中國AI的“成本奇跡”能持續多久——一個三角結構的脆弱與韌性

文 | 舒書

2026年2月，全球AI產業迎來一個標志性時刻。

一邊是英偉達發布史上最強財報后股價暴跌5.5%，一夜蒸發近2600億美元；另一邊是A股算力、云計算板塊掀起漲停潮，云天勵飛、普元信息等紛紛封板。

這冰火兩重天的背后，是一個簡單卻震撼的數據：中國AI模型的周調用量首次超越美國。在2月16日至22日當周，中國模型調用量達5.16萬億Token，全球前五模型中中國占據四席——MiniMax、月之暗面、智譜、DeepSeek。

消息傳出后，業內一片沸騰。但熱鬧之余，一個更深層的問題浮出水面：這種優勢是曇花一現，還是持久紅利？

01 三個支點

中國AI的這次突破，建立在三個支點上。

第一個支點：極致的成本優勢。

中國西部綠電價格約0.2-0.3元/度，僅為歐美的1/5到1/4。加上中國模型普遍采用的MoE架構，能讓推理時的顯存占用降低60%，吞吐量提升19倍。兩者疊加，造就了0.3美元/百萬Token的驚人低價——僅為海外對手Claude的1/16。

這不是短期補貼，而是“能源稟賦+技術選擇”形成的結構性成本壁壘。

第二個支點：算力效率的范式轉移。

當全球還在迷信“堆卡”時，中國用更聰明的算法，讓同樣的硬件產出更多Token。MoE架構通過“按需激活”部分專家網絡，大幅降低了單位Token的算力消耗。

這意味著什么？Token增長不再與英偉達GPU需求線性掛鉤。客戶可以用更少的芯片，服務更多的用戶。英偉達的“必買性”被動搖了。

第三個支點：全球開發者的用腳投票。

OpenRouter平臺上，美國開發者占47.17%，中國僅占6.01%。但正是這些美國開發者，大量調用中國模型。這不是“自己人捧場”，而是真正的全球化認可。

三個支點相互強化：成本低→價格低→用戶多→調用量大→場景豐富→模型迭代快→效率更高→成本更低。一個漂亮的正向循環。

02 成本優勢：能持續多久？

中國AI的成本優勢，很大程度建立在西部綠電的低價上。

但未來3-5年，這個優勢正在發生變化。根據預測，西部綠電價格將從當前的200-250元/兆瓦時，逐步升至2028-2030年的280-330元/兆瓦時。與此同時，歐美光伏、風電成本正在快速下降，部分領域LCOE已降至200-550元/兆瓦時。

這意味著，當前5-6倍的價差，3年后可能縮小到2倍左右。

但更關鍵的變化不在這里。東數西算工程的實質進展，正在改變游戲規則：西部樞紐累計建成標準機架超1085萬架，網絡時延控制在4.5-14.3毫秒，綠電使用占比超80%，部分項目PUE值低至1.04。

真正的護城河不是電價本身，而是“綠電+液冷+低PUE”的系統性成本優勢。當算力可以像電力一樣“西電東送”時，成本優勢就固化為基礎設施紅利。

電價會漲，但系統效率的優勢不會輕易消失。

03 效率優勢： MoE之后怎么辦？

目前中國模型普遍采用MoE架構，這是效率優勢的核心來源。但問題是，美國正在快速跟進。

Claude 4.6已明確采用MoE，GPT-5雖未明說，但其“多模型混合系統”本質上是類似的思路。當技術趨同，中國的優勢還剩下什么？

答案是工程化能力。

當美國也全面轉向MoE后，競爭的焦點將從“有沒有MoE”轉向“MoE落地得好不好”。這方面中國有獨特積累：成本控制能力（價格已是美國的1/16）、穩定性運營能力（支撐5.16萬億Token/周的調用）、場景適配能力（快速響應不同開發者的需求）。

但隱憂同樣存在。在下一代架構的探索上，美國仍保持微弱領先。狀態空間模型（如Mamba）、世界模型（如Genie 3）、持續學習架構（如Titans）——這些可能接替MoE的方向，美國都走在前列。

中國在基礎架構層的原始創新能力，還需要時間沉淀。高校和企業培養了大量應用型人才，但頂尖創新人才更多集中在應用層。專利數量領先，但基礎架構專利的質量與美國的差距需要正視。

