【区角快讯】据4月9日披露的行业数据显示，尽管在高端芯片制造方面仍存短板，中国在人工智能整体竞争格局中已展现出强劲上升态势。全球最大大模型聚合平台OpenRouter的统计表明，国产大模型在过去一个月内的调用量持续超过海外同类产品，稳居全球前列。
在人工智能系统运行过程中，Token作为处理输入数据的基本单位，其每一次生成均依赖于庞大的算力支撑与电力消耗。当前，电力成本在AI大模型整体运营支出中占比高达60%至70%。值得关注的是，每千瓦时价格低廉的绿色电力，经由Token转化后可实现数十倍乃至上百倍的价值跃升。由此，Token实质上已成为融合算力与电力的标准化数字商品。
这一“电力Token化”趋势有效规避了传统电力跨境传输中的高损耗与高成本难题。中国西部地区丰富的风能与太阳能资源，正通过转化为高附加值的数字服务，以低物理损耗方式实现“无形出海”，开辟了可再生能源价值释放的新通道。
国产Token之所以具备“量大价优”的特点，源于多重系统性优势的叠加效应。我国已构建全球规模最大的可再生能源体系，尤其在西部和北部地区，风光资源禀赋突出。依托极低的发电成本，就地将绿电转化为高价值Token，不仅缓解了新能源消纳压力，也为算力产业创造了显著的成本竞争力。有证券机构测算指出，国产AI模型的综合推理成本仅为海外水平的1/10至1/6。
该价格优势极大提升了中国AI服务在全球市场的推广潜力。与此同时，“东数西算”国家战略的前瞻性部署，推动输电网络与算力网络深度融合，实现“西电东送、算随电走”的智能调度机制。西部地区主要承担AI训练及批量推理等非实时算力任务，而东部则聚焦金融交易、工业控制等对时延敏感的应用场景，从而在时空维度上精准匹配算力与绿电资源，显著压降整体运营开支。
此外，全产业链的自主可控进一步夯实了基础设施底座。从国产GPU、液冷服务器到高密度算力集群，我国已形成完整的算力供应链体系，大幅降低对外部技术环境的依赖程度。
软硬件协同能力与能源结构优势的深度结合，正助力中国在AI发展下半场掌握战略主动权。国产大模型的迅猛增长，不仅是算法与工程能力的体现，更是国家能源转型与数字经济发展深度融合的战略成果。数据显示，2023年中国全年发电量达9.4万亿千瓦时，约为美国（4.4万亿千瓦时）的2.1倍、印度（1.9万亿千瓦时）的近5倍，为AI产业提供了坚实能源保障。
