今年5月川普訪華，其中最受全球矚目的一個細節是：在阿拉斯加機場，輝達董事長黃仁勳“追上了”加油的空軍一號，躋身龐大的商界訪華天團。輝達之所以如此受關注，是因為這家全球市值最高的公司急於打開中國市場，中國與美國是全球人工智慧革命的兩大主要戰場。雖然黃仁勳做足了戲碼，最終還是願望落了空。黃仁勳返回美國後承認，“中國市場的需求相當大......我們已經撤離了那裡。我們基本上已經把那塊市場拱手讓給了他們。” 這一戲劇性場面，凸顯了中國追求科技自主的強大意志。 在中美博弈中，科技已然成為關鍵戰場，其中晶片更被美國視為對華“卡脖子”的殺手鐧。《美國反對美國》一書指出： ——美國有一種夜郎自大的信念，他們輕視其他國家和民族幾乎達到了旁若無人的程度。他們認為自己的國家優越，這種優越感產生一種天然使命感。如果要壓倒美國人，必須做一件事情：在科學技術上超越他們。

編者按 中美兩國元首於川普訪華期間就人工智慧問題達成共識，同意啟動AI政府間對話，表明雙方在AI風險管控與治理框架領域仍存在足夠的共同利益基礎。與此同時，全球AI技術標準與產業生態正加速成型，中國參與國際規則制定的時間窗口正在縮小。 作者提出，中國在推進中美AI對話時不能夠將美國視為“鐵板一塊”。事實上，美國內部存在四組訴求迥異的力量——川普及其家族、MAGA（美國優先派）與科技右翼派、猶太民族主義和以色列派、民主黨與進步左派。中國需要針對各方利益精準施策並展開分層對話，方能在這一輪AI博弈中爭取到真正有利的規則空間。 昨天（5月19日），外交部在例行記者會上給出了一個簡短但份量極重的表態：川普總統訪華期間，兩國元首就人工智慧問題進行了建設性交流，同意開展人工智慧政府間對話。

一邊是黃仁勳阿拉斯加"壓哨登機"的急切，一邊是中國AI巨頭數百億重倉華為昇騰的果決。兩個畫面，兩種姿態，卻指向同一個時代命題：當技術成為大國博弈的核心籌碼，企業的生存法則正在被重新定義。 一、黃仁勳的"壓哨"：技術巨頭的身不由己 黃仁勳出現在阿拉斯加機場的畫面，被很多媒體稱為"壓哨登機"。 這個詞語本身就充滿張力——最後一分鐘才趕上，差一點就錯過。

本周A股市場在前期深V反彈後進入高位震盪分化階段。大盤藍籌與科創類股逆勢走強，中小創獲利回吐，風格輪動提速；成交量能再上台階，但資金分歧顯著加大；市場情緒從亢奮轉向謹慎博弈。01漲跌速覽：藍籌科創逆勢走強，能源硬科技領跑從指數表現看，市場整體漲幅明顯收斂，結構分化顯著加劇。上證指數、深證成指分別上漲0.70%和0.37%，而創業板指則小幅回呼0.29%。與此前成長風格主導不同，以上證50、滬深300為代表的大盤藍籌顯著跑贏，而創業板指、中證1000、中證2000等成長及小盤指數轉入震盪甚至小幅回呼，顯示市場在高位出現獲利回吐壓力。行業層面呈現出典型的“高低切換+防禦強化”。能源、公用事業分別上漲2.83%和2.39%，成為資金避險與高股息配置的重要方向；資訊技術雖錄得1.62%的漲幅，但較前期明顯降溫，科技主線內部出現分化。反觀消費、醫療、地產及通訊等前期熱點類股普遍回呼，跌幅居前。02成交速覽：兆量能再上台階，博弈屬性顯著增強本周市場成交活躍度進一步提升，全周成交量達6657.33億股，成交金額130929.55億元，較上周明顯放大。日均成交額持續維持在2.6兆元以上，顯示市場流動性顯著改善，增量資金持續入場。但日度結構顯示，儘管成交活躍且市值換手率維持在4.46%至5.18%的高位區間，市場卻呈現指數韌性、個股分化格局，表明資金分歧顯著加大，市場已進入放量震盪階段。換手率進一步印證這一特徵，行業層面資訊技術（19.58%）、材料（13.94%）等類股換手居前，顯示資金在高景氣賽道中反覆博弈。同時，有研復材、瑞爾競達等新材料與半導體標的換手率超200%，高端製造產業鏈成為短線資金博弈焦點。