今天，AI算力有一个消息引发市场的广泛关注，那就是国内日均词元（Token）调用量突破140万亿。

对这个数据大家可能没有感觉，直接看一个对比

2024年初，国内日均Token调用量仅为1000亿。

到了2025年底，这一数字跃升至100万亿。

而就在今年3月，日均调用量已突破140万亿。

短短两年，增长超千倍。

这不仅仅是数据的爆发，更可能标志着AI时代算力的重要性。

什么是Token？

很多人可能会问：Token到底是什么？

简单来说，Token是大模型处理信息的最小计费单位，是人工智能时代的“数字口粮”。

当你让AI写一段代码、分析一份财报，或者生成一张图片时，AI内部的每一次“思考”、每一个字的读取与输出，都在消耗Token。

在智能时代，掌握了低成本、高质量的Token供给，或许是AI应用和大模型的的底层支撑之一。

这就好比工业革命时期，煤炭和石油。

国内Token的优势

另外，在过去两年里，无数海外开发者使用美国头部大模型运行全自动任务，一夜之间产生的账单高达数千甚至上万美元。

高昂的推理成本，直接减少了大量创新应用的商业化可能。

当“智能”变得过于昂贵，性价比就重要的发展趋势之一。

据全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter 2026年最新数据显示，以月之暗面（Moonshot AI）、DeepSeek等为代表的国内大模型集群，凭借架构创新和工程化极致优化，其输入和输出成本已降至海外主流模型的十分之一甚至更低。

更重要的是，这种低价并非以牺牲质量为代价。

在代码生成、长文本理解、多模态处理等核心基准测试中，国内头部模型已与全球顶尖水平并跑，甚至在特定场景下实现领跑。

于是，从硅谷的初创公司到东南亚的电商巨头，从欧洲的科研机构到拉美的金融集团，全球开发者正在大规模将算力负载转到我们这里。

所以前面Token出海一度成为市场关注的重点之一。

哪些方向可能会受益

1、算力基础设施

随着日均140万亿Token的调用，传统的通用算力架构或难以应对。

特别是OpenClaw对硬件提出了全新的要求，更高的传输速度、更极致的散热效率、以及快的算力底座。

在推理场景下，数据传输的延迟直接决定了Token的生成成本和用户体验。

传统的可插拔光模块已成为瓶颈，CPO（共封装光学）技术将光引擎与交换芯片封装在一起，成为新选择方向之一。

具备高端光引擎自研能力、深度绑定全球头部云厂商的光模块龙头，以及在无源器件领域拥有极高壁垒的精密元件供应商。

另外当英伟达Vera Rubin等新一代平台实现100%液冷，当单机柜功率密度突破50kW甚至100kW，风冷已彻底退出历史舞台。

拥有全链条液冷解决方案（从冷板、管路到冷却液）、并在大型智算中心有大规模落地案例的液冷设备龙头有望受益。

2、算力租赁与云服务

在Token需求上升而供给短期受限的矛盾下，涨价或直接利好那些手握稀缺算力资源的云服务商。

资源稀缺性溢价，高性能GPU集群的建设周期长、成本高，存量算力资源瞬间变得寸土寸金。

拥有现成算力储备的企业，其租赁价格将持续上行。

另外云厂商不再只是卖资源，而是通过集成主流大模型，提供一站式推理服务。

拥有庞大自有算力池、模型生态丰富、具备快速交付能力或许有望收益

3、“算电协同”

这是本轮Token出海浪潮中，最具想象力也最容易被忽视的赛道。

算力即电力，智能的尽头是能源。

当中国向全球提供高性价比 Token 服务时，本质上也是在输出经过高效转化的绿色算力与能源优势。

拥有绿电资源或能通过调度优化电力成本的企业，将因算力价值的跨境流动而有望获得资产重估。

另外算力负载具有波动性，而电网需要稳定性。

如何通过算法实现负荷与电价的实时匹配，成为关键之一。

利用AI算法预测算力需求，动态调整数据中心运行策略，在电价低谷期全力运行，高峰期削峰填谷。

这种“软性”调度的价值将随电价市场化受益。

写在最后

从1000亿到140万亿Token的跨越，可能是产业链价值的重新分配。

在AI发展的过程中，应用层或许变幻莫测，但为这场AI发展提供的硬件、云服务和电力等方向的企业，或许值得我们持续跟踪。

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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