中国AI模型突然火遍海外，电费比芯片更关键，开源成了新出路

今年1月底，一个叫“龙虾”的开源项目在GitHub上突然火起来，它不是聊天机器人，而是能自动干活的AI助手，可以查资料、写代码、调接口，整个过程一气呵成，有人用这个工具执行一次任务，就要消耗几百万个Token，根据OpenRouter的数据显示，最近一周全球最热门的十个模型总共使用了8.7万亿Token，其中5.3万亿来自中国开发的模型，占比超过六成，排在前三位的分别是MiniMax、Kimi和智谱的模型。

外国开发者选用中国模型，主要原因是价格便宜，不是觉得它有多先进，他们用美国模型做全自动任务，一次要花几千美元，但用通义千问3.5-Plus做同样的事，只要几十美元，成本只有OpenAI的1/23到1/45，这样大幅节省开支，大家自然不再坚持只用美国模型。

这些数字信息其实是在出海,海外用户发出请求,数据通过海底光缆传到中国数据中心,计算完成后再把结果传回去,没有海关检查,不用缴纳关税,也不需要集装箱运输,但是已经实现了盈利,有算力服务商提到,月之暗面最近二十天的营收数据,已经超过他们原先对2025年整年的预期,这本质上不是在销售技术,而是在提供服务,而且是依靠电力资源和开源软件打包提供的服务。

说到电，很多人马上想到中国电价便宜，工业用电每度不到一块钱，美国却要一块多，但真正拉开差距的不在单价，而是响应速度，美国弗吉尼亚的数据中心区域，五年里电价涨了两倍多，政府还要求企业自己准备电源，谷歌干脆花四十七亿买下能源公司，中国这边，"东数西算"推进很快，新疆内蒙古的绿色电力成本低到两毛一度，大量光伏电力闲着没用，正好用来运行AI。

摩根士丹利做过计算，到2030年数据中心会用掉全球新增电量的第四大份额，资本早就看明白了这件事，A股里的电网设备股票从2026年初开始，一直比寒武纪这类芯片股涨得更稳，市场正在用行动说话，芯片带来的红利快要见底了，真正掌握稳定供电能力的公司才能拥有长期话语权。

中国模型在起步阶段受到芯片限制，不得不选择开源，就像DeepSeek和Qwen那样把模型开放出来让大家使用和改进，结果却意外地建立起一个全球开发者都依赖的生态系统，欧洲企业现在非常谨慎，担心卷入中美之间的摩擦，索性避开美国平台，转而采用中立的开源模型，随着像龙虾这样的框架出现，小团队不再需要购买GPU，可以直接连接中国的计算资源来运行智能体，这让技术门槛大大降低。

美国用芯片封锁和基建投入来竞争，中国在补芯片短板的同时依靠电力和开放策略应对，表面是技术路线不同，实际体现的是两种系统能力的差异，美国不缺电力，但缺乏快速建电站、协调跨州电网和缩短审批流程的能力，中国电网能实时调度风电、光伏与煤电，新疆沙漠中的太阳能很快转化为海外AI服务的能源来源，这靠的不是资源条件优越，而是工程组织能力强大。

现在真正在赚钱的并不是英伟达，像MiniMax、智谱、月之暗面这些做模型的公司，它们七成收入都来自海外市场，算力服务商、海底光缆公司、西部新能源基地也都悄悄搭上了这趟顺风车，英伟达财报看起来挺好，股价却往下掉，投资者心里很清楚，光有芯片已经不够用了，得保证有电、有网络、有生态，整个体系才能持续运转下去。

我仔细想想这件事，觉得很有意思，以前人们总认为AI出海要靠芯片来打开局面，现在发现电表转得比芯片快，开源代码比专利更能留住人，技术本身不能决定一切，关键是把技术稳稳地落地，低成本地运行起来。