整體來看，當前市場並非“無量上漲”，而是“高位放量+結構博弈”。03資金流向：主力整體淨流出，但結構性調倉與防禦配置同步發生本周主力資金累計淨流出約1378.77億元，其中4月23日單日淨流出超過800億元，反映機構整體處於階段性減倉或調倉狀態。但值得注意的是，尾盤資金多次出現回流跡象，顯示主力並未全面撤離，而是在關鍵位置進行“低吸式防守”，市場仍處於存量博弈主導階段。從行業分佈看，僅能源類股實現主力資金淨流入（約3.56億元），而資訊技術、工業、材料等類股則遭遇大規模資金流出，分別淨流出近394億元、356億元和321億元，表明資金正在從高估值成長類股向防禦及高股息資產遷移。個股層面，資金集中流入AI算力與鋰電產業鏈龍頭，如立訊精密、寧德時代、大族雷射等龍頭個股獲得顯著淨流入，顯示出業績驗證成為資金篩選標的的重要“試金石”。04市場情緒：從擴散走向收斂，風險偏好邊際下降但未失穩本周市場情緒發生微妙轉折，從相對樂觀轉向謹慎防禦。漲停家數由周一的93家逐步回落至周五的68家，而跌停家數則由17家升至40家，形成“漲停收縮、跌停擴容”的趨勢組合。這一變化表明短線風險偏好有所下降，資金轉向謹慎。兩融資料則體現出另一層韌性。截至4月23日，兩融餘額升至2.72兆元，較前期持續增長，本周前四天融資餘額增加超過530億元，，槓桿資金水位創下年內新高，說明槓桿資金仍在積極參與市場。但到周三、周四增速已明顯放緩，表明資金在加槓桿的同時開始控制風險、降低進攻節奏，從“加速進攻”轉向“邊打邊看”，短期情緒轉向謹慎博弈。05下周關注重點：節前效應交織業績衝刺，地緣局勢仍存擾動(和訊)

最近川普後院失火，國內大規模反戰，支援率大降，通膨飆升，美股連跌一個多月，全球出現拋售美債潮，中期選舉臨近，不可能持久戰。預計美伊戰爭進入尾聲，未來幾天將是最後的瘋狂，強弩之末，最後的極限博弈，打是為了更好的談。千金難買牛回頭，調整是機會。堅持就是勝利， 曙光就在前方。1、戰爭進入尾聲，最後的極限博弈4月1日，川普的演講，簡單講就是贏麻了，快結束了，未來再打幾天是為了更好的談判和體面收尾。4月2日，伊朗副外長加里布阿巴迪稱，伊朗正與阿曼起草一項協議，旨在對荷姆茲海峽的通航情況進行監測，促進並確保航行安全。4月3日，美以對伊朗的橋樑等民用設施進行了轟炸。川普喊話：“伊朗是時候在一切為時已晚之前達成一項協議了”“伊朗新領導層知道必須做什麼，而且必須盡快去做！”。伊朗革命衛隊強硬回應，並對以色列本土和美軍事基地轟炸。最近川普後院起火：美國通膨大幅上升，自2月28日以來美股連跌1個多月，美債收益率大漲，全球出現拋售美債潮，爆發了900萬人的歷史最大反戰遊行，川普支援率創歷史新低。我預測，川普急於結束戰爭，降溫油價，刺激美股和美國經濟反彈，以重新贏得支援率；但是在戰爭收尾前，將進行最後的極限博弈，通過最後的轟炸，逼迫伊朗回到談判桌，獲得更好的談判籌碼，並在國內展示強硬。中巴提出五點和平倡議：一是立即停止敵對行動；二是盡快開啟和談；三是確保非軍事目標安全；四是確保航道安全；五是確保聯合國憲章的首要地位。2、聯準會暫不加息，央行表態維穩金融市場聯準會主席鮑爾在哈佛大學演講，面對由中東局勢引發的能源價格飆升，鮑爾釋放了明確的政策訊號： 保持耐心，暫不加息。鮑爾的講話有效安撫了市場此前對聯準會可能因能源價格上漲而激進加息的擔憂。央行貨幣政策委員會召開一季度例會，繼續實施適度寬鬆貨幣政策，維護金融市場穩定運行。3、千金難買牛回頭，TACO交易我預測：“千金難買牛回頭，調整是機會”“美伊衝突是暫時性衝擊，類似去年的關稅戰，未來會降溫，TACO交易繼續有效”。這一預測正在驗證。去年4月、10月因為關稅戰導致市場調整，我均內部給會員打氣抄底，後來均創新高。關鍵時候，抗住壓力，看清底牌，二十年宏觀實戰經驗，大滿貫冠軍分析師。