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AI患上「電力饑渴癥」,中國(guó)穩(wěn)坐「糧倉(cāng)」

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文 | 超前實(shí)驗(yàn)室

你有沒有發(fā)現(xiàn),最近幾年,老外們像是在經(jīng)歷一場(chǎng)“中式血脈”的集體覺醒。

先是組團(tuán)來中國(guó)旅游,把“China Travel”刷成TikTok流量密碼;接著又掀起跨境醫(yī)療熱,跑到中國(guó)看病、體檢、甚至做手術(shù)。

而如今,這股“薅社會(huì)主義羊毛”的風(fēng),也是刮到了AI圈。

全球AI模型聚合平臺(tái)OpenRouter顯示,今年2月中旬開始,中國(guó)模型的調(diào)用量已超過美國(guó),美國(guó)用戶占比高達(dá)47%,越來越多的海外開發(fā)者開始批量調(diào)用中國(guó)大模型的API。

沒辦法,誰叫咱中國(guó)的模型“物美價(jià)廉”呢。跑同樣的任務(wù),用美國(guó)模型可能要5美元,用中國(guó)模型只要0.3美元。賬單直接“打骨折”,這誰看了不心動(dòng)?

乍一聽,這好像是個(gè)打價(jià)格戰(zhàn)的故事,但實(shí)則往深了想,國(guó)產(chǎn)模型打“價(jià)格戰(zhàn)”的底氣從哪兒來?歸根結(jié)底,是電力在撐腰。

這讓我想起了最近,老黃在個(gè)人博客發(fā)表的一篇長(zhǎng)文《AI is a Five Layer Cake》。

文中提出了AI產(chǎn)業(yè)的 「五層蛋糕」 模型,將AI拆成了能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用,五個(gè)層面,并反復(fù)強(qiáng)調(diào):每個(gè)成功的應(yīng)用,都會(huì)向下拉動(dòng)它下面所有層,一直延伸到維持它運(yùn)轉(zhuǎn)的發(fā)電廠。

照老黃所說,咱們現(xiàn)在只吃上了AI“五層蛋糕”的第一口。未來,AI不再僅僅是一款應(yīng)用或一個(gè)模型,而是會(huì)像互聯(lián)網(wǎng)一樣,成為現(xiàn)代社會(huì)不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。

到那個(gè)時(shí)候,AI對(duì)電力的需求,可能會(huì)“無窮無盡”。

AI的胃口變大了

過去兩年,我們習(xí)慣了用AI聊天、寫文案、畫圖。但今年年初,一個(gè)叫OpenClaw的開源工具讓局面徹底變了。

OpenClaw能夠7×24小時(shí)地運(yùn)轉(zhuǎn),而且TA不局限于聊天,更能自己操縱電腦、點(diǎn)鼠標(biāo)、填表格,直接讓你解放雙手!

當(dāng)然,這么能干的AI Agent,“工資”自然低不了,如果僅僅是對(duì)話,一次交互消耗的Token量可能只是幾百個(gè),但要完成一次特定任務(wù),從執(zhí)行到交付的整個(gè)過程,能夠消耗幾十萬甚至上百萬個(gè) Token。

網(wǎng)上有人開玩笑說:“養(yǎng)一只AI龍蝦,比養(yǎng)一個(gè)研究生還貴。”

雖然是段子,但道出了一個(gè)現(xiàn)實(shí):當(dāng)AI開始“干活”,TA的能耗曲線陡峭得嚇人。

OpenAI最近發(fā)布的數(shù)據(jù)也印證了這一點(diǎn):在某些 Agent任務(wù)上,GPT-5.4的Token消耗比前代少了47%。

為什么要拼命降消耗?因?yàn)閼?yīng)用層的成本壓力已經(jīng)實(shí)實(shí)在在地傳導(dǎo)到了模型層,模型層必須想辦法用更高的架構(gòu)、更便宜的推理來回應(yīng)。而模型層的效率提升,最終靠的是芯片層。

就在剛過去的GTC大會(huì)上,黃仁勛預(yù)告了下一代GPU架構(gòu)Feynman——全球首款1.6納米制程的AI芯片,預(yù)計(jì)2028年推出。

