嘉理证券官网 Token需求“放大”，AI算力“通胀”

文｜霞光社

Token需求爆发驱动AI算力从“训练主导”转向“推理主导”，中国凭借能源成本优势通过Token出海构建起以算力为媒介、电价为锚点的数智贸易新范式。

根据第三方AI模型聚合平台OpenRouter的最新数据，2026年3月16日至3月22日，平台Token周调用量已达到20.4万亿次，环比增长20.7%。2026年2月OpenRouter周度Token平均用量已达2025年Q4周均水平的2倍以上。

中国大模型以4.12万亿Token调用量首次超过美国，全球Top5独占四席——国产大模型正赢得全球开发者的信任和认可。

来源：财联社，OpenRouter，华泰研究

OpenClaw则为本轮Token需求爆发的核心驱动因素。2026年3月16日-3月22日，OpenRouter的周度数据显示，平台接近1/4的Token消耗由OpenClaw贡献。

数源：OpenRouter，霞光智库研究绘制

一个智能体完成一次复杂任务所消耗的算力，相当于普通用户与ChatGPT对话近万次。此前有分析道：“早期大模型主要处理问答、文本生成等简单交互，单次对话的Token消耗有限；但Agent像‘数字员工’，能自主拆解任务、调用工具、多轮迭代。比如OpenClaw完成一次自动化办公，可能涉及文件读取、邮件发送、数据处理等十多个环节，每个环节都需要大量Token支撑逻辑运算。”

典型AI LLM调度对Token的消耗

资料来源：Token Power Bench

IDC数据显示，中国企业活跃智能体数量预计将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达到135%以上。同时，由于智能体任务执行密度和任务复杂度的提升，也将带来智能体Token消耗年均超30倍的指数级增长。

Agent之所以成为Token消耗的“放大器”，根源在于其业务逻辑与传统Chatbot截然不同。传统Chatbot遵循“用户提问—模型回答”的单轮交互模式，Token消耗与对话轮次呈线性关系。而垂类Agent（如金融风控Agent、供应链调度Agent）具备“感知—决策—执行”的闭环能力：它需要自主拆解复杂任务、调用外部工具、多轮迭代验证，直至任务完成。Anthropic实测数据显示，单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话模式的4倍，多Agent协作系统则高达15倍。

当Token消耗从千亿级跃升至万亿级乃至千万亿级，如何解决算力“赤字”？算力需求结构或将发生根本性转变：

转变一：从“训练主导”到“推理主导”

过去两年，AI算力市场需求由大模型训练主导——厂商比拼的是“能训练多大规模的模型”。但随着Agent的规模化落地，推理正成为算力消耗的主战场。德勤预计，全球推理负载占AI算力比重将从2023年的约1/3提升至2026年的约2/3，未来有望超过80%。英伟达则预测2027年AI推理芯片潜在市场规模可达1万亿美元。

转变二：从“峰值算力”到“持续吞吐”

训练任务追求的是峰值算力——能在最短时间内完成模型参数更新。而Agent的推理任务追求的是持续稳定的吞吐能力：生产环境中的Agent需要7×24小时响应业务请求，任何延迟抖动都可能导致业务流程中断。这就要求算力基础设施从“跑分竞赛”转向“稳定竞赛”。

转变三：从“单点优化”到“集群协同”

当Agent任务需要跨节点并行时，网络性将直接决定算力利用率。大模型推理中，GPU计算完一个Batch只需要几毫秒，但将上下文数据同步给其他节点却可能花费几十毫秒。这意味着，单颗GPU的性能再强，如果网络互联跟不上，整体效率依然会被拖累。算力竞争的焦点，正从“芯片层”跃迁至“数据中心集群层”。

Token出海的本质，可定义为中国本土AI模型通过全球标准化API接口，向海外市场输出“推理即服务”，并按Token实际处理量计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。

海外用户的推理请求传输至部署于中国境内的数据中心，依托本地电力供给与国产算力集群完成计算，再将结果返回至海外终端。此过程虽无物理电力输出，却通过算力服务的价值转换，实现了“电力价值”的间接出口，形成了独特的非实体能源贸易路径。

国产大模型能够在全球市场快速抢占份额的核心动因，在于构建了高度集约化的成本控制体系。尽管中美在单位算力采购成本上趋近，但能源成本优势则成为中国大模型竞争力的关键支点。据Global Petrol Price 2025年6月数据，中国企业用电均价较美国低约25%，相较英、德等欧洲工业国差距更为显著。这一能源成本差在大规模推理场景中被充分放大，形成可持续的定价优势与利润缓冲。