中國AI算力，真的不夠用了

中國AI算力，真的不夠用了。

從每天1000億到180萬億，中國大模型的Token消耗量在兩年內暴漲1800倍。

這不是預測，是正在發生的事。

數字不會說謊：

Token黑洞正在吞噬一切

OpenRouter平臺的數據顯示，2026年2月全球前十AI模型的Token總消耗量突破27萬億，其中中國大模型貢獻了14萬億，占比超過50%。

更夸張的是增長速度：

MiniMax M2.5，2月Token消耗5萬億+，環比增幅197%。

Kimi K2.5，2月Token消耗4萬億+ 持續高增。

GLM-5，2月Token消耗2萬億+ 環比增幅158%。

MiniMax披露的數據更驚人：2026年2月，M2系列模型單日Token消耗量已達到2025年12月的6倍以上，其中編程場景的Token消耗增長超過10倍。

中國日均Token消耗從2024年初的1000億，飆升至2026年2月的180萬億。

1800倍的增長，意味著什么？

意味著每一秒都有海量推理請求在涌向數據中心，意味著GPU芯片正在以極限狀態運轉，意味著算力供給的缺口正在以肉眼可見的速度擴大。

視頻生成

成了算力短缺的"照妖鏡"

如果你用過快手的可靈AI或字節的即夢AI，你會發現一個奇怪的現象：功能很強大，但處處受限。

? 免費用戶每天只有6次生成機會

? 高峰期排隊等待時間長達幾十分鐘

? 高畫質視頻必須付費，且價格不菲

為什么？因為視頻生成是名副其實的"算力黑洞"。

生成一條10秒的1080p視頻，消耗的算力相當于處理數千張高清圖片。一位AI創作者算過賬：用OpenClaw跑一天視頻生成任務，輕松燒掉5000萬Token。

快手的可靈AI技術領先，但高峰期"排隊時間太長"成了用戶吐槽最多的點。

字節的即夢AI被迫在"畫質"和"速度"之間做取舍——出圖快，但電影級質感不足。

本質上，這不是技術問題，是算力不夠的問題。

當豆包在春晚期間因高頻互動導致算力承壓，不得不暫停視頻通話功能時；當智譜AI因高并發請求被迫采取API限流措施時，中國AI算力短缺的殘酷現實，已經藏不住了。

云廠商自己都不夠用

外賣怎么賣？

更嚴峻的問題在云廠商端。

阿里云宣布三年投入3800億元建設AI基礎設施；字節跳動2026年資本開支傳聞高達1600億元；百度智能云在自研GPU云市場以40.4%份額占據第一。

這些天文數字背后，是一個尷尬的事實：云廠商自己的算力都不夠用了。

高盛預測，中國云服務提供商的資本支出在2026年Q3將同比增長39%。為什么花這么多錢？因為客戶需求旺盛到供不應求。

? 阿里云AI服務已滲透中國500強企業的53%

? 字節、阿里、騰訊的AI應用都在搶算力資源

? 自動駕駛公司排隊等算力配額

? 金融、醫療、教育行業的AI部署需求爆發式增長

Coreweave公開表示：全球AI算力基礎設施產能僅能滿足約60%的需求。

當云廠商自己的AI業務（豆包、通義千問、混元）都在瘋狂吞噬算力時，對外賣的算力還剩多少？

這就是為什么智譜AI在發布新模型的同時，宣布API價格上調30%-100%——官方解釋很明確："用戶規模與調用量快速提升，公司需同步加大算力投入。"

1800倍增長背后

一場算力軍備競賽

摩根大通預測，中國AI推理Token消耗量將從2025年的超10千萬億，增長至2030年的約3900千萬億——增幅接近369倍。

而這還只是保守估計。

隨著AI Agent的爆發，Token消耗的模式正在發生根本變化：

? 傳統Chatbot一輪對話幾百Token

? AI Agent執行一個任務，可能消耗數百萬甚至上千萬Token

? 自主調用、多輪推理、工具鏈協作——每一步都在燒錢

MiniMax CEO閆俊杰說：

"這是一個長期趨勢的開端，而不是一次性的紅利。"

當OpenClaw這類Agent工具累計Token消耗達到8.99萬億時，當中國大模型在全球Token消耗榜上霸榜前五時，算力短缺已經不是"會不會發生"的問題，而是"正在發生且會越來越嚴重"的問題。

結語：算力即權力

中國AI產業正在經歷一場殘酷的"算力洗牌"。

有算力的公司（字節、阿里、百度）可以繼續擴張、迭代模型、搶占用戶；

沒算力的公司，要么被迫漲價，要么限流，要么在競爭中掉隊。

視頻生成受限、API價格上漲、服務頻繁限流——這些只是表象。

本質是：當需求增長1800倍，而供給只能增長幾十倍時，算力就成了最硬的通貨。

誰能搞定芯片、誰能建數據中心、誰能拿到電力資源，誰就能在下一階段的AI競賽中活下去。

這不是技術競賽，這是資源戰爭。

你的AI應用，今天排隊了嗎？