但最讓人瞠目的是它的功耗:?jiǎn)晤w突破5千瓦。

什么概念?相當(dāng)于你家同時(shí)開50個(gè)電暖氣,熱量壓縮在指甲蓋大小的空間里。

為什么做到這么夸張?因?yàn)槟P蛯釉诤啊拔乙阋?、更快的算力”,芯片層只能把功耗往上堆、把性能往上拉?/p>

但是5千瓦的芯片,現(xiàn)有的供電體系根本撐不住,供電要從220伏提到800伏,跟高鐵一個(gè)等級(jí);散熱材料要從銅升級(jí)到金剛石,因?yàn)橹挥秀@石能扛住這種熱度。

黃仁勛甚至說,終極方案可能是:每個(gè)AI工廠旁邊配一個(gè)小型核反應(yīng)堆。

你看,應(yīng)用拉動(dòng)了模型,模型拉動(dòng)了芯片,芯片拉動(dòng)了基礎(chǔ)設(shè)施,最終全部壓在能源這一層上。所以老黃才會(huì)在那篇長(zhǎng)文里寫下那句“能源是AI的第一性原理,也是系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的根本約束”。

你想讓AI變聰明,先問電網(wǎng)答不答應(yīng)。

AI的盡頭是電力,電力的盡頭是中國(guó)

如果說黃仁勛描繪的是AI對(duì)能源的無限索取,那么中國(guó)在這場(chǎng)游戲里,手握的恰恰是別人最缺的那張底牌。

去年,我國(guó)全社會(huì)用電量突破10萬億千瓦時(shí)大關(guān),位居全球首位,相當(dāng)于美國(guó)用電量的兩倍有余。尤其是夏季的用電高峰期,連續(xù)兩個(gè)月單月用電量均超過1萬億千瓦時(shí),面對(duì)如此嚴(yán)峻的考驗(yàn),我們既沒限電,也沒漲價(jià)。

這背后,是中國(guó)做到了「電力普惠」。 46條特高壓工程架起“西電東送”“北電南供”的大通道。

在美國(guó)市場(chǎng)上誰都不愿意掏這個(gè)錢升級(jí)電網(wǎng),也不愿等這個(gè)回報(bào)周期時(shí)。中國(guó)就把線路架好、電站建好;堅(jiān)持全國(guó)一盤棋,讓西部的風(fēng)和光,變成東部的算力,再變成全球可交易的數(shù)字服務(wù)。

這時(shí)候,一個(gè)有意思的概念開始流行:Token才是中國(guó)真正的電力出口。

咱們都知道,傳統(tǒng)電力出口有多難??缇畴娋W(wǎng)、長(zhǎng)距離損耗、地緣政治壁壘,一度電的利潤(rùn)只有幾毛錢。但Token不一樣,它本質(zhì)上是電力的數(shù)字化封裝:一度電(0.2-0.3元)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心,驅(qū)動(dòng)GPU算力,生成Token,通過API接口被海外開發(fā)者調(diào)用,按Token付費(fèi)。

“東數(shù)西算”讓數(shù)據(jù)中心直接建在綠電富集的地方,西部風(fēng)電、光伏的低成本綠電,就地轉(zhuǎn)化為算力,再順著光纜走向世界。

沒有集裝箱,沒有海關(guān),沒有關(guān)稅,只有海底光纜里飛奔的數(shù)據(jù)包。電力從未離開中國(guó)電網(wǎng),但它的價(jià)值已經(jīng)完成了跨境交付。

2026年2月9日到15日那一周,全球AI模型API聚合平臺(tái)OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示:中國(guó)模型的調(diào)用量達(dá)到4.12萬億Token,首次超過美國(guó)的2.94萬億。而OpenRouter的用戶中,美國(guó)開發(fā)者占比47%,中國(guó)開發(fā)者僅占6%。海外用戶用真金白銀,給中國(guó)模型投了票。



為什么?因?yàn)楸阋恕?/p>

同樣是寫代碼的任務(wù),美國(guó)模型Claude Opus 4.6要5美元/百萬Token,而中國(guó)MiniMax M2.5、智譜GLM-5只要0.3美元,差了16倍不止。


但“便宜”不是憑空掉下來的,它是三重優(yōu)勢(shì)疊加的結(jié)果:

第一,技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新。 中國(guó)模型普遍采用混合專家架構(gòu)(MoE),不搞“全員上崗”。一個(gè)幾千億參數(shù)的模型,接到簡(jiǎn)單問題時(shí)只喚醒其中一小部分“專家網(wǎng)絡(luò)”,這種“按需激活”本身就是對(duì)電力的精細(xì)化調(diào)度。

第二,能源成本優(yōu)勢(shì)。 中國(guó)工業(yè)電價(jià)比歐美低約40%,西部綠電(風(fēng)電/光伏)低至0.2元/度。當(dāng)這種電力成本差反映到大模型的運(yùn)行成本上時(shí),中國(guó)模型便具備了天然的“電力溢價(jià)”。

第三,供應(yīng)鏈優(yōu)勢(shì)。 從變壓器到特高壓,從光伏板到數(shù)據(jù)中心,中國(guó)擁有全球最完整的電力裝備制造鏈。美國(guó)要建電廠,連變壓器都要從中國(guó)進(jìn)口。這不是段子,是中國(guó)工程院院士王堅(jiān)在采訪中親口說的。

這三重優(yōu)勢(shì)層層傳導(dǎo),最終凝結(jié)成Token的極致性價(jià)比。

誰在“省著用”,誰在“用得起”

回到黃仁勛的「五層蛋糕」模型,你會(huì)發(fā)現(xiàn),中美在AI這條資源鏈上的博弈,形成了一種奇特的錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)。


美國(guó)手握最先進(jìn)的芯片技術(shù),卻陷入嚴(yán)重的電力焦慮。微軟由于電網(wǎng)接入滯后,不得不自行建設(shè)燃?xì)廨啓C(jī)電站;谷歌則與核電企業(yè)簽署了價(jià)格高昂的電力采購(gòu)合同;密歇根州與弗吉尼亞州更是在其供電范圍內(nèi)宣布,2026年當(dāng)?shù)?700萬美國(guó)居民的用電價(jià)格將上浮20%至30%。

在那種以資本為軸心的能源體系下,誰也不愿為長(zhǎng)遠(yuǎn)投資擔(dān)責(zé)。電力一緊張,就把價(jià)格往上抬,直到用戶負(fù)擔(dān)不起,需求自然隨之萎縮。這套純粹的逐利邏輯,說到底對(duì)普通民眾并不友好。

而中國(guó)走的是一條完全不同的路:將電力視為公共資源。國(guó)家電網(wǎng)此前宣布,在“十五五”規(guī)劃周期內(nèi),預(yù)計(jì)投入4萬億元用于固定資產(chǎn)建設(shè),相比“十四五”時(shí)期增幅高達(dá)四成。在其他國(guó)家還在為眼下的電力供應(yīng)犯難時(shí),我們?cè)缫烟崆安己昧司帧?/p>


所以,當(dāng)有人問“中國(guó)AI憑什么能這么便宜”時(shí),答案不是單一的電價(jià),也不是單一的技術(shù),而是一整套系統(tǒng)能力:強(qiáng)大的電力基建、高效的調(diào)度機(jī)制、不斷突破的芯片和算法、以及一個(gè)愿意為長(zhǎng)遠(yuǎn)投入買單的制度。

這套系統(tǒng)能力,最終凝結(jié)成Token的極致性價(jià)比,讓全球開發(fā)者用腳投票。

過去幾十年,中國(guó)習(xí)慣了「世界工廠」的敘事。賣的是實(shí)物,走的是集裝箱,賺的是辛苦錢。

但Token的出現(xiàn),讓我們看到了一種新的可能:把電力變成算力,把算力變成智能,把智能變成可全球交易的數(shù)字服務(wù)。

電力沒有出境,價(jià)值已經(jīng)跨境。

這不是彎道超車,而是換道超車。

當(dāng)然,這場(chǎng)競(jìng)賽遠(yuǎn)未到終局。高端芯片的瓶頸、品牌認(rèn)知的短板、行業(yè)利潤(rùn)的壓力,都是我們必須正視的挑戰(zhàn)。

但有一點(diǎn)是確定的,那就是在AI這場(chǎng)重工業(yè)化的浪潮中,能源是最后的硬約束,而中國(guó)手里握著最硬的那張牌。

這一次,我們站在了資源鏈的起點(diǎn)。

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