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      “Token出海”的真相:我們還沒把電力賣出去,但可以把根扎下去

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      最近,“Token出海”成了人工智能領域的熱詞。

      起因很提氣——OpenRouter數據顯示,2026年2月,中國大模型在該平臺的周Token調用量占比達61%,首次超越美國并連續三周領先。

      消息一出,輿論沸騰。

      人們迅速將其納入“換道超車”的敘事序列,過去我們出口襯衫、家電、手機、新能源汽車,如今連Token都開始“出海”了,這不就是質的飛躍嗎?

      但熱鬧之下,中國信通院專家的冷靜分析為我們揭開了另一層真相,所謂“Token出海”,在物理意義上還未實現,其本質依然是“模型出海”。

      這讓我想起一個比喻。

      我們確實做出了全球開發者愿意用的好模型,但這套模型還“住”在海外數據中心里。開發者調用的是“中國品牌”,但數據并未跨境回到中國,電力也沒有從中國電網流向海外芯片。

      這里面的原由,恰恰是中國AI產業全球化進程中一個關鍵命題,當“能力出海”已經發生,我們該如何邁向真正的“生態扎根”?

      OpenRouter雖然匯聚了大量全球開發者,但它每周的Token調用量僅占全球總量的2%左右。這意味著,我們是在一個2%的樣本里拿到了61%的份額,然后把這個比例當成了全球戰場的終局。

      這是“聚光燈效應”——我們在一個極小的舞臺上表現得很好,但舞臺之外的景象,我們其實看得并不清楚。

      況且還有物理實體的錯位?

      OpenRouter上顯示的中國大模型服務提供方,其數據中心實體多部署在海外。

      也就是說,海外開發者實際使用的是部署在海外云平臺上的中國模型服務。

      這些調用并未回流國內數據中心,所謂的“Token出海”在物理意義上確實沒有發生。

      所以,這則消息的真正含義其實是中國模型的技術能力獲得了全球開發者的認可,而不是“中國的電力正在通過Token賣給全世界”。

      認可當然值得高興,但如果我們把這種認可誤讀為基礎設施的紅利回流,就可能錯判形勢,甚至錯失真正的機會。

      “Token出海”之所以引發如此廣泛的關注,是因為它背后藏著一個極具想象力的底層邏輯,即借助大模型API,將本國的電力優勢轉化為可跨境交付的數字服務出口,實現“將中國電力賣給全世界”。

      在這個敘事中,海外開發者發出一條API請求,數據經海纜抵達中國數據中心,電力從中國電網流向芯片,推理完成后再將結果回傳——電力從未離開中國,但其價值通過Token完成了跨境交付。這確實是一個令人興奮的構想。

      但問題是,這個構想在實踐中面臨著非常硬的約束,使得它更像一個美好的愿景,而非近在咫尺的現實。

      第一,物理距離與毫秒級響應之間有很嚴峻的矛盾。

      大模型推理是毫秒級響應的場景。如果每次請求都要跨越半個地球傳輸到中國境內的數據中心處理,再把結果傳回去,網絡延遲就會讓用戶體驗大打折扣。

      就好比讓全世界所有的外賣訂單都由一個中央廚房制作再配送——哪怕這個廚房成本再低、效率再高,配送時間、海關查驗也會讓它寸步難行。物理距離是硬約束,無法用帶寬解決。

      第二,數據合規上有嚴格的雙重紅線。

      即使我們愿意接受時延代價,數據跨境流動的合規性也為這個模式劃定了紅線。中國對數據出境有嚴格的管理規定,而用戶所在國——尤其是歐美國家——也對數據本地化提出了越來越嚴苛的要求。雙向合規意味著“境內處理、結果回傳”在法律上面臨極高的風險與操作成本。這不是技術問題,是主權問題。

      第三,就是我們的價格優勢比想象中要更為脆弱。

      很多人認為中國模型的低價主要靠電價支撐,但事實并非如此。

      調用模型產生的Token成本,不僅包含算力與電力消耗,還包含模型廠商的研發攤銷。中國Token定價之所以較低,在相當程度上得益于國內較完善的創新生態與較強的工程化能力所轉化而來的綜合成本優勢。

      如果只靠電價,中東、東南亞也在建超大規模數據中心,電力成本差異正在縮小。真正的護城河不是電價,而是工程化效率和生態粘性。

      綜合這三點,如果我們執著于讓每一筆Token調用都“物理回流”,可能會錯過真正該做的事。

      那么,什么才是真正該做的事?