我認為未來戰爭走向降溫，油價是“命門”，11月中期選舉臨近，倒計時決定了要盡快降溫油價，否則會導致美股、美國經濟大跌，國內因通膨而大規模反戰。 降溫油價也符合TLP商人思維、利益優先和TACO的一貫行為模式。川普在4月1日演講聲稱不依賴中東石油，事實上，石油是全球性大宗商品，價格由全球市場決定，任何地區的供應被擾亂，都會影響全球油價。自美以伊戰事爆發以來，美國基準原油價格已上漲超50%。美國汽車協會3月31日發佈的資料顯示，全美普通汽油平均價格上漲至每加侖4.02美元，創近4年來新高。高油價對富人影響有限，但卻是對窮人的稅收。這對美國民眾生活成本造成了嚴重壓力，尤其川普的票倉製造業州和農業州。4、大反轉，買什麼？未來戰爭降溫，市場大反轉，確定性方向是什麼？那些方向可以穿越周期？我在2021年預測“打底配置黃金”，2024年9月預測“信心牛”，2025年底預測“大宗元年第三階段：能源”。我預測，未來市場風格會出現大的轉向，會從能源轉向另一個新方向，近期有多項重大利多。物極必反，否極泰來。做對的事情比勤奮更重要，方向不對，努力白費，選擇優於努力。四大思維：宏觀思維，周期思維，逆向思維，邊際思維。正心正念，堅持做長期正確的事，最終就會開花結果。悲觀者正確，樂觀者前行，世界終將屬於長期樂觀主義者。 (澤平宏觀展望)

最近，美國兩家公司因釔（Yttrium）與鈧（Scandium）庫存耗盡而拒絕訂單的消息不脛而走，這不僅是一個原材料短缺的訊號，更是全球半導體產業從“軟硬博弈”轉向“物理資源博弈”的轉折點。釔和鈧都不屬於大宗金屬，也不直接構成電晶體溝道或互連層。但它們卻深嵌在兩個對美國半導體至關重要的環節：釔主要在先進製造裝置的可靠性與潔淨度，鈧則是高端射頻濾波器的性能天花板。中國海關資料顯示，在自2025年4月4日之後的八個月裡，僅有17噸釔產品出口到美國，而此前八個月的出口量為 333 噸。由於供應受限，釔的價格大幅飆升。根據路透社的報導，自去年11月以來，釔的價格已飆升60%，目前約為去年同期的69倍。01. 釔和鈧，“產業維生素”在元素周期表中，釔（Y）和鈧（Scandium）雖然不像矽（Si）那樣是主角，也不像鎵（Ga）那樣在第三代半導體中聲名顯赫，但它們卻是不可或缺的“產業維生素”。首先來看下釔，釔在半導體製造中的核心應用並非直接作為電路材料，而是作為生產環境的保護者。在先進製程的生產過程中，乾法刻蝕腔體內長期存在高能電漿體與強腐蝕氣體體系，腔體材料一旦被腐蝕或剝落，會轉化為顆粒與金屬污染，直接反噬良率與穩定性。因此，氧化釔（Y2O3）以及釔系塗層在行業裡常被用於刻蝕腔體的“防護層”——包括腔體內襯、工藝套件、甚至與晶圓距離很近的部件（如靜電吸盤等元件相關結構），目的就是提高抗電漿體侵蝕能力、降低污染。釔系塗層是刻蝕腔體抵禦腐蝕、抑制顆粒污染的關鍵方案之一；一旦供應受限，將通過維護周期縮短、備件更換頻次上升與良率波動，間接影響先進產線的穩定性。此外，釔鋇銅氧（YBCO）是著名的高溫超導材料。隨著超導相關產業（含高端磁體/部份量子與低溫工程配套等）發展，釔的供應波動會在更廣泛的高端製造領域放大不確定性鈧真正的產業價值，很多時候不是以金屬或合金的形式出現，而是以材料體系的摻雜元素出現。最典型的就是 ScAlN/AlScN（鈧摻雜氮化鋁）：它能提升壓電性能，使其在射頻聲學器件（濾波器/諧振器）以及部分MEMS感測/驅動器件上更具優勢。目前，射頻器件BAW濾波器通常採用氮化鋁（AlN）壓電諧振元件。與氧化鋅（ZnO）或鋯鈦酸鉛（PZT）等其他候選材料相比，AlN 的優勢在於其具備 CMOS相容性。然而，AlN 是一種壓電性能相對較差、耦合係數較低的材料。研究表明，在 AlN 中摻雜鈧（Sc）可以顯著提高壓電性能。