token很费电吗

打磨型有多费电呢？举个例子吧。嗯，一，一百七十五 b 的 一个参数的一个打磨型， 这个一币就是十亿，也就是说一百七十币这个模型它的参数呢就是一千七百五十一个。假设每个参数都是点一个三十二位点数吧，然后 从一个输入到一个输出，那么就得把所有的参数计算一遍。 呃，这样计算下来的话，按照现在一个主流的一个，呃， ai 芯片，然后还有互联网的设施。呃，综合算下来，以及现在的民用电啊， 嗯，这个明电价格，这个明电在这里提出来是因为要要去核算最后的价格，那耗电的情况是这样的，嗯，一百万透碳大概要耗费一度电左右， 那这一度电里边啊，有多少是用于计算的呢？ 大概有三分之一，那剩下的三分之二呢？剩下的三分之二主要是从内存取出这个要去处理的数据啊，以及加载这个模型，因为模型也很大。 嗯，还有就是通过这个网络传输，然后把这个信息传递到互联网的另外一端用户那里， 嗯，这些都是很费电的，因为所有的数据的传输都需要耗费能量。 呃，什么是 token 呢？呃， token， 如果用英文来看待的话，你可以把它理解成 啊，一个字母单元，但它不是单个字母，比如说 a、 b、 c、 d， 它有可能是 a、 b、 c、 d 单个的，也有可能是任何一个其他字母，比如说逗号啊，点啊等等，但是它也有可能是一个单词， 几个字母的一个单词，一个完整的单词，然后它更多情况下它是一两个或者是两三个字母组组成在一起的 啊，一个单元它叫一个 token， 那 在大模型计算当中呢？ token 它是呃输入的这个信息的基本的一个处理单位。 那我们都知道计算机世界当中，它的底层计算实际上只有与或非这三种逻辑计算方式，那只有一和零两种状态，但所有的头肯首先要转化成 这个你，你输入的，呃，这个问题，呃，也叫提示词，或者叫 prompt， 呃，然后现在不是有一些工程师叫 prompt 吗？就是提示词工程师，就是你问问题问得好，他回答也特别好。 呃，这个时候你输入的实际上你当然是一个完整的句子了，比如说你用中文输入或者用英文输入， 但是他进入内部第一步就是要先把它转化成零一这样的一个计算机能识别的方式。我在这里边。呃，举例，比如说，嗯，一个透根，他会这个会先有个模型，把所有的输入切成一个一个的透根， 然后再把这个 token 转化成一个一个的计算机可识别的零一一零这样的一个字母串。这个字母串有多长呢？不一定啊，有不同的技术。我在我在这里我举举例，比如说他是一个五百一十二维的，就是一个头头肯 对应成一个五百一十二个零一一零的这样一个数字的串，一个马瘤啊，然后再把它依次喂到这个大模型当中，这样大模型就能处理了，因为它可以处理这种项链的，就是完全是零一的这样一个纯的 呃，这种数数码的一个方式，这样的话逻辑电路就可以算了。然后输出之后呢，他再把这些再翻译回头看，然后再把它拼写成句子给呈现成 呈现在这个用户的面前。所以如果你收到一个百万头肯的一个回复，那么这个百万头肯在你看来哈可能不到一百万个单词，可能是几十万或者是几万啊，这样的，大概这样一个了解啊， 但是整个过程当中，呃，这个每一步都需要电力，那这个电用现在主流的 ai 芯片，市面上主流的 ai 芯片，以及现在主要的机房的一个架构，还有互联网的设施 来看的话，大概是一度电啊，一度电，一度电，那现在民用电的价格啊，一度电是五毛钱，这是第一阶梯，还没有上第二阶梯说五毛钱，也就是说一百万的头坑是五毛钱，这样一个成本， 不知道你觉得是贵呢还是便宜呢？但实际上，呃，我们可以看到啊，当呃 a i a 阵的开始 逐渐地步入我们的视野，我们现在也可以看到像什么同一千问呢，是吧？然后，呃，还有这个，这个腾讯的一些元宝还是什么，就是也在开始用呃送奶茶呀这样的方式来抓用户的入口， 我们可以啊预见到在不太遥远的将来，新的手机形态就是智能手机，更智能的手机。