導語：中美AI競爭的天平在DeepSeek爆火之後的第二個春節再次向中國傾斜。

事情起源於一個代號為「龍蝦」（OpenClaw）的開源項目。1月末，該項目爆火——隨後中國AI也熱起來了。全球最大模型聚合平台OpenRouter數據顯示，最新一周，平台前十模型總Token消耗約8.7萬億，中國模型佔5.3萬億，佔比高達61%。MiniMax M2.5、月之暗面Kimi K2.5、智譜GLM-5包攬了前三名。

Token是AI處理信息的基本單位。這意味着海外用戶用實際選擇給中國大模型投了票。

本質上這是因為電——「龍蝦」標誌AI發展進入到新階段的同時，帶來了對電的需求激增，而中國擁有全世界最大規模的電網，中國AI憑藉電力優勢，以更低的成本被推上了全球舞台。

如何理解這種變化？這是曇花一現嗎？中國的電力優勢能夠成為中美AI競爭的王牌嗎？

騰訊新聞《潛望》通過產業內調研發現：

第一，Token出海是長期趨勢，目前只是開始。在這背後，電力將在接下來AI競爭中越來越成為決定性因素。

第二，美國並不缺電，缺的是大規模基建和電力調度轉化的能力。中美之間當前電價的差異尤其是工業用電差異並不大，但未來可能會越來越大。在美國一些地區，結構性缺電的影響已經顯現。

第三，AI的發展將進入Agent落地的新階段。圍繞着「龍蝦」衍生出多種商業模式。鑑於過去一年裏地緣政治的巨大變化，中國依靠開源模型和Token出海在歐洲等地區有望打開新局面。

歐美用戶「喫龍蝦」，

中國Token「量大管飽」

「龍蝦」是一個在GitHub上迅速爆火的開源自主AI Agent框架。它的意義在於，讓AI從一個「只會聊天的工具」變成了「能幹活的數字員工」。

一位AI研究者告訴騰訊新聞《潛望》，「龍蝦」是現象級產品。在其出現之前，大家對AI的需求是半自動化的，你問它答，智能程度有限。但「龍蝦」開啓了AI全自動時代。你給它一個指令，它會在後台自主運行數小時，查資料、寫代碼、調工具，最後直接給你結果。

換句話說，效率提升是指數級的。

這種對算力的消耗增長也是指數級的。

Token相當於AI時代的「石油」，是AI處理信息的計費基礎。一次簡單的對話可能只需要幾百個Token，但一個全自動運行的Agent任務，動輒消耗數十萬甚至上百萬個Token。這也是為什麼最近Google和Anthropic會封禁那些在訂閱制下進行全自動調用的賬戶——因為一旦進入全自動調用流程，目前的訂閱費是遠遠無法覆蓋其實際產生的算力成本。

當全球開發者發現配置一個全自動Agent如果調用美國模型，一夜之間可能產生數千美元的賬單時，他們開始瘋狂尋找替代品。這時，中國模型帶着更便宜的Token成本出現了。粗略估算，DeepSeek R1的推理費用比OpenAI o1便宜5-27倍，而Qwen 3.5-Plus便宜了23-45倍。

這種巨大的價格差催生了所謂的「Token出海」——為了降低Token成本，海外開發者通過API調用中國開源模型，數據跨越海底光纜來到中國的數據中心，消耗中國的算力完成計算後再傳回。

一位算力服務分銷商告訴騰訊新聞《潛望》，「這本質上是服務貿易。這種數字傳輸不經過海關，沒有集裝箱，更沒有關稅。」

用戶激增已經帶來了實在的收益。月之暗面近日宣佈，近20天累計收入超過了2025年全年總收入。

這是一種對全球AI成本結構的重塑。而支撐這一切的底層邏輯，正從芯片轉向電力。

電力成為AI競爭「新一極」

「制約人工智能落地的核心因素是電力供應。」過去一年裏，馬斯克、黃仁勳等這樣的論斷正在成為現實。

Token的成本可以被簡單拆解算力折舊+電力+網絡+冷卻+運維/優化。目前，算力折舊也就是芯片成本佔比約40%–50%；而電力（含冷卻）的成本約佔30%，低於芯片成本。

但是，一旦進入全自動調用的「Agent時代」，算力需求激增，現在的Token成本公式就會被重構。電力將會成為決定性因素。

「龍蝦」的出現讓外界意識到了這個未來不遠了。摩根士丹利數據顯示，到2030年，數據中心用電增量會躋身全球新增電量第四大增長極。

資本已經做出反應。2月26日，英偉達發布了一份淨利潤按年增長94%的財報，股價卻創下一年以來的最大單日跌幅5.5%。

與此同時，支撐AI長期運行的電力基礎設施成為了中美資本市場新共識。2026年以來，在A股市場上，電網設備概念股正持續跑贏寒武紀和摩爾線程。

美國補課電力

中國補課芯片

2025年9月，算力運營商王新宇從北京去新疆考察，看到了讓他震撼的一幕：在新疆的沙漠裏，成片的光伏板在烈日下閃爍，那裏的綠電度電成本低至0.2元人民幣左右。但是，大量的綠電正在閒置着。「因為開機就是賠錢。」