MoE帶來的窗口期大約2-3年。之后，要么在工程化上建立不可替代的優勢，要么在下一代架構上實現突破——二者必居其一。

04 市場優勢： 全球開發者會一直留下嗎？

當前中國模型的海外成功，高度依賴一個事實：美國開發者占OpenRouter平臺的47%。

這是成功的證明，也是風險的集中。

第一個風險是政策。美國第14117號行政令已明確限制敏感數據向中國等“受關注國家”跨境傳輸。雖然目前主要針對個人隱私數據，但未來擴展至AI模型調用并非不可能。如果美國出臺政策限制API調用，當前調用量的半壁江山可能瞬間蒸發。

第二個風險是價格。當前16.7倍的價格差是開發者選擇中國模型的核心驅動力。但如果美國模型繼續降價（OpenAI已多次下調價格），價差縮小到3-5倍，開發者會如何選擇？

復雜任務可能回流美國高端模型，因為性能優先；通用場景可能留在國產模型，因為成本優先；企業級應用則可能綜合考慮生態、合規等因素。

最樂觀的情況是中國模型憑借成本優勢守住基本盤。但最悲觀的情況是：政策筑墻切斷海外市場，價格戰壓縮利潤空間，兩頭受壓。

真正的挑戰在于：當前的市場優勢是“價格驅動”的淺層嵌入，而非“生態鎖定”的深度綁定。開發者因為便宜而用，也可能因為別人更便宜而走。

05 價值流向：誰賺到了錢？

調用量暴漲，錢被誰賺走了？

先看模型廠商。

智譜、MiniMax等頭部企業已在2026年1月成功登陸港交所，成為“全球大模型第一股”陣營。

智譜（02513.HK）：IPO募資約43億港元，上市不到兩個月，市值已突破2500億港元，較發行價翻倍。其API收入增長30倍，日均Tokens消耗量增長150倍，B端政企客戶貢獻超80%收入。

MiniMax（0100.HK）：創下全球AI企業從成立到IPO的最快紀錄（僅4年），上市首日市值破千億港元。其API收入占總營收29%，且海外占比超70%，展現出極強的全球化變現能力。

月之暗面：雖暫未上市，但憑借Kimi模型的爆發，API收入實現4倍增長，傳聞其上市計劃也已提上日程。

然而，上市不等于盈利。

所有模型廠商仍處于“高增長、高虧損”階段。巨額的研發支出和算力成本，使得盈利周期依然模糊。上市后，它們面臨的挑戰從“如何拿到下一輪融資”轉變為“如何在資本市場的高預期下，平衡現金流與持續投入”。若無法盡快證明商業閉環能力，股價波動將成為懸在頭頂的達摩克利斯之劍。

再看算力廠商。

中國模型的成功，為國產芯片創造了真實的“試驗田”和放量機會。

摩爾線程：推理業務占比從77%升至94%，成為國內模型推理的首選國產方案之一。

華為昇騰：2024年出貨64.4萬片，國內AI芯片市占率約23%，在智譜、百度等大客戶的供應鏈中占據核心地位。

基礎設施層依然是最大贏家。

無論模型廠商誰勝誰負，無論是否盈利，算力消耗是剛性的。

百度智能云：AI收入增長34%，AI高性能計算設施收入增長143%。

阿里云：AI收入連續8個季度三位數增長。

數據中心：中國AI數據中心市場規模年復合增長率超50%，“東數西算”節點滿載運行。

結論很清晰：

當前階段，基礎設施層和算力層是確定的獲利者，它們賺取了產業爆發的“過路費”和“基建費”。

模型廠商雖然通過上市獲得了巨額資金支持和市值溢價，但本質上仍在“用資本換時間”。未來3-5年，它們必須從“流量變現”轉向真正的“價值變現”，否則可能面臨市值回調的風險，甚至淪為基礎設施層的“高級打工者”。

0 6 產業格局：誰主沉浮？

“百模大戰”正在走向分化。

創業模型廠商中，智譜聚焦B端，約80%以上收入來自政企客戶；MiniMax側重C端全球化，超70%收入來自海外；月之暗面憑借Kimi模型實現API收入爆發。未來2-3年，頭部廠商有機會成為獨立玩家，但大多數會被并購或退出。

國產芯片企業迎來歷史性窗口。但窗口期可能只有2-3年——美國可能放松芯片管制，國產芯片同質化競爭加劇，下一代算法架構可能改變算力需求特征。國產芯片需要在這期間完成從“可用”到“好用”的跨越，并建立自己的軟件生態。