现在我们的智能手机是因为有操作系统，有安卓，有 ios， 然后上面有应用，有 app 啊，这和电脑上边的模式差不多，也是有一个操作系统，然后上面有各种各样的 app， 然后操作系统再去驱动硬件运转，去完成底层的运作 啊。在未来的时候，目前呢我们使用手机的方式还是打开屏幕，然后用手去点击，打开相应的 app， 去完成相应的工作，相应的事情 信息的处理，和人这种交互。但是未来啊，不太遥远的未来，会越来越多的有厂商去尝试这样一种可能性，就是打开手机之后只有一个入口，这个就是 ai agent， 也就是人工智能助理， 你只要跟他用自然语言正常的语言表达就可以了，你或者是你输入文字也只输入给他就够了，然后他再去调用调动各个不同的 app 去完成你的工作，他可以把多个 app 的 功能综合起来， 但是这里边会有一个巨大的商业壁垒，每一个公司都不希望自己的 app 被另外一家公司的 app 啊管控操控， 因为这样的话他的商业逻辑就不成立了，他没法再去直接和用户啊交互，无法收集这个用户的数据，因为中间隔了一层，隔了一个其他的商业公司，所以 这条路一定会走下去啊。但具体是哪家公司会胜出，以什么方式胜出？ 呃，现在就很好预测，因为这个不不像。呃，互联网，就两千年左右的互联网和二零一零年左右移动啊，零七零八年开始开始了，以这个苹果智能手机为这个标志的移动互联网的蓬勃发展都不一样。 呃，两千年那个互联网是 pc 端的啊，那个时候 pc 端的应用会雨后春笋般出来好多，然后移动互联网发展这十多年，那么手机上的 app 也会发展出很多款啊。但是我们看到现在新的 app 已经很少在像最开始那样 雨后春笋一样的涌现了，就是这个市场已经趋于稳定了，头部企业就是那几个，然后投机头部的 app 每天经常使用的也都是那几个，但他如果转化成 以后，转化成 ai a 诊的，用一个 app 来去操控所有 app 的 话，那么这个商业模式是一个巨大的改变。 呃，能去抢占这个入口的公司，无疑将会成为未来的赢家。互联网本身就有一个赢者通吃的一个规律，如果真到那一天的话， ai 的 商业化 将会有放大，这种趋势就是头部企业通吃，所有其他企业都只能喝点喝点汤 啊。那个时代会到来的，但是是是谁和以及怎么实实现，目前还很难判断。如果那个时代到来的话，那么这个头肯的耗费将是 非常非常巨大的指数级的增长。因为每个人每时每刻全全地球那么多人每时每刻都在和 ai 交互，产生大量的头肯，所以未来确实是算力和电力 将会成为一个主要的功课的，一个有商业巨大商业潜力的一个。呃， 一个技术的发展的点，会有很多公司在这上面做工作，然后会可能还会诞生一些很了不起的大公司。那顺便也说一下，未来谁有可能会成为 ai agent 的 王者呢？ 不好说，但是这个人很有可能是因为你商业利益无法均衡，所以这个这个人很有可能是连手机硬件 带 ai a 诊的，带所有的 app 同步开发出的一家巨无霸的大公司，是谁就不知道了。

今天咱们聊一件很有意思的事，二零二六年，美国硅谷的程序员们正在集体消耗中国的电力。中国 ai 的 token 正在全球出海。根据最新数据，全球最大的 ai 模型分发平台 open loop 上，消耗量前十的模型中国占了六个，前三名是 mini、 max、 kimi、 智母， 全是咱中国血统。这群外国开发者，每天在旧金山、柏林、新加坡，悄悄的大马请求，正顺着太平洋海底光缆，一秒钟穿越上万公里，钻进中国的数据中心。算力在那里烧，电费在那里交， 而吐出来的托克，正在占领全世界的 ai 工作流。有人说这是大模型出海，但我告诉你，这本身上是中国电力隐形出海。今天我们就来拆解一下热门比挖矿更狠、比外貌更绝的暴利是到底是怎么玩的。