據材料公司Materion的資料，在 AlN 中摻入 Sc 的上限已證實為 43 at%（原子百分比），因為在更高濃度下，AlScN 的晶格會從 AlN 的六方纖鋅礦結構轉變為 ScN 的立方岩鹽結構，從而失去壓電特性。因此，Sc 含量接近 43 at% 的 AlScN 表現出最大的壓電響應。已發表的研究顯示，摻雜 35 at% Sc 的 AlN 可將壓電性能提高到 15.5%，是純AlN 的2.6 倍。這種性能提升是下一代射頻濾波器的核心，因為它允許設計人員建立比 AlN 濾波器功耗更低的 BAW 器件（從而延長手機或平板電腦的電池壽命）。它還有助於設計尺寸更小的器件（便於製造更薄、更輕的裝置），並實現高“帶外衰減”（減少串擾）。此外，摻雜 35 at% Sc 可將最大相對頻寬從 2.4% 提高到 7.0%。與鈧摻雜相關的相對頻寬增加，將允許有效利用為 5G 開放的更寬頻寬。例如在Qorvo的 5G BAW 白皮書也明確把 Scandium-doped AlN piezo layers 作為提升頻寬、應對 5G 的關鍵做法，並指出製造難度會更高。因此，若鈧供應受限，首先受影響的往往是高規格器件的匯入節奏與量產爬坡。而且，鈧鋁合金具有極高的強度和耐熱性。在衛星載荷和高超音速飛行器的感測器封裝中，鈧是保證精密電子元器件在極端環境下不失效的核心。此外，德國基爾大學（University of Kiel）與弗勞恩霍夫矽技術研究所（Fraunhofer ISIT）研究發現，氮化鋁鈧合金（AlScN）表現出鐵電行為。研究團隊評論道：“鐵電翻轉（ferroelectric switching）使我們首次能夠直接通過實驗證據觀察到基於 AlN 材料的自發極化翻轉，並證實與多數以往理論論文相反，它的極化值可以達到超過 100 µC/cm²。”鐵電性是開發下一代非易失性儲存晶片的最佳候選材料之一。鈧的稀缺，直接鎖死了美國在儲存晶片賽道實現“彎道超車”的物理路徑。02. 對產業的衝擊目前，材料短缺已經引發了美國工業界的“搶料大戰”。北美塗層巨頭已開始對客戶進行等級劃分。由於庫存捉襟見肘，目前已有至少兩家北美塗層製造公司因釔庫存枯竭被迫暫時停產。其中一家公司已開始推行“原材料配給制”，並明確拒絕了海外及小型客戶的訂單，將極其有限的庫存優先留給波音、通用電氣（GE）等關鍵引擎製造商。刻蝕是幾乎所有先進與主流工藝的基礎步驟，釔問題對美國本土晶圓擴張計畫（CHIPS Act）是隱性風險。美國建廠可以補貼裝置和產能，但裝置材料與備件體系無法靠補貼瞬間複製。SemiAnalysis首席執行長迪倫·帕特爾警告稱，目前鈧的庫存可能只能維持數月而非數年，如果補貨停滯，將增加 5G 晶片生產中斷的風險。為了對衝風險，路透社2月初報導，美國啟動名為Project Vault的關鍵礦產戰略儲備計畫，規模約120億美元（含 EXIM 銀行融資與私人資本），目標是為關鍵礦產提供緩衝庫存與價格/供應穩定機制。在鈧這個極小市場上，美國國防後勤局（DLA）甚至提出要在數年內採購相當體量的鈧氧化物納入國防儲備。路透社在 2025 年 9 月的報導提到，DLA 計畫在 5 年內採購約 6.4 噸鈧氧化物，首年接近 2 噸，但這在短期內無疑是杯水車薪。在開採方面，釔通常作為開採重稀土的副產品出現，而鈧的供應瓶頸更為嚴峻，鈧多來自鈦白粉生產過程中的廢液回收。全球年產量估計僅為數十噸，美國國內幾乎沒有實際產量。中國仍然是主要的商業供應國。美國雖然擁有礦山，但缺乏大規模、高純度的提煉設施。半導體級（5N/6N 純度）的釔、鈧提煉工藝極其複雜且具有環境污染風險，這種長期“去工業化”的後果正在逐漸爆發。03. 稀土：從自然餽贈到大國重器材料學科的產業化周期通常以“十年”為單位。中國在釔（Y）和鈧（Sc）材料上的領先，早已超越了簡單的“家裡有礦”，而是形成了一套極其深厚的精煉技術壁壘。