣”之后，

中國智造在數(shù)字文明時(shí)代

掀起的又一次出海浪潮。

圖片由AI輔助生成

不同的是，

這一次出海的是看不見的“算力”。

在貴州、云南、內(nèi)蒙古等新能源富集區(qū)，

當(dāng)風(fēng)電、光伏迎來發(fā)電高峰，

這些電能被數(shù)據(jù)中心接收，

瞬間轉(zhuǎn)化為AI處理信息的最小單元——

Token。

Token中文翻譯過來是“詞元”，是“AI消化文字的最小單位”。

在輸入模型前，文本會(huì)被切分成Token并轉(zhuǎn)換為向量。例如，中文通常每個(gè)字對(duì)應(yīng)1個(gè)至2個(gè)Token，每次提問和AI的回答，都會(huì)消耗一定數(shù)量的Token。

直觀一點(diǎn)說，Token就相當(dāng)于AI的“話費(fèi)流量”，我們用AI做的任何事，都要消耗“流量”。

這些Token通過網(wǎng)絡(luò)，

在毫秒間就可抵達(dá)全球各地，

在硅谷變成一行行流暢的代碼，

在倫敦化作一份份精準(zhǔn)的分析報(bào)告，

在新加坡協(xié)助規(guī)劃著復(fù)雜物流路線。

算力，

正成為數(shù)字時(shí)代最基礎(chǔ)的商品。

而支撐這海量算力流動(dòng)的，

是更深層的能量流動(dòng)。

圖片由AI輔助生成

價(jià)值賬，電能的“數(shù)字化升華”

為什么算力出海

對(duì)于中國電力行業(yè)意義重大？

隱藏在背后的，

是一場(chǎng)驚人的價(jià)值轉(zhuǎn)換。

從能源轉(zhuǎn)換的角度看，

Token的本質(zhì)是電力的“升華”。

如果將傳統(tǒng)的電力輸出比作售賣“原油”，

那么將其轉(zhuǎn)化為算力，

就是將原油精煉成了高純度的航空煤油。

我們算一筆跨國“價(jià)值賬”

在貴州、云南等新能源富集區(qū)，

通過電力市場(chǎng)化交易，

風(fēng)電、光伏的上網(wǎng)電價(jià)在0.3元/度左右。

以當(dāng)前主流大模型

在高強(qiáng)度推理任務(wù)下的

表現(xiàn)測(cè)算，

生成100萬個(gè)Token的平均耗電量約為15—20度，

其電力成本僅為個(gè)位數(shù)人民幣。

而在收益端，

國際市場(chǎng)對(duì)同類質(zhì)量的Token

輸出定價(jià)約為60—168美元/百萬Token。

即便扣除服務(wù)器折舊、

網(wǎng)絡(luò)帶寬與研發(fā)成本，

其出口價(jià)值依然實(shí)現(xiàn)了數(shù)量級(jí)的提升。

在貴州省畢節(jié)市威寧縣草海湖畔，一排排風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，與草海美景交相輝映，形成一道美麗的風(fēng)景線

相比之下，

傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)如電解鋁，

每度電的工業(yè)增加值相對(duì)有限。

而在“電轉(zhuǎn)算力”模式下，

同樣一度電所支撐的數(shù)字價(jià)值

可達(dá)傳統(tǒng)模式的數(shù)倍甚至數(shù)十倍。

更具革命性的是AI交互邏輯的變化。

從2026年開始，

AI正在從“簡單問答”

向“自主Agent”進(jìn)化。

以年初風(fēng)靡的“龍蝦”O(jiān)penClaw為例，

這類數(shù)字分身在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，

會(huì)產(chǎn)生滾雪球般的上下文堆疊，

帶動(dòng)Token消耗量呈幾何級(jí)數(shù)增長。

這種需求側(cè)的“通脹”，

為電力消納開辟了海量新空間。

圖片由AI輔助生成

穩(wěn)電網(wǎng)，中國的“確定性底座”