近年出欧盟科二爆火， 这玩意是个 ai 特工，他不光能陪你聊天，还能直接控制你的电脑去干活。有个华尔街的哥们叫 joe， 他 接了美国最顶尖的科沃尔模型，想让 ai 帮他盯盘。结果呢？不到几个小时，这哥们傻眼了，账户里的几十美金瞬间归零。为什么？因为过去 ai 聊天是一问一答， 几千个头梗顶天了。但现在的 ai 记者是在后台疯狂套娃，循环反复调用上下文。这阵头梗消耗不是限新的，是指数级的。那渣男跳动的速度比你开着超跑踩油门还快。这时候，美国那几家 ai 巨头又干了件半人猿的事儿。 阿斯基和谷歌发现大家在钻漏斗，直接把订阅制的无限额度给封了，逼着开发商去买昂贵的 a p i。 天下苦贵酒矣。于是这群开发商转头一看，中国的模型代码能力差不多，价格竟然只要人家的十七分之一，换谁谁不倒戈啊。我们再来硬核拆解一下，托肯到底卖的是什么？ 很多人问，拓客又没实体，怎么就成卖店了？来，我们来拆开一个拓客的成本结构，刨去研发核心就两样，算力和电力。算力就是 gpu 芯片的折旧费， 而电力就是数据中心最承重的燃料。你看，一个美国请求发过来，中国的 gpu 矩阵闪烁，电网里的电流涌动，最后推理出一个结果传回去，电力从未离开过中国电网，但电力的价值却换成了美金，回到了中国。这就是最神奇的地方。托肯没有形体， 他不需要报关，不经过海关，没有关税，在官方的进出口贸易统计里，他是隐形的。但他却把中国相对领先的定价优势，直接转化成了全球市场的价格镰刀。中国的综合电价比美国低约百分之四十。这就是物理层面的降维打击。你可能会觉得这逻辑有点耳熟。没错， 十年前，四川云南那些水电站旁边的比特币矿场玩的就是这一套。那时候是把廉价的水电通过矿机算力变成全球流通的比特币。但这一次脱困出海，比比特币高迷了不止一个维度。比特币是纯数学竞赛， 产出的是金融资产，除了投机没啥用，所以它被驱逐了。而托肯产出的是认知服务，是代码，是翻译，是法律分析，它具有真实的生产力属性。更重要的是，中国 ai 大 模型现在卷出了算法趋势，比如 deepsea 迷你 max， 用的是 mo 一 架构，也就是混合专家模型，简单说就是脑细胞很多，但干活时只动用了一小部分，效率极高。再加上阿里、腾讯、百度这些巨头 疯狂自残式降价，硬生生把 tko 卖成了白菜价。这哪里是科技竞争，这分明是中国制造二点零用。最强的供应链加上最狠的内卷，把全球 ai 的 运行成本给打下来。但这事真的只是为了赚点 api 的 钱吗？回看一八五八年， 大英帝国往大西洋海底铺设第一根电报铁塔的时候，他们要的不是那点话费，而是全球信息流动的抽水权。现在的 tko 争霸， 就是当代的太空竞赛。虽然目前中国模型在高端企业市场还有阻碍，比如数据主权、芯片经历，但在广大的个人开发者初级应用市场，中国模型正在成为像空气和水一样的基础设施。想象一下，当全球数百万名参学者的代码库、工作流、产品逻辑都默认挂载在中国模型的 a p i 上时， 这种结构性的依赖一旦形成，就很难回火。到那时候，不管你是哪国的开发者，你的大脑其实都排在中国的服务器里。所以，别再觉得道门神只是写个诗、画个画，他是中国电力、中国算法和中国工程师红利的一次合谋， 这场战争没有硝烟，他的单位是 token， 他的战场是全球每一个开发者的屏幕。你觉得靠着这种电力出海，中国 ai 能不能在这一轮全球竞赛中实现弯道超车？评论区聊聊你的看法，我是桂桂梅强，关注我，带你看透商业背后的底层逻辑，我们下期见。

