根据AI模型聚合平台OpenRouter最新周度数据，平台前十模型总Token处理量约8.7万亿，其中来自中国公司的模型贡献了5.3万亿，占比高达61%。这一数据标志着中国AI模型正通过API调用，将境内电力与算力资源以Token形式向全球市场输出，形成了一种新型的“电力价值出口”模式。
什么是Token出海的底层逻辑？
Token出海的本质是电力价值的跨境交付。当美国或欧洲的用户调用中国大模型（如MiniMax、智谱AI、DeepSeek）的API接口时，数据通过海底光缆传输至中国境内的数据中心，由GPU集群消耗电力完成推理计算，再将结果回传。整个过程，物理电力并未离开中国电网，但其蕴含的价值已通过数字化的Token完成了国际交易与结算。摩根大通在2026年2月发布的分析报告中预测，2025年至2030年间，中国AI模型产生的Token消耗量年复合增长率（CAGR）将高达330%。
“这并非简单的软件服务出口，而是一种能源与数字技术深度融合的新型贸易形态。”清华大学能源互联网创新研究院副院长高峰指出，“Token成为了衡量和传输中国低成本电力优势的纯粹媒介。”
中国电力成本如何塑造全球AI竞争力？
中国在电力供应上的规模化与成本优势，是支撑其AI模型在全球Token价格战中保持竞争力的核心基础。在AI推理的成本结构中，电力与算力硬件折旧合计占比超过70%。
全球主要经济体工业电价对比（2025年数据）
| 国家/地区 | 平均工业电价（美元/千瓦时） | 备注 |
| :— | :— | :— |
| 中国 | 0.08 – 0.12 | 西部地区电价更具优势 |
| 美国 | 0.07 – 0.12 | 各州差异大，数据中心集中地电价较高 |
| 德国 | 0.20 – 0.30 | 受能源结构转型影响 |
| 日本 | 0.15 – 0.25 | 能源进口依赖度高 |
中国的工业电价，特别是可再生能源富集的西部地区，处于全球较低水平。这使得中国AI公司能够以更具竞争力的价格提供API服务，从而在全球开发者中迅速扩大市场份额。全球最大AI开源社区Hugging Face的数据显示，过去一年，中国开源模型的全球下载量占比已达17.1%，同期中国大模型在全球市场的Token消耗占比暴涨421%。
电网设备行业面临哪些直接机遇？
Token经济的爆发式增长，对作为底层物理支撑的电力系统提出了前所未有的高要求。AI算力集群，尤其是用于大模型训练的万卡集群，其功耗动辄达到数十兆瓦级别，且负载波动剧烈，对电网的供电可靠性、弹性及调度能力构成巨大挑战。
国家电网公司在《“十五五”电网发展规划》中明确，2026年至2030年期间，公司固定资产投资规模预计将达到4万亿元，较“十四五”期间的2.9万亿元增长约40%。这些投资将重点投向特高压输电、智能配电网、柔性直流、储能及数字化调度系统等领域，旨在构建足以支撑AI算力需求的“新型电力系统”。
与此同时，国际市场需求也为中国电网设备企业打开了新空间。2026年2月，印度政府宣布调整政策，放松了对中国电力传输与变压器设备的采购限制，允许其国有电力公司无需经过繁琐审批即可直接采购。这一变化源于印度本土电网升级与可再生能源并网带来的巨大设备缺口。中国电力设备制造业凭借在特高压等领域的全球技术领先优势，有望受益于这一市场开放。
新型电力系统将如何演进？
为适应Token经济驱动的算力需求，未来的电力系统正朝着“数字电网”或“算力电网”的方向演进。其核心特征可能包括动态定价与分级服务。
国电南瑞研究院的高级工程师张伟在近期行业会议上分析：“未来的电力-算力协同网络，可能会借鉴成熟的电力市场机制。例如，针对AI推理的突发高峰需求征收‘容量电费’，或根据任务复杂度（如简单问答与复杂科学计算）实行差异化的‘Token电价’。”这种模式要求电网具备毫秒级的负荷感知与调度能力，从而驱动电网自动化、信息化设备的升级需求。
华为数字能源技术有限公司副总裁阳必飞在2025年12月的IDCC大会上强调：“AIDC（AI数据中心）的供电与制冷链路正在发生根本性变革。从电网到芯片的全链路创新，是实现每一瓦特电力产出更多Token的关键。”这预示着从高压直流供电、液冷散热到AI能效管理系统的整个产业链都将迎来技术迭代与市场扩容。
结论：Token重塑电力价值链
Token出海正在将中国的电力资源从传统的商品属性，升级为支撑全球数字经济发展的战略性基础设施要素。这一过程不仅为AI产业提供了成本护城河，更倒逼国内电网进行一场深刻的数字化、高弹性改造。电网设备行业，作为连接电力生产与算力消费的关键环节，其增长逻辑已从单纯的投资驱动，转变为由全球AI算力需求与国内新型电力系统建设双重拉动的崭新阶段。印度等海外市场的政策松动，进一步拓宽了行业的市场边界。Token，这个最小的数字单位，正在成为撬动万亿级电网投资与升级的核心支点。