AI患上「電力饑渴癥」，中國穩(wěn)坐「糧倉」

作者｜青蘋吹果

編輯｜無心插柳柳橙汁

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

先是組團(tuán)來中國旅游，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，中國模型的調(diào)用量已超過美國，美國用戶占比高達(dá)47%，越來越多的海外開發(fā)者開始批量調(diào)用中國大模型的API。

沒辦法，誰叫咱中國的模型“物美價(jià)廉”呢。跑同樣的任務(wù)，用美國模型可能要5美元，用中國模型只要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：單顆突破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阋恕⒏斓乃懔Α保酒瑢又荒馨压耐隙选研阅芡侠?/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

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

去年，我國全社會(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。

在美國市場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)。中國就把線路架好、電站建好；堅(jiān)持全國一盤棋，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才是中國真正的電力出口。

咱們都知道，傳統(tǒng)電力出口有多難。跨境電網(wǎng)、長距離損耗、地緣政治壁壘，一度電的利潤只有幾毛錢。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：中國模型的調(diào)用量達(dá)到4.12萬億Token，首次超過美國的2.94萬億。而OpenRouter的用戶中，美國開發(fā)者占比47%，中國開發(fā)者僅占6%。海外用戶用真金白銀，給中國模型投了票。

為什么？因?yàn)楸阋恕?/p>

同樣是寫代碼的任務(wù)，美國模型Claude Opus 4.6要5美元/百萬Token，而中國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)勢疊加的結(jié)果：

第一，技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新。中國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。中國工業(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)，中國模型便具備了天然的“電力溢價(jià)”。

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

這三重優(yōu)勢層層傳導(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)位競爭。

美國手握最先進(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。

而中國走的是一條完全不同的路：將電力視為公共資源。國家電網(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，這場競賽遠(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這場重工業(yè)化的浪潮中，能源是最后的硬約束，而中國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)。