ai 时代， tok 已成为新的重要资源。很早以前，在第一次工业发展中诞生了蒸汽机，给蒸汽机提供动力的是地底下挖出来的煤炭，煤炭烧掉变成了蒸汽， 蒸汽在推动机器，让机器生产商品。当时大家都在想着怎么挖煤，到了第二次工业发展出现了电，大家都在想着怎么发电、输电、配电、用电， 一套完整的工业链养活了越来越多的电气公司。再看第三次工业发展，石油成了重要的资源，围绕着石油产生了化工、塑料、机器动力。直到如今，世界经济依然建立在石油上，甚至为了石油引发了战争。 那么在接下来的 ai 时代，要想分到蛋糕，大家需要争抢的资源是什么呢？那就是 talking， 就是 ai 处理信息的基本单位。 比如你给 ai 提了一个需求， ai 会把你的需求拆分成很多个 token， 然后逐个处理，解决你的整个需求。也就是说， ai 产品背后都在消耗 token。 比如一个汉字大约是一点六个 token， ai 回复了你一百个汉字，那它就是消耗了一百六十个 token。 当我们把所需的 token 乘以全球的人数，那它就是一个巨大的资源需求。 因为我们看到的所有的 ai 工具，每时每刻都在消耗 token， ai 写代码， ai 绘图， ai 写文案、 ai 操作机器人，这些全都需要大量的 token。 我 们知道石油和煤炭资源是挖出来的，那么 token 资源又是如何产生的呢？答案就是 gpu 产生 token。 可以 说 gpu 是 token 的 发电机，这也是为什么英伟达公司一年能赚呢几千亿， 因为英伟达卖的芯片都是在帮用户生产更多的 token， 而数据中心就是 token 的 发电厂。随着 ai 普及，所需要的数据中心就越来越多，而数据中心的算力需要大量的电力，这些电力又需要大量的发电厂、 发电设备、发电能源，比如煤炭、石油、各种绿电等。也就是说， token 资源其实还是消耗真实的能源， 这些真实的能源给数据中心供电，然后上游是芯片， amd 含五 g， 因为打这些生产 token， 再上游就是云计算，比如阿里云、微软等，他们把算力租给大模型公司，比如 deepsea、 千问，然后再到实际应用端，比如豆包等各种具体的 ai 工具，每个用户来一次就烧一堆 token。 在 这个 token 的 时代， 谁能更加快速、更加高效、持续的生产和分发 toc， 谁就能在新工业发展中占领市场。这是为什么很多大企业花几百亿甚至千亿建数据中心，也就是 toc 厂的原因。 这也是为什么先进的大模型一出来，直接轰动全球资本市场。整个 ai 行业的商业模式。底层逻辑就是一句话，生产 toc 和卖 toc， 未来十年， toc 会像其他能源一样成为一个关键的经济指标，哪个地方的脱困成本更便宜，哪个地方的 ai 产力就更有竞争力。所以咱们需要努力拼命的搞国产芯片，搞大模型，搞算电协同，搞绿色电力， 否则我们的经济会非常被动。今天的讲解就到这里，如果觉得对您有帮助，可以转发给身边的朋友。

现在大家使用 openclaw 为什么会感觉非常贵啊？确实很贵啊，刨根消耗的很厉害啊，给你解释一下啊，老板一张嘴，员工跑断腿，你就是那个老板， openclaw 就是 员工， 你说要修改一个功能或者做一个 ppt 啊，欧文科拉要考虑很多很多，那当然就要大量的去调取大模型，大量的输入，这就会导致你的 top 疯狂消耗。很多人可能觉得我就说了一句话，几个字的输入，怎么我的 top 消耗就狂飙呢啊？给你举个例子， 你看 deepsea 在 运算过程啊，你问他从今天起，往后的三十个工作日是哪一天，你会看到 deepsea 开始疯狂的思考输出的非常多的思考过程，然后才给你一个答案， 答案也就是你要的那一天时间，时间就那么几个字，但是输入却很多，这样就理解了为什么你用 open call 会很耗费钱，哎，掏坑耗费的太豪横了。 这就是因为 open color 考虑的太多，思考的太复杂，输的太多，造成 tokyo 效果就很多。但是当你的 open color 调试顺手以后，兴趣就不需要这样了啊，因为呢，很多重复性的工作就是提取大量的缓存，这样你的 tokyo 费用就会逐渐下降。 但是啊，如果智能体仅仅是用来做重复性的工作，那其实意义不大，那写个程序也能搞定。所以未来算力注定要和现在的网络一样，会逐渐变得很便宜，这样大众才能消费的起。

