2026 年刚开年，全球产业经济的风向标就已经非常明确了，AI 不光是引擎，更是最大的变量。那个代号“小龙虾”的 OpenClaw 项目火遍全球，成了人类历史上规模最大、最受欢迎的开源项目。与此同时，中国大模型全球用户调用量首超美国，好几家中国公司持续霸榜全球前几名。阿里闪电组建了 Alibaba Token Hub 事业群，就是要以“创造 Token、输送 Token、应用 Token"来构建 AI 新基建；黄仁勋更是断言，英伟达 2027 年营收将超万亿美元，他把生产 Token 的"AI 工厂”定义为 AI 时代核心产能，说这正催生出人类历史上规模最大的基础设施建设运动。
一、Token 成为驱动世界的新要素
一场牵动全球电表和国家运势的变局也日渐清晰。当 Token 成为驱动世界的新要素，构建出新贸易、新基建、新国运，世界的天秤正悄然向中国倾斜。Token 究竟是什么？简单来说，它就是 AI 干活、计费的最小单位，AI 每完成一张图、发完一封邮件，都要消耗 Token。在这个新体系下，算力不仅仅是技术指标，更是真金白银的交易媒介，谁掌握了 Token 的生产力，谁就掌握了未来的话语权。
二、新贸易：算力带动电力出海
中国将成为 Token 的赢家，首先要感谢中国雄霸全球的电力。上个月，中国实现了一次历史性超越——在全球最大 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 上，中国大模型全球调用量第一次超过了美国。这一成绩的取得，很重要是靠了火爆全球的“小龙虾”，刺激全球用户大规模调用了中国的大模型。一直到现在，中国模型都还在霸占着该榜前四名，Kimi 甚至用 20 天赚到了去年全年的收入，这说明中国模型在性价比和可用性上已经具备了全球竞争力。
三、基础设施运动与国家运势
黄仁勋所说的"AI 工厂”，本质上就是 Token 的生产线。这场人类历史上规模最大的基础设施建设运动，核心在于谁能更低成本、更高效地生产 Token。中国凭借强大的电力保障了算力成本的优势，从而在 Token 经济中占据了有利位置。这不光是商业上的成功，更是国家运势的体现。当全球 AI 产业依赖中国的电力和模型服务时，新的贸易格局已然形成，世界的天秤正悄然向中国倾斜。
全球开发者为何“用脚投票”选中国大模型？
最近有个现象很有意思，全球用户越来越倾向于使用中国的大模型，而不是美国的大模型。这可不是因为美国的大模型技术不行，核心原因很简单：中国大模型和 Token 的性价比实在太高了。而这种性价比的背后，其实藏着一个关键要素——中国强大的电力供应。
当海外用户在云端调用中国大模型，比如操控“小龙虾”这类智能体消耗 Token 时，他们本质上是在消耗中国的算力。算力的成本结构里，除了芯片折旧，最大的开销就是电费。
电力成本：中国大模型的隐藏王牌
数据显示，中国的工业电费比美国普遍便宜 50% 左右，特别是在西部地区，成本优势更加明显。可以说，如果没有中国电力的支撑，中国大模型的性价比优势不会这么突出。
有了电力支持，中国大模型不仅能在全球赚取模型服务的钱，还能让中国电力借道算力“扬帆出海”。这背后是一个利润叠加的逻辑：
1. 一度电直接出口卖，可能只值 5 毛钱。
2. 同样的电用来跑大模型，产生的价值可以卖到 11 块左右。
3. 相当于直接卖电价值的 22 倍，这是利润背后还有更大利润的相互促进。
虽然像 OpenRouter 这样的“大模型超市”数据不包括谷歌、字节等“官方直营店”的海量调用，但它代表了一个明确趋势：当中美模型在同一个货架上公平竞争时，全球开发者正主动选择性价比更高的中国模型。
智能体爆发：万亿级市场的蛋糕怎么分？
这一切才刚刚开始。像“小龙虾”这类智能体消耗的算力是普通聊天的十倍甚至百倍，今年只是智能体落地的开端。未来还会有更多来自国内外的“小螃蟹”、“小鱿鱼”涌现，最终构成一个指数级增长的万亿级规模基本盘。
据 IDC 与 FutureScape 报告预测：
1. 到 2027 年，全球 2000 强企业的 AI Agent 使用量将增长 10 倍。
2. 到 2029 年，全球活跃 AI Agent 将超过 10 亿个，较 2025 年增长约 40 倍。
面对这么大的蛋糕，美国“尖子生”却开始摆手了。Google 和 Anthropic 最近封禁了很多在订阅制下调用模型、操作智能体的账户，原因很现实：那点订阅费根本覆盖不了算力成本！相比之下，中国“量大管饱”又便宜的模型和电力，无疑会分到越来越多的蛋糕。
挑战与机遇并存，出海大势不可挡
当然，中国大模型和电力出海也面临不少挑战，我们需要清醒地认识到以下几点：
1. 美国可能会利用标准制定、数据主权等手段进行遏制。
