Token出海：我国的绿电将用极低的成本，收割全球AI算力市场！

前言：

下次你调用国内模型API的时候，可以多想一秒

这一秒钟，我国大西北的风电叶片可能刚好转了一圈

先说一个关键数据：

今年5月的第一周，全球大模型Token消耗量中，我国模型份额达到了7.94万亿，而美国则是3.76亿。

这是我国模型第一次在AI流量上超过了美国。

好玩的是，数据中调用我国模型的用户里有47%来自美国，只有6来自我国本土%。

看完数据后画面感一下就来了：

此时此刻远在硅谷的程序员没准正疯狂的刷DeepSeek、豆包、Kimi 的API。

为什么呢？

其实不是我国模型在技术方面领先，相反不能否认他们的GPT系列保持着领先。

根本原因其实是便宜，而且便宜的源头正是来自我国大西北的风~

没错，就是我国大西北的绿电（风电和光伏）

（一）Token的本质是电力的数字压缩包

咱们先来重复一下Token的定义，我们都知道它是AI处理信息的最小单元。

今年我国也给它明确了一个官方的名称：词元。

按100万Token来算，大约对应60-70万的汉字，可以粗暴的理解它是AI思考时候的一个计量单位。

这个单位就像电力里面的的“度”。

模型每一次推理都需要消耗两样东西，算力和电力。

而且电力要占到推理总运营成本的60%-70%。

换个思路来看，也就是说其实我们调用一次API，花费的大头实际上是电费。

（二）电费差多少？

以现在的价格来看，我国西部（甘肃、青海）的绿电上网电价最低大约能到三毛钱一度。

如果是用于配套数据中心的专线绿电，还有可能压到两毛甚至更低。

这个金额来计算的话，100万Token大约需要15-20度电，算下来电力成本大约是三到六块钱。

而在美国就不一样了

他们的工业电价折合人民币大约是一块五甚至两块钱每度。

同样的100万Token，电力成本要达到数十元人民币。

所以相同100万Token的输出，美国模型的价格大约是我国模型的好几倍，巨大的价格差距下，开发者们肯定首选我国模型。

（三）一条完整的绿电出海链路

今年4月份，汕头完成了我国第一个城市级的Token出海全链路闭环。

流程大致如下：

（1）汕头的数据中心使用本地海上风电供电（成本约0.4元/度）

（2）GPU集群推理生成Token

（3）通过汕头国际海缆直连海外用户

（4）API按Token计费结算。

出海后据说运行不到一个月，日均Token调用量从1亿直接狂升到百亿级别。

在这个逻辑下，我国西部原本被弃风弃光的绿电，现在可以就地转化成算力，再通过光纤输出高附加值产品。

一度电的终端价值从0.3元变成11元，一下放大了22倍。

（汕头验证的数据：0.5元电→Token出口价值11元）

而且，政府报告还出台了一个新词叫算电协同

简单解释就是要把数据中心建在绿电产地旁边，而不是建在东部城市。

目前青海省已经建成了首个绿电协同调度试点，把数据中心建在了光伏电站边上，同时内蒙古、宁夏、甘肃等多个城市也都在跟进。

所以未来Token的成本肯定还会下降。

这也是为什么黄仁勋曾说AI Agent时代，Token消耗量会是现在的10-50倍

但另外一句他没有说出来：谁能把单位Token成本压到最低，谁就能拥有更大的市场。

（四）底层的潜在变化

顺着主要逻辑再往底层去考虑，这几个方向可能正在发生潜在变化

（1）Token的定价权

以前是OpenAI做定标杆价，现在是国内模型价格调整，整个市场跟着波动，我国模型的成本结构决定了它具备定价主动权。

（2）国产算力硬件的“每瓦词元数”

GPU的竞争指标从单纯的TFLOPS变成了单位功耗能跑多少Token。

由于国内有极致的电力成本倒逼优化，所以华为昇腾、海光等公司在这个指标上正在快速拉近与英伟达的差距。

（2）电力调度软件的价值

数据中心建在风电场边上，电价随着天气波动，如果把AI请求实时调度到当时电价最低的数据中心，就能有效压低Token成本。

而目前国能日新、南网科技的智能调度系统，就是算力版的国家电网调度中心，指挥负载流向低电价区域。

最后

以前我国出口光伏板、电池、新能源汽车等产品，每一件都得过海关、交关税、走海运。

现在的Token出口走直接走光纤，没有任何物理关卡，关税和运输风险。

把低价绿电，通过AI模型封装成数字服务，卖给全球开发者。

想一想，用我国西部没发完的风电，去算硅谷创业公司的数据~

这有没有可能是近几年最隐蔽的一个产业变革？

下次你调用国内模型API的时候，可以多想一秒：

这一秒钟，我国大西北的风电叶片可能刚好转了一圈。

创作：Omni实验室

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