在自然界中，釔和鈧總是與其他稀土元素“伴生”在一起。它們的化學性質極度相似，就像在幾萬顆形狀、顏色幾乎相同的豆子裡，精準剔除出那幾顆壞豆子。中國在稀土領域大規模應用了串聯萃取理論（由徐光憲院士奠定基礎）。這套演算法能通過成百上千級的萃取槽，實現 5N（99.999%）甚至 6N 等級的超高純度。半導體級材料對雜質的容忍度是以 ppb（十億分之一） 計的。美國目前的提煉設施多停留在工業級（3N/4N），要跨越到 5N 級，不僅需要重新建設複雜的化學產線，更需要數十年積累的動態配比參數——這些參數是各精煉廠的“黑盒”核心機密。鈧（Scandium）在自然界極其分散，極少有富礦。全球 60% 以上的鈧產自中國，其核心壁壘在於工業副產品的閉環回收技術。中國是全球最大的鈦白粉和鋁生產國。中國攻克了從鈦白粉生產過程中的強酸廢液中，利用特殊萃取劑低成本提取微量鈧的技術。如果不依賴成熟的重工業產業鏈（如鈦、鋁工業），單獨開採鈧礦的成本將高到無法商用。美國缺乏這種龐大的工業配套體系，導致其即便想重建供應鏈，也面臨嚴重的“經濟性缺失”。精煉出高純度氧化物只是第一步，要送進英特爾或台積電的廠房，還需要將其加工成濺射靶材（Sputtering Target）或精密陶瓷件。以 AlScN（氮化鋁鈧）薄膜為例，其濺射靶材要求鋁鈧成分高度均勻，同時氧、氮等氣體雜質含量極低，否則將直接影響薄膜的壓電性能與可靠性。在這一領域，國內企業已形成“真空感應熔煉 + 粉末冶金”組合工藝體系，能夠穩定產出大尺寸、高均勻度、低雜質的鋁鈧合金靶材。這類能力並非單一裝置突破，而是對冶金控制、粉體分散、燒結緻密化與真空控制的綜合把握。中國在稀土領域的這種“全產業鏈進化”，正成為全球半導體價值鏈中無法繞開的一環。04. 結 語長期以來，矽谷習慣了在軟體與架構的高地指點江山，卻忽略了支撐起這些摩天大樓的，還有這些深埋在泥土中的稀有元素。釔鈧之困，不僅是美系半導體巨頭的一柄利劍，更是對全球半導體供應鏈脆性的一場拷問。 (EDA365電子論壇)

1956年，美國商人麥克萊恩發明了集裝箱。在集裝箱之前，貨物出口靠的是人力散裝，一件一件靠叉車、吊機搬運，一船要裝卸好幾天，運輸成本裡有一半是裝卸費。集裝箱的出現，讓這一切變了——任何貨物，只要裝進箱子，就能被任何港口的吊車裝卸，被任何貨輪運輸，被任何買家接收。簡單的發明，卻帶來了非凡的效益：它讓全球貿易的摩擦成本大幅下降，當中國成為“世界工廠”後，中國產能藉著集裝箱滲透到了全球的每一個角落。七十年後，一個新的“集裝箱”出現了，而這個新的“集裝箱”叫Token。Token是大語言模型處理文字的最小單位，大致相當於半個中文字。但它的意義不在於這個技術定義，而在於它做到了和集裝箱一樣的事：把原本難以計量、難以交易的東西——智能服務——裝進了一個標準化的容器。一個問題、一段程式碼、一篇文章，背後消耗了多少算力，全部可以用Token來計量、定價、交易。就像集裝箱讓任何貨物都能被吊車裝卸，Token讓任何智能服務都能被API呼叫、被計費、被出口。中國第一次有機會大規模出口腦力，而不是體力、礦產、能源。美國人掀起了這場AI浪潮，定義了規則，炒高了價格，卻沒想到，Token這門生意的霸主，正在悄悄換人。01. Token：智能時代的標準化集裝箱Token，翻譯過來叫詞元，是大語言模型處理文字的最小單位。「我喜歡吃蘋果」，對人類來說是一個完整的句子。對AI來說，它是「我」「喜歡」「吃」「蘋果」四個Token。英文更複雜，「ChatGPT」會被拆成「Chat」「G」「PT」三個Token。這種拆分看起來瑣碎，但它讓智能服務第一次變得可以量化，可以被公平地計算，就像集裝箱一般，Token讓任何智能服務都能被計量、被交易、被出口。一個印度的創業者，打開電腦，呼叫DeepSeek的API，讓它幫他寫一段Python程式碼。