全棧巨頭正在形成協同優勢。華為擁有昇騰芯片+盤古模型+鴻蒙系統，形成“算力-模型-終端”閉環；聯想布局AI服務器+混合式AI+AI PC，覆蓋“云端-邊緣-終端”。當行業從“技術探索期”進入“規模化應用期”，這些巨頭的渠道能力、客戶資源和產業鏈整合能力將成為核心優勢。

未來3-5年，產業格局將呈現“分層分化”：頭部創業廠商有機會獨立存活，國產芯片迎來有限窗口期，全棧巨頭可能成為最終的產業底座。

07 全球博弈： 美國會如何反應？

中國的這一輪突破，必然會引發美國的反應。從目前看，反應將分三個層面展開。

市場層面，美國模型已經開始降價。如果價差從16.7倍縮小到3-5倍，中國模型的“性價比”優勢將大打折扣。但美國模型不可能降到和中國完全一樣的水平——其電力、人力、合規成本都更高。

政策層面，數據跨境監管已經收緊。最壞情景是禁止聯邦機構使用中國模型，限制美國企業調用中國API。這會導致當前調用量的核心來源大幅萎縮。

技術層面，美國在下一代架構上仍保持微弱領先。如果美國在SSM、世界模型等領域取得突破，重新拉開代差，中國可能面臨“剛追上又落后”的困境。這是最根本的挑戰，也是最難應對的。

最核心的問題在于：中國AI的競爭力，目前更多建立在相對優勢（成本、效率）上，而非絕對優勢（技術代差）上。這意味著，我們更容易被追趕，也更容易被政策切斷。

08 窗口期 與抉擇

把以上分析串聯起來，中國AI的“成本 - 效率 - 市場”三角結構，是在美國芯片封鎖倒逼創新、能源政策提供紅利、工程師紅利集中爆發這三重歷史條件下形成的。這不是偶然，而是多種力量共同作用的結果。

但這個結構并非穩態。綜合判斷，窗口期大約為3年。

在此期間，三重優勢正在收窄：電價差將從5-6倍縮小至2倍左右；MoE帶來的效率紅利僅剩2-3年；地緣政治筑墻的風險可能導致海外市場收縮。三個維度雖仍有余地，但倒計時已經開始。這3年，是中國AI從“借勢”到“造勢”的關鍵時刻。

窗口期結束后，產業將走向兩條截然不同的道路：

要么完成躍遷，要么陷入紅海。

未來一：完成躍遷。從“性價比優勢”升級為“技術定義權”——在下一代架構（狀態空間模型、世界模型、持續學習）上實現突破，建立不可替代的技術壁壘。從“價格驅動”轉向“生態鎖定”——讓開發者不是因為便宜才用，而是因為好用、離不開才用。當生態形成，用戶粘性本身就是護城河。從“單點突破”轉向“系統協同”——算力、模型、應用形成正向循環，產業鏈各環節都能捕獲價值，而非只有基礎設施層獲利。這是躍遷之路。難，但可期。

未來二：陷入紅海。成本優勢被拉平——當電價差縮小、MoE趨同，價格戰的空間消失。技術趨同導致同質化競爭——大家都在用類似的技術，拼的是誰更能“卷”。海外市場受政策擠壓——美國開發者市場萎縮，只能向內尋找增長。國內模型廠商在價格戰中耗盡利潤——最終淪為基礎設施層的“附庸”，為云廠商、算力廠商“打工”。這是紅海之路。易滑入，難掙脫。

2026年2月的這個“反轉時刻”，真正的意義不在于證明“我們贏了”，而在于提醒我們：窗口期已經打開，但正在倒計時。

如果只有興奮，沒有警覺；只有歡呼，沒有行動——3年后回頭看，今天可能只是紅海前的最后一次高光。如果能在窗口期內完成從“借勢”到“造勢”的躍遷——今天就是未來10年的起點。

接下來的3年，中國AI產業需要回答的根本問題是：當電價紅利消退、MoE紅利趨同、海外市場承壓之后，我們還能靠什么贏？

是靠下一代架構的原創突破？是靠生態鎖定的用戶粘性？還是靠全棧協同的系統能力？

這個問題沒有標準答案。但每一個答案，都將決定未來10年中國AI的江湖地位。

窗口期已開。時鐘在走。