一度电仅五毛钱，中国换个姿势就能将它卖到十一块，这背后藏着全球贸易规则的悄然改写。 过去，中国出口的是衣服、鞋子等实体商品，如今，我们出口的核心是一种叫 token 的 数字单位，他是大语言模型处理文字的最小单元。 看似简单的拆分，却解决了史诗级难题，让智能服务能像实体货物一样被计量、交易和出口。这一切都和中国的电力优势紧密相关。透肯出口的本质很简单， 全球用户调用 ai api 时，数据中心的 gpu 高速运算消耗电力产出。透肯用户付费获取智能服务，本质上是在消费中国的能源与技术。 这种交易无需修路架线，一根光纤就能连接全球，是传统贸易无法企及的优势。为什么只有中国能赚这份钱？ 核心在于中国庞大的电力潜能。二零二五年，中国光伏装机突破三点一五亿千瓦，占全国新增发电装机的百分之五十七。庞大的发电量带来了甜蜜的负担， 部分地区光伏利用率不足，大量电力白白浪费。直接出口电力不限时，不仅需要架设电网，还受邻国基建和电力主权限制，且扣除损耗后利润微薄。 此时，换皮出口成为最优解。此前，我们曾通过电节率实现电力增值，但这种模式利润低，市场有限， 而 token 的 增值能力远超想象。保守估算，一度电可产出五百五十万 token。 按主流 ai 模型每百万 token 两元的定价，一度电可卖出十一元，是直接卖电的二十二倍。 若按更高端模型定价，增值可达七百多倍。有人疑问，为何中国 ai 模型定价仅为美国的二十分之一，甚至三十分之一？并非技术不行，而是受两大因素制约，一是品牌溢价， openai 的 行业标杆地位仍未被完全撼动，用户认知难以快速改变。二是生态与信任不足，欧美企业服务体系成熟，企业客户更看重稳定性， 再加上地缘政治影响，我们只能先靠性价比突围。但中国有一个无可替代的优势，庞大的市场规模。二零二四年初，中国日军偷啃消耗量仅一千亿，到二零二五年六月底已突破三十万亿，一年半增长三百倍。 即便欧美有技术禁令，也反而变向为中国 ai 做了广告。全球南方国家都在疯狂调用中国 api， 毕竟能用二十分之一的价格获得相近能力， 没人会和钱包过不去。新能源汽车的崛起已经证明，只要有庞大市场作为支撑，中国智能产业的反杀只是时间问题。如今， 中国的电力优势已铺就肥沃土壤， ai 技术的种子正在发芽，未来 token 出口必将成为中国贸易的新引擎，改写全球智能产业的格局。

啊，现在有些人装了这个 openclaw 又后悔了，说这个 token 花的钱很多， 还有人说一个月工资两万块钱都不够这个玩龙虾的，这个就是属于基本的原理搞错了吧？你去看看 peter steinberg 的 采访，他说的很清楚啊，就是说当然是自己整一个，比如说 mac mini 这样的，或者说 mac studio， mac studio 更好， 他可以下载一个相当足够的一个大模型，然后这个大模型你就在本地调用吗？这个一分钱不花，然后呢，又可以从你的本地的文件系统里头抓一些东西，然后如果说你想 让他帮你到网上，对吧？帮你做这些什么回复啊，或者群之类的，那你也可以做，反正这些都是免费的，那这样子才用的爽嘛 啊，所以说一定要搞清楚这个原理，不然的话你这个花老多钱了，你就看着别人这个一键安装觉得爽，结果安装完了以后，你还得用他的这个大模型 去给他的投肯交钱，那你这个实际上是免费的，是最贵的。另外一个呢，就是说你要搞清楚你究竟的应用场景在什么地方，如果说你真的能挣钱， 那你可能交点投肯费也可以，对吧？你比如说你一个月能进二十万，那你花个两万块钱可能也还行。 