2. 政府、金融、医疗等注重数据隐私的企业，可能不愿意让数据在中国计算。
3. 不差钱的公司依然会选择美国更高性能的大模型。
但这些并不能阻挡中国 AI 出海的大势。一方面，全球市场空间足够广阔，电商营销、游戏 NPC、办公辅助这类非敏感场景，本身就能撑起一个庞大的基本盘；另一方面，中国大模型技术迭代速度很快，正在性价比之外形成更多独特的竞争力。
新基建：电力重构算力格局
一句话总结：当 AI 开始干活、算力需求激增，而全球算力格局将因电力而被重构，这场 AI 新基建的主导者与大赢家，注定是中国。
如果说前两年 AI 战拼的还是芯片，现在 AI 战已经在拼“电表”。今年 1 月马斯克就说过，AI 发展的真正瓶颈不是芯片，而是电力供应。我们很快会面临芯片数量超过实际供电能力的局面，大量芯片将无法通电运行。
这对中国来说简直太利好了，因为中国电力遥遥领先于全球。中国发电量、电力装机容量都是美国的两倍多，特高压电网、电力输送和调配能力也是全球拔尖。
更重要的是，中国老早就意识到算力、电力是一盘棋，做了超前布局。其中，“十四五”期间启动的“东数西算”，已形成覆盖东中西部 14 个省份的 8 大枢纽节点、10 个数据中心集群，能用低成本的充足电力稳定支撑大规模 AI 算力需求。
作为十五五开局之年的今年，中国电力政策更是迎着 AI 进度条，全面猛力加码。政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，强调超大规模智算集群与算电协同，通过特高压工程、“东数西算”等规划，以制度优势保障能源安全与普惠性。
AI 算力背后的电力博弈：中国电网的“系统性胜利”
大家都知道，现在的 AI 算力、数据中心那就是“吞电神兽”。为了稳稳托住这些海量用电需求，同时把新能源高效利用起来，国家早就定下了调子：要建设更清洁、更智能、更稳定的电网。
这事儿可不是说说而已。国家电网已经明确宣布，在十五五期间要投入4 万亿建设新型电力系统。这个投资规模比十四五期间直接爆增了 40%，力度之大，可见一斑。
中国电力不仅自己强，还在加速“出海”帮别人。
拿电力设备来说，数据不会说谎。据海关总署数据显示，2025 年全年，中国主要电力设备出口额同比增长了 20%。细分来看，变压器增长了 35%，高压开关增长了 30%。中国电力设备之所以卖爆，跟全球 AI 缺电的大背景密不可分。
反观美国，电力设施如今已被 AI 逼到了墙角。
整个美国的电力设施老化严重，想建电网还得买中国设备。本月，美国三大区域电网运营商发消息说要花 750 亿美元搞超高压输电，但尴尬的是，他们的人工成本高、效率低、技术也相对弱势，只能苦哈哈地慢慢搞。
为了保障社会用电不被 AI 冲击，美国刚出台的新规更是直接要求：超大型 AI 数据中心必须配套自建绿电设施。这意味着什么？意味着美国 AI 正在被电力卡脖子。
谷歌等科技七姐妹巨头只能摁手印承诺自己搞电、不抢民电，转头去做电厂、并购电力公司去了。甚至连马斯克想去太空做数据中心，也是想用太阳能解决美国 AI 的缺电荒。
所以，当 AI 需求指数级增长时，美国老旧的电网和高昂的电价已是天然的天花板。而中国拥有全球最完善的特高压电网和绿电供应链，系统性优势正在集中爆发。
有人可能会问：中国有电但缺芯片，不也是被卡脖子？
在当下，这确实是阵痛，但好消息是：中国芯片短板正被快速补上。
据海外投行伯恩斯坦的《中国 AI 芯片市场规模报告》显示，情况正在发生变化：
1. 2025 年中国 AI 芯片市场中，英伟达和华为占比差不多都是 40%，英伟达稍稍领先。
2. 寒武纪、海光、阿里平头哥、百度昆仑芯等国产势力紧随其后。
3. 2026 年，华为预计将占据中国 AI 芯片市场近 50% 的份额。
按照该机构的预测，虽然最近两年国产 AI 芯片的供需比还不高，但到 2028 年，国产 AI 芯片将供过于求，供需比预计达到 104%。
由此可见，无论是电力基础设施还是核心芯片算力，中国的系统性优势正在形成闭环，这才是应对 AI 时代挑战的底牌。
一个被忽视的关键事实是，中国在芯片领域的实际处境比外界想象的要乐观。 针对像“小龙虾”这类智能体应用，其核心依赖的是推理芯片，而制造推理芯片的技术门槛相对训练芯片要低得多。这意味着，即便国产芯片在制程上落后美国一代，完全有能力撑住市场需求。更重要的是，多年的外部制裁反而倒逼出了中国芯片产业极高的利用率、硬核的工程能力以及产业链抱团的协作能力。
国产芯片与国产大模型正在形成“芯模共进”的加速发展态势。 中国的长板优势——电力，正与快速补齐的国产芯片短板形成合力。这种合力不仅托举着中国大模型与算力出海，更在重塑全球算力格局，甚至有望在 AI 新基建领域实现领跑。这标志着中国正迎来一个新的国运转折点：从传统的“世界工厂”向"AI 工厂”进化。