      在我看來,中國AI產業的全球化進程可以劃分為三個階段:



      我們現在正處于第一階段向第二階段過渡的關鍵窗口。能力出海已經驗證了中國模型的競爭力,但要讓這種競爭力轉化為可持續的全球影響力,必須完成“生態扎根”的升級。

      那這所謂的生態扎根,具體應該要怎么做?

      首先,肯定不是賣API,我認為建立社區生態,是為第一要務。

      GitHub上那些成功的開源項目告訴我們一個樸素的道理,開發者選擇工具時,文檔質量、示例代碼、響應速度往往比價格更重要。

      如果海外開發者接入中國模型時遇到問題,得不到及時響應;如果技術文檔只有中文版,沒有本地化的英文或當地語言版本——那么再便宜的價格也很難留住人。

      建立完善的海外開發者社區與技術支持體系,是生態扎根的第一步。

      其次,如果只談技術,則并不可取,還要關注合規化。

      對于大多數出海企業來說,逐一研究各國AI治理、數據安全、隱私保護的法律框架,成本極高。與其讓每個企業自己踩坑,不如建立“合規中臺”——把歐盟AI法案、東南亞數據本地化要求、中東主權基金的技術準入標準,變成可復用的產品化能力。合規不是束縛,而是進入全球市場的通行證。

      其三,我們常說的輸出中國方案,實際很大程度上是很強求的,并不合因地制宜的科學,所以,我們應該要做的是共創本地方案。

      在東南亞,最大的需求可能不是“最先進的大模型”,而是“能在低算力環境下運行、支持本地語言、符合宗教文化敏感性的模型”。

      在非洲,最迫切的問題可能是“如何用AI解決農業灌溉和醫療資源匱乏”。這不是技術降級,而是場景適配。

      推動模型在各國價值觀、文化習慣與倫理規范上精準對齊,采取“一國一策”策略,以定制化行業解決方案出海——這才是真正的“扎根”。

      其四,在外面,最忌諱就是單打獨斗,只有全鏈路走出去,才有做大做強的可能。

      模型出海不是孤立的,它需要供電設施、數字基礎設施、應用生態的協同。

      整合產業鏈上下游力量,構建從供電到算力到模型的“軟硬一體化”解決方案,推動中國企業全鏈路“走出去”,才能在生態共建中讓中國模型真正融入全球產業。

      現在我們看到的,是全球大模型競爭正發生的微妙的轉變,也就是從“技術領先”轉向“普惠可及”。

      歐美模型在性能上確實領先,但在成本、語言覆蓋、本地化適配方面存在空白。

      與此同時,全球南方國家普遍面臨“智能鴻溝”——他們需要AI,但缺乏基礎設施、人才儲備和適配場景。

      這是中國AI產業的獨特機遇。

      如果我們將算法能力、工程經驗、應用實踐與開源成果,轉化為國際社會可共享的公共產品,幫助發展中國家跨越智能鴻溝——那么即使Token沒有物理回流,影響力也已經回流了。

      這種影響力,比單純的調用量占比更有分量。

      中國信通院專家在采訪中提到的“開放合作”,我深以為然。

      但我更愿意把這個詞翻譯得更具體一些,即“在別人的土壤里,長出對別人有用的樹。”“Token出海”的熱度,體現的是中國人工智能產業日益增強的全球影響力。

      這是一件值得高興的事。

      但熱潮之下,我們更需要冷思考。

      真正的出海,不是讓數據跨越國界再回來,而是讓能力跨越國界后,在當地扎下根來。

      真正的全球價值,不在于Token調用量的對比,而在于我們能否以開放合作的心態,成為全球智能生態中不可或缺的共建者。

      唯有立足開放合作,方能行穩致遠。

      唯有扎根他鄉土壤,才算真正出海。

      本文作者 | 東叔

      審校 | 童任

      配圖/封面來源 | 騰訊新聞圖庫

      編輯出品 | 東針商略

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