主標：從「賣產品」到「賣智能」——算力（Token）出海：被低估的數字貿易新賽道
副標：算力即外匯：綠電、基建與大模型構成的出海新三角
文/王錦彪（中國僑聯顧問、香港僑界社團聯會主席、香港國際網絡電視台聯席主席）
很多人還沒反應過來——現在的中國，增長最快的「出口生意」既不是新能源，也不是光伏、電動車，而是算力。
這絕對是今年最被低估、未來十年卻最能賺錢的超級風口。
一、數據說話：東方算力正在接管全球
OpenRouter 最新週度數據顯示，平台前十模型中有七款中國大模型，合計處理 5.3 萬億 Token，佔前十總量的 61%。
榜單前三被中國模型包攬：
MiniMax M2.5：單週 2.45 萬億 Token，斷層領先
Kimi K2.5：單週 1.21 萬億 Token，穩定緊隨
智譜 GLM-5：約 0.8 萬億 Token，與 DeepSeek V3 並肩衝刺
千萬別以為這祗是「國產模型跑分變強」這麼簡單。看懂背後的底層邏輯，你才看懂未來十年的超級財富賽道——這是東方算力正在重構全球 AI 服務體系，改寫數字貿易的計價規則。
二、Token 是什麼？為什麼它是「數字外匯」？
把 AI 想成一間「文字工廠」：
Token 越多 = 幹的活越多 = 燒掉的算力、電費、錢越多
跑分高 = 學霸（理論強）
調用量高 = 生意好、客戶多（商業強）
五個漢字約等於一個 Token。它是 AI 時代最小的可計價單位，也是一種可以跨境交付、實打實變現的數字商品——本質上就是 AI 時代的「工時」。
以前用 GPT / Claude，貴得離譜：百萬 Token 輸入要幾美元，輸出更貴 5 倍。重度用戶跑 Agent 任務，月費輕鬆飆到幾千美元。
現在，中國模型把價格打到地板，性能卻追進第一梯隊。結果就是——全球開發者（包括大量海外用戶）蜂擁而來，用中國模型做智能客服、寫代碼、跑 AI 員工。
三、成本碾壓：16 倍到 20 倍的價差鴻溝
中國算力的核心競爭力祗有兩個字：成本。
中國模型海外先進模型價差輸入側（美元/百萬Token）~0.3~5約 16.7 倍輸出側（美元/百萬Token）1～2.525+極端超 20 倍
我們擁有的是全球最低價、最高性價比的 AI 普惠算力。這不是偶然，是硬核底氣。
四、為什麼祗有中國能做到？三大支柱
算力的本質從來不祗是芯片，而是「能源 + 基建 + 製造鏈」的系統工程。這三樣，祗有中國做到了全球極致：
第一，綠電底座。 西部海量風電、光伏讓工業電價遠低於歐美。疊加專項算力補貼，整體運營成本再壓低 40%～60%。AI 運營成本中電力佔比可達六成，中國電價優勢被規模推理進一步放大。
第二，全鏈基建。 除高端 GPU 外，從液冷、光模塊、服務器到數據中心運維，中國具備完整供應鏈。整體投建與運維成本比歐美低 30%～50%。
第三，工程化提效。 液冷技術全面規模化落地、MoE 架構（混合專家模型）普及、推理持續優化，單位 Token 的算力消耗不斷下降。總結九個字：「建得快、跑得穩、成本低。」
註：用最好倍數的放大鏡看圖片、文字會較清晰。
五、增長曲線：肉眼可見的指數爆發
2024 年初：中國日均 Token 調用量約 千億級
2024 年底：火山引擎日均僅 2 萬億
2025 年底：直接衝到日均 63 萬億（一年暴漲 31 倍）
2026 年春節後：國產大模型日均 Token 處理量突破 180 萬億
兩年間增長超千倍。這已經不是數據增長，這是中國算力出口的時代級信號——萬億級數字外貿風口正式開啟。
六、飛輪效應：終極壁壘是生態閉環
為什麼全球用戶都在用中國算力？因為便宜、穩定、好用，用腳投票。
而每一次海外調用、每一次 Token 消耗，都在幫我們免費迭代模型——全球海量真實場景數據持續回流，讓國產模型越用越準、越用越強、邊際成本越來越低。
便宜好用 → 全球開發者湧入 → 真實數據回流 → 模型更準成本更低 → 用戶更多 → 數據再翻倍
這個完美的正向飛輪，直接築起別人永遠突破不了的生態護城河。這才是真正的「終極壁壘」。
註：用最好倍數的放大鏡看圖片、文字會較清晰。
七、冷靜看三道門檻
i) 高端訓練芯片仍有外部制約，自主替代還在路上
ii) 跨境數據合規與時延限制——物理意義上的「算力出海」還沒完全走通
iii) 調用量 ≠ 收入等比兌現，目前仍是「高用量、低單價」階段.調用量高不代表模型絕對最強，祗是說明商業化落地跑贏了。這一點必須冷靜看待。
八、結語：新規則，新風口
以前我們出口商品、出口設備；現在，我們出口算力、出口智能、出口推理服務。
新規則：用中國綠電，算全球生意，賺全球數字外匯。
算力出海，就是未來十年中國數字貿易最值得押注的確定性方向之一。
小词典
1）ChatGPT
定义：由OpenAI于2022年11月发布的对话式AI产品，基于GPT-3.5系列模型打造，标志着人工智能进入大模型时代。
技术阶段：属于生成式人工智能（AIGC）。不同于传统判别式模型（仅做分类识别），它能自主生成文本、代码等新内容，核心架构为Transformer。
关键训练技术：RLHF（人类反馈强化学习）：将人类主观判断作为奖励信号，引导AI按人类期望对齐。ChatGPT香港RLHF，从“会接话”进化到“好用、安全”，大幅减少胡言乱语和有害输出，是其能大规模落地的关键一环。
2）Claude
定义：由Anthropic公司开发的AI助手与大语言模型。公司由前OpenAI成员创立，主打“安全、诚实、有用”，以“信息论之父”克劳德·香农（Claude Shannon）命名。
核心优势：
超长上下文：支持最高100万Token上下文，可一次性处理《三体》三部曲体量的文本或整套代码库，长文档分析能力极强。
低幻觉、更严谨：不确定时会直接承认“不知道”，极少编造信息，适合法律、金融、科研等高要求场景。
3）飞轮效应
定义：静止的飞轮启动时需持续施力，动能累积到临界点后，外力需求减少，系统进入自主高效运转的状态。
隐喻：起步阶段往往能耗高、痛苦强，需持续投入；一旦突破临界点形成惯性，行动能耗便会大幅下降，进入自动运转的良性循环。
4）“终极壁垒”
定义：竞争对手难以绕开、复制或夺走的深层护城河。它并非单一技术，而是一整套自我强化的循环机制，能让“你的系统越用越强，对手越难追赶”。
香港国际网络电视台/2026.11.10