他等了不到一秒，程式碼出現了。他付了幾分錢，關上電腦。這個動作很簡單，但背後發生的事情卻改寫了遊戲規則：他的請求通過光纖傳到了中國某個資料中心，數百塊GPU同時啟動，開始逐字生成那段程式碼。每生成一個字，就要消耗若干Token，而每個Token背後，卻是真實的電力消耗。甘肅的風電、青海的太陽能、雲南的水電，在這一刻以Token的形式，打包跨越國境，變成印度程式設計師眼前的一行程式碼。貴州山區裡密密麻麻的太陽能板、高壓線路和風機中印之間沒有特高壓輸電線路，但中國的電力，卻實實在在被國外消費了。這就是Token出口的本質：資料中心燒電，GPU運算，產出Token，賣給全球使用者。電力和算力被隱形地打包進每一個Token，隨著API呼叫流向世界各地。買家買到的是智能服務，但他們實際上消費的，是中國的電力、算力和工程師的智識積累。這個機制有一個關鍵的特性：它不需要買家在地理上靠近中國，不需要鋪設任何物理管道，只需要一根網線。這是傳統電力出口永遠做不到的事。中國電力之強大，天下人所共知，2025年，中國太陽能裝機突破3.15億千瓦，佔全國新增發電裝機的57%。但裝機越快，消納越難，全國新能源消納監測預警中心的資料顯示：2025年上半年，全國太陽能棄電率升至6.6%，風電棄電率5.7%，比2024年同期幾乎翻倍。西部省份的困境尤其嚴重：2025年1月至11月，西藏太陽能發電利用率僅65.8%，甘肅89.6%，青海83.5%，西藏風電利用率更只有69.3%。大量可再生能源發出來，卻沒有地方消納，白白浪費。其實浪費了都算好的，帶來的電網波動才是真的難頂。面對這些過剩的電，最直覺的想法是：直接出口出去不就行了？嘿嘿，想法不錯，但現實沒那麼簡單。電不能裝箱，不能儲存，只能靠實體電網點對點輸送。中國西部棄風棄光最嚴重的地方——西藏、甘肅、內蒙古——偏偏與電網基礎設施最薄弱的國家接壤，放眼中國周圍，基本上沒幾個國家擁有全國性的靠譜電網。雲南通過21條輸電線路與越南、緬甸、寮國聯網，十三五期間累計跨境交易電量176億千瓦時——相比中國每年數兆千瓦時的總發電量，這個數字幾乎可以忽略不計。再說了，人家窮國也是有主權的，沒有人願意讓本國電力依賴鄰國供應，即便願意把靈魂賣給東大，一度電出口也就五毛錢左右，扣除損耗和交易成本，根本賺不到幾個錢。因此，傳統電力出口的天花板清晰可見，而且幾乎無解。但是，如果我們能把電力換個皮，那情況就好辦得多了。這就是Token的出口——不需要物理電網，不受電力主權約束，價格不被大宗商品市場錨定。這是一條真正可以規模化的新路。資料中心對電價敏感、對位置不敏感——光纖可以跨越千山萬水。西藏、甘肅、青海的過剩綠電，可以通過資料中心轉化為Token，出口到全球。這一點，在ToC的市場上尤其意義重大——Toc的意義在於它是最敏感的風向標。中國個人使用者的AI使用習慣正在發生結構性轉變：從「問答」轉向「幹活」。程式設計、寫作、長文件處理，每一類場景的Token消耗都遠高於簡單對話。加上深度推理模式的普及，單個使用者單次呼叫的Token量在快速膨脹——業界把這個現象稱為「Token通膨」。數字印證了這個趨勢。國家資料局資料顯示，2024年初中國日均Token消耗量為1000億，到2025年6月底已突破30兆，一年半時間增長了300倍。2025年上半年，中國公有雲大模型呼叫總量達到537兆Token，較2024年全年增長近400%。這個增速，遠超任何一個傳統行業的成長曲線。土壤已經肥沃，種子正在發芽。中國的澎湃電力，正在套上Token外皮，被國內外市場無形卻又瘋狂購買。02. 賣Token，是一門暴利生意其實，“電力換皮出口”這事兒，中國早有先例。中國是全球最大的電解鋁生產國，但鋁土礦本身大量依賴進口——幾內亞、澳大利亞、印度尼西亞的礦石，漂洋過海運到中國，在西南、西北的電解鋁工廠裡，經過高耗電的冶煉工序，變成鋁錠，再出口到全球。