所以说很多人就没有这个应用场景，他也搞不清楚他究竟这个龙虾能给他干嘛，就知道什么跟龙虾说我要赚钱，然后给他三千块，他给你挣三万块，恐怕你这个有点那个 一厢情愿了，对吧？我们说一定要找到自己的一个比较好的应用场景，你比如像我就找到一个我自己觉得非常好的应用场景，就是 你比如像我一个班呢？比如有七十个学生，那这个七十个学生我改作业都改不过来，而且说你改完了只是给他一个分数，你能不能给一个学生一个更加个性化的一个评语？包括他哪道题做错了， 甚至他做错了以后，你跟他说看样子你这个地方基础不行，你去有针对性的补强，给你一些附加的资料，这些啊大模型都能够比较轻松搞定，特别像我们计算机，对吧？你给他相应的代码，包括 他教一个程序，大模型能够很轻松的把这个程序给读完，读清楚，包括测试，然后啊给打分，这些基本上都是十拿九稳的。那么如果是这样的话，你看你就要有个龙虾，只要你把这个文件下载到你的机器上， 然后他就调用当地的这大模型就给你去改作业，那你这几十个学生都没问题。而且学生拿到这个报告是不是觉得很开心？这个老师很详细的告诉我 哪些做错了，为什么做错了，我应该在哪些方面提高，然后注意注意要预习复习哪些内容， 这是一个非常高质量的一个教学个过程。所以说搞清楚应用，本地部署，你这个就是一个非常好的养龙虾的一个方式。

拆的 gpt 接管电脑来执行任务，烧头肯的测试结果已经来了啊，我给大家直接看啊，整理了一个表格，就这个表格嘛，效果还很满意啊，有很多重复的数据，他给清洗出来，然后另存一个副本，整理这个表格花了四块六，重点是昨天晚上发了三封邮件，花了我六十九， 为什么呢？因为他要执行这个收发邮件的这种操作，就非常烧头肯整理表格的这个操作啊，还是完全可以接受的，他直接到他的代码层。

关于电力出海的事情，过去呢？我们一直认为确实我们国家因为提前的决策跟部署啊，我们对于电力这个事情，因为我们是工业大国嘛，我们当然很重视电，你以为我们还真的考虑多远？我们当时就是电力不够用啊，我们经常这到了那个夏天就拉闸限电 不够用，所以就拼命的把钱堆上去，要把这个事情解决掉嘛，这个就是好处啊，就像那个阿里巴巴，你以为他这个技术是怎么上来的？ 就非常的简单，他只搞了一个什么光棍节吗？现在不还有吗？购物节吗？搞了个购物节，没想到下单那么厉害，如果他不把他的技术搞上来的话，他经常要断机的，没办法，你知道吗？就采用各种办法搞这个事情，把技术搞起来，你还以为他有多长远的这个对技术的这个思考这个问题啊，因为那种瞬间的时间特别厉害的， 就疯子。那我们在想一个问题，你有那么多的店，你像那个什么越南问我们要店对不对？但你要知道啊，这种没有多少人 敢用你的电的，你知道什么原因吗？特别简单呐，除非他是你的副佣国，如果我是中原大国，你的吴越可能借我们的电，你但凡不是附属国，谁敢用你的电呐？你把他电闸一拉，我就完蛋了，我仗都不用打，我整个就投降了，所以电本身就出海， 这个是想想就好了，不可能的，谁敢呐？越大的过节越不敢，是不是中国人运气好？那为什么要把电直接卖给你呢？我把它变成什么？变成托肯行不行？你不就来买了吗？我们的大模型海外的你在调用，你说调用的是我们的简单的这个芯片的算力吗？ 不是好不好？你的成本低啊，就这么简单，那这个就反而变成了我们的优势。其实这也不是第一次海外用我们的电力的， 你知道我们店里第一次的出口是什么吗？我们店里真正出口过，而且大量的出口比特币挖矿，当时你以为是我们的这个电脑更厉害吗？就我们店里便宜，四川这个山沟沟里对吧？用我们的小水电站挖比特币，能用什么卖到国外去？ 这叫我们的电力出口，间接理什么呢？耗电呢？这玩意太耗电了。那行啊，就是我特别耗电的那个东西，我把它加工出来，我把它弄出去，就等于把我的电力就是我们电的那个成本低的优势就用上了，就让我们这个产品有很有这个出口的竞争力。那顺着这个思路想下去，你就想我们国家还有什么？我们的优势是什么？ 我们的优势利用 ai 又可以扭力我们出海，那这样的企业，这样的一些机会就是大机会，人家挡都挡不住啊。

