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重磅，中國 Token 出海首次超越美國
導讀網際網路時代，“流量”是產業繁榮的標尺；大模型時代，這把尺正在被一個更細粒度、更工程化的單位替代：Token（詞元）。
當 Token 的日消耗量突破“兆”級關口，它的意義早已超出“計費口徑”。所謂“出海”，也不再侷限於 App 或軟體的跨境擴張，而是一種接近工業品貿易的新形態——智能產能出海：以可計量、可計價、可交付的方式，向全球輸出推理能力。
01. Token 海嘯：從“千億”到“數十兆”的工業級躍遷
通過OpenRouter 資料圖可以明顯看出全球大模型的 token 用量在 OpenClaw 發佈之後急劇上升，最新的 OpenClaw 每天呼叫量超過 307B，此外 2026 年 2 月份的詞元呼叫量是 2025 年 2 月份的 13 倍。Token 呼叫量前三名全是中國的大模型 MIniMax、KiMi、GLM，中國第一次在生產型 Token 呼叫量上反超美國，這意味著全球 AI 發展進入了一個新的中美博弈期。
在過去的一年半里，我們目睹了一場無聲的資料海嘯。關於 Token 增長的“硬資料”，正在勾勒出一條驚人的指數曲線：
- 國家資料局披露：2024 年初，中國日均 Token 消耗量約 1000 億；僅一年半後的 2025 年 6 月，這一數字突破 30 兆（增長 300 倍）。
- 人民日報：截至 2025 年 9 月底，日均消耗突破 40 兆。
- 產業一線：火山引擎公開資料顯示，截至 2025 年 12 月，僅豆包大模型的日均使用量已突破 50 兆。
- 市場側：IDC 報告指出，2025 上半年中國公有雲大模型呼叫量已達 536.7 兆。
這意味著什麼？這些數字共同指向一個事實：大模型呼叫已告別“實驗室玩具”階段，正式進入工業級規模。在如此體量下，Token 不再只是模型參數的副產品，它開始外溢，成為算力、能源、工程體系聯動的核心變數。
02. 出海新航道：兩條路徑，兩種野心
“Token 出海”並非單一模式，而是存在兩條截然不同的經濟路徑：
路徑 A：Token-as-a-Service（推理即服務）
- 模式：海外使用者通過 API 直連，Token 在國內或中資海外節點被“生產”出來。
- 出口品：實打實的推理產能。
- 核心約束：這是一場關於延遲、合規、跨境支付與 SLA（服務等級協議）的硬仗。
路徑 B：Stack-as-a-Standard（標準即生態）
- 模式：海外開發者下載中國開源模型，進行微調或私有化部署。Token 在海外“生產”，但標準與生態位屬於中國。
- 出口品：權重、工具鏈與工程範式。
- 資料佐證：OpenRouter 的研究顯示，其統計窗口內，中國開源模型（Chinese OSS）的周 Token 份額在 2025 年部分時段接近 30%。
洞察：即便不爭論“誰的總消耗量世界第一”，中國模型通過開源生態對全球標準的滲透，正在發生實質性外溢。
03. 重新定義成本：為什麼 Token 是“工業品”？
Token 的價格不是由單一技術參數決定的，它是一個典型的“工程—資源”耦合問題。
我們可以將“單位 Token 的完全成本”抽象為以下公式：
Cost≈吞吐×利用率硬體折舊+(能耗×電價×PUE)+規模工程維運+合規成本
因此，Token 出海的競爭力不再僅靠模型聰明程度，而是取決於四個工業槓桿：
- 吞吐（Throughput）：同樣的卡，如何榨出更高的 tokens/s？（涉及量化、KV cache、投機解碼等技術）。
- 利用率（Utilization）：如何削峰填谷，拒絕算力空轉？
- 能效（Energy Efficiency）：Token/kWh 將成為 AI 時代的“油耗標準”。
- 工程規模化：將工程師經驗沉澱為平台能力。
一句話總結：Token 出海賣的不是“參數”，而是可規模交付的推理能力；而這種能力的背後，是算力、電力與工程體系的綜合國力。
04. 趨勢：Agent 化與多模態帶來的“Token 通膨”
雖然推理成本在下降，但我們正在迎來結構性的“Token 通膨”。
這不是單價變貴，而是單任務消耗量的劇增。有報導指出，Seedance 2.0 生成一條 10 秒視訊，消耗約 35 萬 Token。
隨著長上下文、深度推理、工具呼叫（Agent）的普及，計費邏輯將從“對話成本”推向昂貴的“任務成本”。這將進一步支撐 Token 市場的總盤子持續暴漲。
05. 產業重塑：未來競爭的七大戰場
當 Token 成為跨境可貿易的計量單位，它將如何重塑全球產業版圖？
1. 貿易形態升級：從“賣軟體”轉向“賣產能”。產業價值鏈從單純賣 Token，向解決方案、流程重構與治理能力遷移。
2. 競爭焦點轉移：從“訓練軍備競賽”轉向“推理工業化”。這更像製造業——拼良率、拼能效、拼折舊。字節跳動被傳佈局推理晶片，正是為了掌控這條供應鏈的成本底線。
3. 能源地理學改變：“電力—資料中心—AI”繫結更緊。算力建設從“堆規模”走向“拼利用率”，否則巨額的電力與折舊將吞噬所有利潤。
4. 市場分層不可避免：
- 強監管/敏感行業→本地部署（生態出海）。
- 成本敏感/交付優先→雲端服務（產能出海）。
5. 開源即軟實力：金融時報指出中國開源模型下載量佔比上升。這意味著，即使硬體受限，我們仍可通過軟體棧佔據全球標準位。
6. 人才結構重排：系統工程能力（編譯最佳化、平行調度、可靠性工程）將與“模型演算法”並列，成為核心資產。
7. 合規即成本：版權（如迪士尼對 AI 視訊的警示）、內容安全不再是虛無的口號，而是直接影響跨境交付成本的法律實體。
06. 結語：一場關於“供給能力”的長期博弈
在日均數十兆 Token 的規模之上，行業競爭已經從單純的“模型能力展示”進入了殘酷的“工業體系對抗”。
未來的 12 到 36 個月，我們要關注的指標將不僅僅是 Token 總量，更是 Tokens/kWh（能效）、端到端時延以及單位成本曲線。
當 Token 逐漸成為新一代的工業計量單位，所謂“出海”，本質上是一場貿易升級：我們出口的不只是程式碼，而是持續、穩定、高性價比的智能供給能力。 (清新研究)