礦石是進口的，鋁錠是出口的，而最耗電的那個環節，留在了國內。也就是說，中國出口的鋁錠裡，有相當一部分是電力在換皮出售。只是，這種方式增值倍數不高，一度電變成鋁錠，大約只能增值2到3倍。煉鋁廠是典型的高能耗企業生產1噸電解鋁，行業平均耗電約13500度，也就是說1度電大約能煉出73克鋁。鋁錠目前的市場價大約是每噸2萬元，73克鋁價值約1.46元。而這1度電，買入價不過0.3到0.4元。粗算下來，1度電通過煉鋁增值了3到5倍。多晶矽也是同樣的邏輯，而且更為典型。生產1噸多晶矽，綜合電耗約57000度，也就是說1度電大約能生產17.5克多晶矽。目前多晶矽現貨價格約在4萬元每噸，17.5克價值約0.7元。同樣1度電的買入價約0.3到0.35元，煉出多晶矽後增值約2倍。看起來比電解鋁還低，但這是因為多晶矽行業目前嚴重過剩，2022年高點的時候，17.5克多晶矽可是能賣5元以上的，可以增值10倍。但是如果你把電力換皮成Token賣出去，那情況可就完全不同了。H100 GPU在推理場景下，每Token約消耗0.39焦耳，一度電則是360萬焦耳，理論上可產出約920萬Token，考慮到散熱、網路、冗餘等損耗，保守估算一度電實際產出約550萬Token。Token賣多少錢？DeepSeek輸出定價每百萬Token約2元，OpenAI的GPT-4o定價每百萬Token約70元。一度電直接出口，賣0.5元，煉成鋁錠賣出去是1.5元，而喂給資料中心跑推理，按DeepSeek的定價，能賣出約11元，是直接賣電的22倍。更重要的是，鋁錠和多晶矽的工藝早已固定，早就碰到天花板了，但AI還年輕。Token，是中國迄今為止電力增值效率最高的出口形態。甚至，這看似暴利的“22倍”係數，還是我們廠商競爭過於激烈、主動壓價的結果，不是能力天花板。DeepSeek在打市場、搶份額，定價是戰略選擇。DeepSeek-V3的訓練成本僅約3900萬元，用的是H800晶片——國產模型的真實成本，比這個定價還要低得多。即使把價格壓到OpenAI的1/20，中國模型依然有利潤空間。這就是便宜背後的底氣。03. 為什麼中國只能賣22倍，美國能賣785倍說完了中國這邊的帳，再看看美國那邊的帳。如果說中國Token出口是暴利，那麼美國Token的出口則堪稱是“無本萬利”——Deepseek用一度電轉化出的Token可以賣11元，如果換成OpenAI的定價，同樣則能賣約385元，增值倍數來到了恐怖的“785倍”。22倍和785倍之間，差著一個數量級。為什麼中國模型的定價，只有美國模型的1/20到1/30？最直接的原因是品牌溢價缺失。這就好比同樣是礦泉水，農夫山泉賣2塊，依雲賣30塊，不是因為依雲的水分子更高級，而是因為它賣的是阿爾卑斯山泉這個故事。OpenAI也是同樣的道理——它賣的不只是Token，賣的是全球最強AI這個認知。這個認知本身值錢，而且能讓人願意為之多付錢。Claude Sonnet輸出定價每百萬Token約105元，MiniMax M2.5隻要約8元，相差13倍。使用者願意為Claude買單，不只是因為Claude測試結果優異，還因為他們相信Claude確實更好——你怎麼樣是一回事，領導怎麼看你，是另外一回事。中國模型廠商目前還處於農夫山泉的階段，價格透明、童叟無欺，但品牌故事還沒講出來。其次是模型能力的差距。DeepSeek在數學、程式設計的基準測試上已經追平甚至超越OpenAI，但基準測試是考場，生產環境是戰場。在實際的企業應用裡，穩定性、指令遵循的精確度、邊緣情況的處理才是核心。實際的能力差距，直接影響定價天花板——你能解決別人解決不了的問題，才有資格開更高的價。中國模型目前還在追趕高端場景，這個差距縮小一分，定價空間就能打開一分。