最近 ai 圈有个很离谱的事情，很多人在网上晒自己养龙虾。我有个朋友更夸张，一天输入了五百万抽肯，你知道这是多少钱吗？按现在中文抽肯的价格算，大概一百多块钱。听起来好像不贵，对吧？但问题是，这只是一个人一天，如果是几百万用户， 如果是企业级 ai 系统，如果是全天候运行的 ai agent， 那 每天被烧掉的 token 就是 天文数字。那一刻，我突然想明白了一件事，为什么全世界都在疯狂买英伟达？因为英伟达卖的根本不是显卡，它卖的是 ai 时代的发电机。回头看历史，每一次工业革命，其实都有一种东西在被疯狂燃烧。第一次工业革命烧的是煤， 第二次工业革命烧的是电，第三次工业革命烧的是石油。而今天， ai 时代正在疯狂燃烧的东西叫 token。 而 token 的 背后是什么？是算力？ 算力的背后是什么？是 gpu？ gpu 的 背后是什么？是电力和数据中心。所以很多人以为 ai 公司卖的是软件，其实他们真正卖的是算力能源。这就是为什么英伟达的 gpu 越卖越贵。 open ip 命件、数据中心、软银疯狂投资算力基础设施。因为这门生意的本质其实很简单，买机器，烧电，产生 token， 然后收钱。

二零二六，一种狠心的 token 出海正在悄然暴利。不出国不运货，靠家里的显卡做 token 出海，这门生意，今年或许真的能跑通。现在，美国硅谷正陷入一场前所未有的电力饥荒。 一边是 ai 算力的需求爆炸，一边是老旧的电网根本承载不了这么大的负荷。在弗吉尼亚州和加州，很多数据中心想要扩容并网，排队已经排到了两三年后。这种有钱买卡没电开机的窘境，正在推高全球的 ai 产业的底层成本， 而这恰恰给了一种全新的跨境贸易模式留出了巨大的套利空间。它不是简陋的倒卖硬件，也不是复杂的软件外包， 这本质上是一场利用两国资源禀赋差异进行的数字能源套利。我们来做一个最直观的对比，在美国，工业电价受限于能源转型和基建之后，很多核心地带已经涨到两三毛美金一度。 而在国内，一托完善的能源工业体系，我们的电费成本只有人家的几分之一。更重要的是人的红利。 同样一套分布式算力集群，美国聘请专业运维工程师的成本极高，而国内拥有大量懂架构、会调优的自动化和计算机专业人才。这种工程师配置的性价比是全球任何地方都比不了的。 你用最低成本的店，配上最高效率的人，跑的是国产最强的 mini max。 开源模型生成的 token， 通过云端 api 卖给对价格敏感的美国独立开发者。你在境内完成生产，他们在海外完成消费，赚回来的是真金白银。 算力正在变成像煤炭、石油一样的基础商品，美国虽然在芯片制成上领先，但是在 ai 竞争中拼到最后，拼的是单位算力的综合成本。未来，谁能把低廉的电费和高校的人才红利转化为全球通用的 api token， 谁就掌握了印钞机的摇杆。这种分布式数字出口，正在打破地理和政策的边界， 这不仅是技术的较量，更是能源效率和人才密度的对撞。当然，这种路子对一般人来说也是有门槛的，跨海传输的延迟如果控制不好海外客户的体验就会直接崩掉。美国最新的法案虽然复杂，但是只要搞清楚服务贸易和算力租赁的界限，空间依然很大， 更别说还有资金回笼时的合规审查，每一步都得踩准节奏。这门生意是留给一些既懂底层技术又懂国际贸易规则的国际数字玩家的。

