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Token需求爆發驅動AI算力從“訓練主導”轉向“推理主導”，中國憑借能源成本優勢通過Token出海構建起以算力為媒介、電價為錨點的數智貿易新范式。

根據第三方AI模型聚合平臺OpenRouter的最新數據，2026年3月16日至3月22日，平臺Token周調用量已達到20.4萬億次，環比增長20.7%。2026年2月OpenRouter周度Token平均用量已達2025年Q4周均水平的2倍以上。

中國大模型以4.12萬億Token調用量首次超過美國，全球Top5獨占四席——國產大模型正贏得全球開發者的信任和認可。

來源：財聯社，OpenRouter，華泰研究

OpenClaw則為本輪Token需求爆發的核心驅動因素。2026年3月16日-3月22日，OpenRouter的周度數據顯示，平臺接近1/4的Token消耗由OpenClaw貢獻。

數源：OpenRouter，霞光智庫研究繪制

一個智能體完成一次復雜任務所消耗的算力，相當于普通用戶與ChatGPT對話近萬次。此前有分析道：“早期大模型主要處理問答、文本生成等簡單交互，單次對話的Token消耗有限；但Agent像‘數字員工’，能自主拆解任務、調用工具、多輪迭代。比如OpenClaw完成一次自動化辦公，可能涉及文件讀取、郵件發送、數據處理等十多個環節，每個環節都需要大量Token支撐邏輯運算。”

典型AI LLM調度對Token的消耗

資料來源：Token Power Bench

IDC數據顯示，中國企業活躍智能體數量預計將在2031年突破3.5億規模，年復合增長率達到135%以上。同時，由于智能體任務執行密度和任務復雜度的提升，也將帶來智能體Token消耗年均超30倍的指數級增長。

Agent之所以成為Token消耗的“放大器”，根源在于其業務邏輯與傳統Chatbot截然不同。傳統Chatbot遵循“用戶提問—模型回答”的單輪交互模式，Token消耗與對話輪次呈線性關系。而垂類Agent（如金融風控Agent、供應鏈調度Agent）具備“感知—決策—執行”的閉環能力：它需要自主拆解復雜任務、調用外部工具、多輪迭代驗證，直至任務完成。Anthropic實測數據顯示，單Agent完成一次典型任務的Token消耗約為普通對話模式的4倍，多Agent協作系統則高達15倍。

當Token消耗從千億級躍升至萬億級乃至千萬億級，如何解決算力“赤字”？算力需求結構或將發生根本性轉變：

轉變一：從“訓練主導”到“推理主導”

過去兩年，AI算力市場需求由大模型訓練主導——廠商比拼的是“能訓練多大規模的模型”。但隨著Agent的規模化落地，推理正成為算力消耗的主戰場。德勤預計，全球推理負載占AI算力比重將從2023年的約1/3提升至2026年的約2/3，未來有望超過80%。英偉達則預測2027年AI推理芯片潛在市場規模可達1萬億美元。

轉變二：從“峰值算力”到“持續吞吐”

訓練任務追求的是峰值算力——能在最短時間內完成模型參數更新。而Agent的推理任務追求的是持續穩定的吞吐能力：生產環境中的Agent需要7×24小時響應業務請求，任何延遲抖動都可能導致業務流程中斷。這就要求算力基礎設施從“跑分競賽”轉向“穩定競賽”。

轉變三：從“單點優化”到“集群協同”

當Agent任務需要跨節點并行時，網絡性將直接決定算力利用率。大模型推理中，GPU計算完一個Batch只需要幾毫秒，但將上下文數據同步給其他節點卻可能花費幾十毫秒。這意味著，單顆GPU的性能再強，如果網絡互聯跟不上，整體效率依然會被拖累。算力競爭的焦點，正從“芯片層”躍遷至“數據中心集群層”。

Token出海的本質，可定義為中國本土AI模型通過全球標準化API接口，向海外市場輸出“推理即服務”，并按Token實際處理量計費，從而實現算力與電力的“數字化出口”。

海外用戶的推理請求傳輸至部署于中國境內的數據中心，依托本地電力供給與國產算力集群完成計算，再將結果返回至海外終端。此過程雖無物理電力輸出，卻通過算力服務的價值轉換，實現了“電力價值”的間接出口，形成了獨特的非實體能源貿易路徑。

國產大模型能夠在全球市場快速搶占份額的核心動因，在于構建了高度集約化的成本控制體系。盡管中美在單位算力采購成本上趨近，但能源成本優勢則成為中國大模型競爭力的關鍵支點。據Global Petrol Price 2025年6月數據，中國企業用電均價較美國低約25%，相較英、德等歐洲工業國差距更為顯著。這一能源成本差在大規模推理場景中被充分放大，形成可持續的定價優勢與利潤緩沖。

無論是Token需求井噴，還是算力需求重構，共同指向一個更本質的命題：AI產業正從“模型能力競賽”邁入“算力效率革命”。

過去兩年，參數規模、上下文長度、多模態能力是衡量AI技術的標尺。而當OpenClaw這類Agent將大模型推向真實世界的物理環境，焦點變成了“能否以更低的成本、更穩定的性能，支撐海量Token的持續流轉”。這不僅是技術路徑的切換，更是產業邏輯的根本變革。

值得關注的是，這一輪算力變革并非簡單的“芯片堆砌”。從系統協同設計到液冷散熱普及，從光銅并行的互聯架構到私有化部署的剛性需求，基礎設施的每一個環節都在經歷精細化重構。這意味著，未來的AI基礎設施紅利不再屬于GPU最多的玩家，而是屬于那些能在“每瓦電力產出的Token量”這一新標尺上持續攀高的企業。

Token（詞元）也正成為AI時代的新質生產力單位。當Agent深入商業、金融、醫療、教育、供應鏈等各類場景，當智能體從“輔助工具”演變為“業務執行者”，Token本質上衡量的是一個經濟體數字化、智能化的深度和廣度，而這恰恰取決于我們將如何構建能夠承載指數級Token需求的算力底座。

Token出海不僅構成中國AI產業從技術追趕到商業化輸出的關鍵躍遷，更代表一種全新的資源型服務貿易范式——以算力為媒介、以電價為錨點、以智力為終端，在數字全球化進程中構建起兼具戰略縱深與成本韌性的產業護城河。

       原文標題 : Token需求“放大”，AI算力“通脹”