第三，則是生態和信任的缺失。企業客戶選AI供應商，就像選銀行，不只看利率，還要看這家銀行會不會突然倒閉、出了問題有沒有人接電話。OpenAI和微軟Azure背後有完整的企業服務體系——SLA保障、合規支援、技術文件、售後響應，這套東西是多年積累下來的信任背書。中國模型在工程能力上完全不輸，但這套售後體系還在建設中。畢竟，歐美在SaaS這塊可是玩兒了幾十年的，熟練程度和在珠三角找五金廠一個感覺。最後還有一道隱形的壓力：地緣政治折扣。簡單說就是，很多客戶想用但不敢用，或者用了也要壓價，因為心裡有顧慮——今天能調的API，明天會不會被自己國家的監管叫停？美國聯邦機構停用DeepSeek，德國要求下架，這些新聞每出一條，都會讓潛在客戶的決策再遲疑一下。遲疑折算成價格，就是折扣。四個原因疊加，形成了一種結構性的定價壓制。22倍是現在的成績，不是終點。但從22倍走向更高，靠的不是更猛的降價，而是品牌、能力、生態、信任一點一點地積累。短期內，最明顯的障礙是西方封禁，歐美對中國高科技的打壓始終沒停過，這是咱們早就有的心理預期——今天一個法案，明天一個禁令，早就蝨子多了不嫌咬了。但說實話，這些封禁更像是在門口立了個牌子，而不是真的堵死了路。中國Token出口的主戰場從來不是西方發達國家，而是印度、東南亞、拉美、中東——也就是全球南方。DeepSeek在印度、東南亞的擴張沒有受到太大影響。封禁反而幫中國模型做了廣告：被美國封殺的產品，一定有點東西。真正危險的，其實是內部問題——國內模型廠商，也開始價格戰了。2024年，字節豆包報價低到每千Token不到0.006元，阿里通義千問GPT-4級主力模型降價97%，智譜把上一代GLM-4-Plus砍了90%。這場價格戰打得像菜市場收攤前甩賣，贏得了使用者，卻虧掉了利潤，壓縮了再投資能力。好在2025年情況開始逆轉：智譜GLM-5發佈當天宣佈漲價30%，Kimi K2.5發佈不到一個月，海外收入首次超過國內。漲價能成功，說明需求是真實的，市場在成熟。但價格戰留下的諸多後遺症卻需要時間消化。長期來看，有兩個結構性問題懸在中國AI的頭頂。第一是算力天花板。晶片禁令不會消失，美國必然會管得越來越嚴。DeepSeek用H800訓練出了頂級模型，這是一次了不起的工程奇蹟，但奇蹟不能當戰略。就像一支球隊贏了一場經典戰役，不代表它永遠能以少勝多。下一代模型如果需要十萬張H100，而中國只能拿到性能打折的替代品，訓練成本優勢就會被侵蝕。不過，現在情況應該好了不少，老黃這次來國內拜訪一圈，結果好像一張H200都沒賣出去。第二個長期問題是資料本地化壓力。各國對資料主權的限制也在越發收緊，歐盟的GDPR、印度資料本地化法案、中東的合規要求，都在往同一個方向推。目前中國Token出口依賴的是純境外API呼叫模式，一旦各國要求資料不能出境，就得在當地建資料中心。可若是在本地建中心，那麼土地、電力、維運全部按當地標準來，成本結構就完全變了，也就不那麼“便宜”了。因此，Token出口的終極形態，可能不是簡單的API呼叫，而是中國技術加本地部署——這對商業模式和營運能力，都是更高的要求。不論如何，還是要感謝美國AI——感謝他們用真金白銀和大喇叭宣傳，幫中國找到了電力出口的正確姿勢。OpenAI、Anthropic把Token價格錨定在高位，教育了市場，啟動了需求，卻讓更多企業用不起。中國模型以1/20的價格提供80%的能力，填補了這塊空白。從賣電到賣Token，中國完成了從體力活到腦力活的躍遷——不需要密集勞動、不需要污染環境、不需要物理電網，不受地緣政治的電力主權約束，價格也不再被大宗商品市場錨定，這是一條真正意義上可以規模化的新路。美國負責把Token價格炒上去，中國負責把Token價格打下來，“西數東算”的博弈，才剛剛開始。 (功夫財經)