AI 新纪元：Token 成为核心生产力
近期，尽管某些项目如 OpenClaw 的风评有所波动，但它确实拉着整个行业迈进了一个新纪元——AI 智能体已正式被视为数字劳动力，而 Token 成为了全行业的焦点。 3 月 16 日，阿里官宣成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，其核心目标非常明确：“创造 Token、输送 Token、应用 Token”，旨在构建全新的 AI 基础设施体系。
几乎在同一时间，大洋彼岸的英伟达年度盛会上，黄仁勋在阐述下一阶段战略时，再次强调了他在 2022 年提出的概念：AI Factory（AI 工厂）。他指出，未来的数据中心将不再仅仅是服务器机房，而是持续生产 Token 的工厂。在这个体系中，数据是原材料，GPU 是生产设备，模型推理是生产过程，电力是动力保障，而 Token 则是最终产品。
换句话说，只有具备了数据、GPU、模型和电力这四大要素，才有资格开设"AI 工厂”。AI 竞赛的终局，比拼的是谁能像输送水电煤一样，将 Token 高效地输送到全国乃至全世界。 放眼全球，阿里火速成立 ATH 事业群，率先打响了全球 AI 工厂的第一枪；而放眼国家层面，在强大电力后盾和国产芯片快速崛起的双重支撑下，中国成为世界 Token 工厂的竞争优势正日益凸显。
开源生态：中国模型的差异化突围
目前，稳居王座的美国 AI 巨头大多走闭源路线，凭借顶尖技术收取高昂费用。相比之下，中国无论是巨头还是原生大模型公司，普遍选择了开源路线。 科技史上的经验表明，开源路线的核心目的在于聚拢生态，与全球开发者及社区互动并进。目前，中国开源大模型已初步实现了这一效果。
数据显示，早在去年，中国开源大模型的全球下载量就已超过美国，其中阿里高居榜首。在 Hugging Face 模型榜单前 10 中，有 8 款来自中国，衍生模型最多的也是阿里。截至 2026 年 3 月，中国开源大模型在海外的二次开发案例超过 12 万，其中 60% 来自美国及欧洲的中小创业公司。 硅谷投資人 Aditya Agarwal 曾感叹，超过 50% 的大模型调用是通过廉价的开源模型完成的，中国模型实际上在支持大部分 AI 应用，美国同行甚至难以替代。
从模型性能来看，中国虽然整体稍逊一筹，但已呈现局部赶超的趋势。 多个基准测试显示，中国大模型在编程、数学推理和工具调用等关键能力上已进入全球第一梯队。例如，DeepSeek-R1 在数学推理领域领先全球，MiniMax 在语音交互与角色扮演场景表现强势，Qwen 在多语言处理上拥有绝对优势，豆包的多模态能力也已比肩国际顶尖水平。成本更低、性能急追，伴随“小龙虾”等应用的诞生，越来越多海外开发者正通过 API 调用中国模型，为自己的产品配上“数字员工”。
应用出海：从产品输出到生产力输出
这意味着中国开源生态已走上正循环，国产大模型从能力到价格的综合优势正在不断扩大。同时，基于大模型的中国 AI 应用也在加速走向全球。在“小龙虾”火爆之前，中国已有多款 AI 应用在海外表现不俗：MiniMax 旗下的海外情感陪伴软件 Talkie 已覆盖全球 200 多个国家；字节的 Gauthmath 在美国拍照搜题市场拿下 47% 的份额，其视频生成模型 Seedance 系列也在全球创作者圈层迅速走红。在应用创新上，中国在移动互联网时代就没输过，到了 AI 时代，这一优势必将延续。
“小龙虾”对中国更大的意义在于，这是中国第一次通过大模型触及全球用户桌面，实现中国 AI 技术的大规模输出。 它引发的中国模型出海、电力出海仅仅是开端，更是一个里程碑——它跑通了一个中国作为全球 AI 工厂的模式。过去几十年，美国的软件和技术规则称霸全球，占据了高利润环节，形成了“人工越贵，软件越贵”的正循环，而中国则处于相反的负循环中。
但 AI 时代正在彻底改变这一逻辑。 中国通过“小龙虾”智能体送出海外的，不再只是有形的物质商品，而是比过去软件更先进、更具规模的新型数字生产力。今年，《环球时报》发布文章提到，中国决策者始终秉持一个目标：将人工智能从实验室技术转变为全国性的生产力引擎。 到 2030 年代中期，这种方法可能会催生出一个“智能经济”，其中算法决策将嵌入到大多数主要行业中。
正如黄仁勋最近所言，"AI 是一场工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、工厂的建造模式、工作的组织形式以及经济的增长路径。”对中国来说，这种重塑就是超车逆袭的历史性机会。以开源 AI 普惠全球用户，争取技术、市场和话语权，中国正坚定地从一个世界制造工厂，走向世界级 AI 工厂。