但這正是Token出海的好機會。他認為，通過「東數西算」戰略，中國將數據中心引導至這些電力富餘的西部地區。電可以轉化成Token，通過光纜傳向全世界。

換句話說，中國在滿足新增電力需求上的基建速度和體系能力，纔是中國在電力上的最大優勢。

和外界通常認知不同的是，中美電力成本絕對值差異不大。目前中國工業用電成本相當於0.4–0.6元/度，美國相當於0.8–1.2元/度，歐洲相當於1.5–3元/度。

一位能源行業專家告訴騰訊新聞《潛望》，兩國從資源角度上都有各自的保障。美國主要依賴天然氣，中國則是煤炭，都是廉價化石能源，同時中國在快速擴張新能源裝機。從資源角度，二者不存在絕對差異，差別在是化石能源資源快速轉化為電力和傳輸調度電力的能力，也就是製造和工程能力。

「美國的缺電是一個綜合概念，」他表示，「不只是發電站不夠，而是整個電網的穩定性、負荷能力和基建速度跟不上。馬斯克擔心的不是現在，而是未來指數級增長的需求，美國建電站的速度太慢了。」

目前，美國已經能夠看到缺電的苗頭。在弗吉尼亞州等數據中心高度集中的地區，過去五年的電價漲幅高達267%。新增的AI電力需求已經開始擠壓普通居民和工業企業的用電空間。

美國多地政府開始出台限制措施。俄勒岡州已立法要求公用事業公司對數據中心收取不同於普通用戶的電價；一些地方政府明確要求新建數據中心必須「自帶乾糧」，即自己解決新增的電力需求，不能影響當地居民。谷歌最近就直接斥資47.5億美元收購能源開發商Intersect，並與發電企業簽下鉅額電力投資合同。

相比之下，2025年，中國全社會用電量突破10萬億千瓦時，成為全球首個達成此成就的國家。同時，中國擁有全球規模最大的新能源裝機。這種大規模基建能力的差異，當電力激增時未來會讓價差越來越大。

目前，中美在AI領域的博弈已經呈現出錯位競爭。中國在芯片硬件上有短板，模型起初不得不開源以擴大軟件上的優勢。這種做法加上電力基建優勢反而擴大了海外對中國的開源模型的需求；而美國擁有全球最先進的芯片技術，卻陷入了「電力焦慮」。

雙方本質上都是用時間換空間。美國抱着芯片優勢追趕電力基建，中國抱着電力基建優勢追趕芯片。

誰是贏家

在這場Token出海的浪潮中，最先受益的像MiniMax、智譜AI和月之暗面這樣的模型廠商。

MiniMax招股書顯示，公司約70%的收入來自海外市場，Talkie等C端應用覆蓋了全球200多個國家；智譜AI的招股書披露，GLM Coding Plan已吸引超過15萬名海外付費開發者。月之暗面自2025年底以來海外API收入已翻了四倍，最新估值已經來到100億美元。

Token出海也為新的商業競爭拉開了序幕。據虎嗅報道，月之暗面旗下Kimi等團隊中，負責API服務的員工曾僅有數人。但隨着調用需求激增，該團隊正快速擴編，並以獨立業務分支形式直接向總裁張予彤彙報。「大模型API銷售」還成了公司熱招職位之一。

中長期來看，受益的將會是算力雲廠商等「賣水人」。OpenRouter平台上的數據來源主要是散戶，大公司的需求變化會稍慢也不一定會公開，但是，當Token需求量暴增，那些能將廉價電力轉化為穩定算力輸出的雲巨頭實際上將有望成為數字時代的「電力批發商」。

根據騰訊新聞《潛望》近期對國內算力租賃市場行情的了解，「龍蝦」火了之後，疊加今年存儲漲價等多重因素，國內的算力租賃價格也有所上漲，現在的算力市場依然是「賣方市場」。

而在全球版圖上，歐洲正成為中國Token出海的一個意外盟友。

「一年前，歐洲公司對中國模型是存疑的，擔心數據安全和審查。」一位德國AI研究員告訴騰訊新聞《潛望》，「但現在態度發生了質變。」

隨着特朗普執政帶來的不確定性，歐洲人意識到不能將所有雞蛋放在美國的籃子裏。當歐洲公司開始放下對中國公司的偏見，發現DeepSeek或Qwen不僅便宜，而且部署在本地服務器上同樣好用時，目前，Hugging Face上中國開源模型的下載量已超越美國，佔比達到17.1%。

這種「開源+低價」的策略，正在加速一個「數字員工」的時代。

多位AI一線人員表示，在更前沿的領域，一個人編排100個AI進行24小時不間斷工作的「滾雪球效應」已經顯現。

他們的一個共同看法是，「龍蝦」目前最常用的用途是個人助理，但很快會延伸到個人工作夥伴。舉個例子，作為開發者，可能需要不同的Agent來扮演產品經理、軟件開發人員、市場營銷人員等角色，組成一個虛擬項目組來完成工作。它不再僅僅是助理，而是一個工作夥伴和團隊。所以，趨勢不會是一時的。未來會衍生出多種商業模式和想象空間。

如果說上一個時代的中國出口是襯衫和家電，這個時代是電動車，那麼下一個時代可能就是Token。

當然，挑戰也不容忽視。美國對高端芯片的封鎖、地緣政治帶來的API限制風險，依然是懸在頭上的達摩克利斯之劍。

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