token 主要是指 ai 大 模型里的词源，简单说， ai 处理文字的最小计算单位，一个 token 约等于零点五个中文字或者一个英文词。使用擦的 gpt 豆包、 deepsea 本字都是在卖 token 消耗算力 而暴利收割全球。算力变现指的是电加 gpu 等于算力，而算力等于 token。 token 卖给全球。 中国的优势是西部绿电便宜，零点一到零点三元每一度，而欧美是一到两元每一度。电模型优化强单位 token 消耗耗电极低， 一度电约等于生成五百到九百万 token， 而 openai 百万 token 卖约七十元，而中国模型百万 token 卖约两元，那成本一度电约等于零点二元。卖 token 收入约等于十到十八元，毛利率约等于百分之九十八， 这是成本与售价的倍数差，便通过 token 进行价值放大。为什么叫收割全球？因为没有实体零关税，绕开贸易壁垒，只卖 api 服务，不出口芯片或者服务器 全球定价权。中国 token 成本是欧美的十分之一到五十分之一，价格却能对标全球第 三。规模效应，全球 ai 掉用量暴涨，中国模型周掉用量已经超过美国。万亿级 token 约等于万亿级收入本质上面是把中国廉价电力， 中国 ai 算力包装成高附加值数字商品，卖给全世界。 ai token 的 暴利来源是人员加算力加规模加国际化的极致效率，它的风险面临监管、数据安全和价格战。 中国用便宜绿点加高效 ai 模型把算力包装打包成 tocan， 零关税卖给全球，成本极低，售价不低，形成全球级的数字暴力生意。

大家好，我是五十岁的大叔力 mc。 中国是全球发电量最猛的国家，但你有没有想过，为什么我们很少听说中国出口电力？原因很简单， 电这玩意太特殊了，他不像咱们做亚马逊卖的充电宝或筋膜枪，能塞进集装箱走海运， 电过不了海，他对物理线路的依赖极强。这就导致了一个尴尬的局面，我们拥有冠绝全球的能源基建和发电能力， 但在国际能源贸易中，我们很难直接把电卖到欧美市场。但是 ai 时代的到来，给中国电力架起了一座隐形的出口桥梁， 这就是电力转化为算力，算力封装成 token。 很多人对 token 这个词可能还觉得抽象，我给你举个直观的例子，在传统时代，我们出口的是实物， 比如你卖出一台变频空调，这台空调消耗了中国工厂里的电，消耗了工人的时间，最后换回了几百美金。但在 ai 时代，逻辑变了，现在全球的大模型都在吞电 训练，一个 gpt 四级别的模型，耗电量高达几千万度，这相当于一个小城市几万人口一年的用电量。这就是问题的核心。 全球科技巨头缺的不仅仅是芯片，更是廉价且稳定的电力。以前美国或欧洲的公司想要用电，他们得自己建发电厂。但现在路径变了， 我们可以把算力中心建在中国的宁夏、新疆或者内蒙古，用当地廉价的风能和光伏发电。 这些电不出国境，他们就在本地被消耗掉，驱动成千上万台服务器疯狂运转。最后产出的是什么？是一串串代码？是一段段翻译，或者是几张 ai 生成的图， 这就是头肯发现了吗？我们不再卖一度电，我们卖的是一度电产生的智能结果。作为跨境人，你一定对编辑成本这个词感同身受。以前我们卖货，每卖出一件衣服，你都要投入面料、人工和运费， 卖的越多，库存压力和物流压力就越大。但卖 token 模型一旦训练好，生成第一个 token 和第一个 token 的 成本几乎是一样的。 他没有集装箱费，没有海外仓储费，更没有红海塞港的风险，他通过一根光缆，就能瞬息之间完成全球交付， 这才是真正的降维打击。我们利用国内的能源禀赋，把原本沉淀在国内的电力优势，转化成了高溢价的数字服务。 以前我们是搬运工，赚的是辛苦钱。现在我们是能源的精炼厂，卖的是电力加工后的数字石油。所以，别只盯着那些眼花缭乱的 ai 工具。未来大国的博弈，本质上是能源转化为智能的效率之争。 当电力突破物理属性的枷锁，化身为数字形态的 token， 中国的能源优势就真正变成了一张全球通行的王牌。算力的尽头是电力，而权力的体现则是 token。 这场隐形电力出海的棋局才刚刚落子。在能源算力与算法的交织下，中国正在以一种全新的逻辑，重新定义全球数字化交付的边界。