算力競爭，越往后走，

越依賴于底座的穩(wěn)固。

透視這場(chǎng)大國博弈的底層邏輯，

中國高度互聯(lián)的大電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

與“電算一體化”布局，

正構(gòu)筑起一道獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

在“東數(shù)西算”戰(zhàn)略下，

我們將算力負(fù)荷直接搬到“綠電插座”旁。

這種布局不僅大幅降低了

數(shù)據(jù)中心能耗效率指標(biāo)PUE，

從源頭上減少了能源損耗，

更從根本上緩解了東部電網(wǎng)的局部過載壓力。

PUE是衡量數(shù)據(jù)中心能源效率的指標(biāo)，數(shù)值越低，能效越高。

圖片由AI輔助生成

更具創(chuàng)新性的是“負(fù)荷隨源動(dòng)”模式。

當(dāng)西北戈壁的大風(fēng)

或西南山區(qū)的水電迎來發(fā)電高峰，

甚至面臨“棄風(fēng)棄水”的消納壓力時(shí)，

數(shù)字電網(wǎng)可以調(diào)度海量的算力任務(wù)，

如視頻渲染、離線模型訓(xùn)練，

到當(dāng)?shù)氐闹撬阒行模?/p>

就地消納這些

難以長距離無損輸送的清潔電能。

全球首款電力系統(tǒng)智能仿真專業(yè)大模型“大瓦特·馭電”（資料圖片）

云南大理者磨山風(fēng)電場(chǎng)

算力負(fù)荷像海綿一樣，

靈活吸收著波動(dòng)的綠電。

這一過程中，

難以穩(wěn)定外送的可再生能源，

被轉(zhuǎn)化為不受地理限制、

通過光纖瞬間傳輸至全球的“數(shù)字通貨”。

從這個(gè)意義上講，

算力出海相當(dāng)于在云端構(gòu)建了

一座“虛擬抽水蓄能電站”，

讓全球的算力需求

成為中國新能源的穩(wěn)定“消納池”。

新未來，當(dāng)電力遇見智能

在數(shù)學(xué)邏輯中，如果AI能力的上限是不斷波動(dòng)的“分子”，那么能源供應(yīng)的穩(wěn)定性就是決定整體價(jià)值的“分母”。

電力主權(quán)在AI時(shí)代被賦予全新內(nèi)涵：它不僅意味著保供電、保安全，更意味著在大模型能力的分子不斷波動(dòng)時(shí)，撐起一個(gè)最穩(wěn)固的“價(jià)值分母”。

這場(chǎng)從“賣電”到“賣Token”的轉(zhuǎn)型，

不僅是技術(shù)的迭代，

更是產(chǎn)業(yè)邏輯的重構(gòu)。

電力行業(yè)正從“基礎(chǔ)保供”的公用事業(yè)，

向“價(jià)值創(chuàng)造”的數(shù)字生態(tài)伙伴躍遷。

面向未來，

依托物理電網(wǎng)與數(shù)字算力傳輸?shù)纳疃锐詈希?/p>

中國的算力出海

正與“全球南方”國家的數(shù)字化需求

形成共振。

在東南亞、中東、拉美等地，

中國的大模型能力通過算力服務(wù)的形式，

正協(xié)助當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

這不僅是中國智造的又一次出海，

更是中國為全球數(shù)字文明發(fā)展

提供的一種新思路：

一個(gè)開放、普惠、穩(wěn)定的算力未來，

需要同樣開放、普惠、穩(wěn)定的

能源底座作為支撐。

在AI定義未來的時(shí)代，

誰能為全球算力提供最確定的能源底座，

誰就掌握了數(shù)字文明的基石。

而這塊基石的背后，

是中國電網(wǎng)幾十年的布局與積淀，

正在新的歷史關(guān)口，

迸發(fā)出全新的價(jià)值與可能。

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責(zé)任編輯丨李虹縈

校對(duì)丨陳伊南 葛瑞蒂

執(zhí)行主編丨劉海草 張灝然

內(nèi)容來源丨南方電網(wǎng)