中國每天調用140萬億個AI詞元：真正的受益者不是寫代碼的人

今年3月，國家統計局副局長毛盛勇在新聞發布會上說了一個數字：

中國3月份日均詞元（Token）調用量，突破140萬億。

很多人看到「140萬億」就過去了。

但這個數字背后有一個很少人認真想過的問題：這140萬億個詞元，是怎么跑出來的？它們消耗的是什么？誰因為這件事，真正賺了錢？

140萬億，到底有多大？

做個換算：如果把140萬億個詞元，換成人說「你好」這兩個字——

每秒說一句，不眠不休，需要連續說440萬年，才能說完一天的調用量。

這不是修辭。這是中國AI產業在一天之內，真實產生的計算規模。

而且這個數字還在漲。國家統計局數據顯示，3月份較2025年底增長超過40%。

問題來了：如此規模的計算，需要什么來支撐？

跑出一個詞元，需要什么？

▍三層基礎設施，缺一不可

把一個AI請求從頭到尾拆開看，你會發現它需要三樣東西：

第一層是算力。AI模型的每一次推理，都要在GPU或NPU芯片上完成。2026年國內主流AI平臺，算力來源以英偉達H系列芯片為主，華為昇騰910B的比例在持續提升。3月起阿里云部分大模型服務宣布漲價，直接原因之一就是算力成本上升（來源：新浪財經）。

第二層是電力。數據中心是典型高耗能設施。一個中等規模（10MW）的AI數據中心，年耗電約8760萬度。按2026年均價約0.6元/度計算，僅電費一項，每年超過5000萬元（以上為據公開數據推算，實際因地區電價和用能合同有所差異）。

第三層是網絡。每一個請求的發出和響應，都要通過光纖完成傳輸。你在手機上問AI「今天天氣怎么樣」，這個問題和答案，走的是幾千公里的光纖。

? 日均token調用量：140萬億（國家統計局，2026年3月新聞發布會）

? 較2025年底增速：超40%（同一來源）

? 阿里云大模型漲價：2026年3-4月，部分模型單價上調20-30%（新浪財經）

? 國內AI算力格局：英偉達系為主，華為昇騰占比持續提升（據公開市場數據）

? 數據中心PUE參考范圍：國內約1.35-1.5（來源：工信部相關報告）

三層基礎設施，誰在賺錢？

▍算力層：芯片是核心

英偉達是全球AI算力市場最大的受益者，2025財年數據中心收入475億美元，同比增長142%（來源：英偉達2025財年年報）。這是美股，但其芯片出口對中國AI產業的計算能力有直接影響。

華為昇騰：國內算力國產替代的核心方向。910B性能已接近A100水平，在外部供應受限的背景下，采購昇騰的意愿持續上升。

寒武紀：國產AI芯片的另一主要參與者，2025年收入同比增速超100%（來源：公司年報），但規模與頭部仍有差距。

▍電力層：數據中心是新型用電大戶

AI數據中心的用電需求，是近兩年電力行業最確定性的新增量。

液冷系統是重要的配套方向：據業內公開資料，高密度數據中心引入液冷方案后，PUE（能源使用效率）可從1.4降至1.2以下，節能效果顯著（各廠商技術白皮書，具體數值因部署方案有差異）。英維克、申菱環境等液冷方案商的訂單隨AI算力增長而持續擴大。

▍網絡層：光纖是信息的血管

每一個AI請求的收發，都依賴光纖網絡。長飛光纖、亨通光電、中天科技是國內主要光纖供應商，2025年整體訂單保持快速增長（來源：各公司2025年年報）。

養活AI的，不只是程序員，還有賣光纖、賣芯片、供電的人。

下一個十倍，在哪里？

140萬億已經很大。但這只是起點。

目前調用AI最多的，是大企業和少數高凈值用戶。真正的規模化爆發，要等AI成本降到中小企業也用得起的臨界點。

從行業經驗規律來看，主流大模型單位token成本每6至12個月下降約50%（綜合多家券商及研究機構報告）。當價格降到某個臨界點，「全員用AI」的場景會在中小企業里集中爆發，帶來整條產業鏈的新一輪增長。

140萬億詞元的背后，有三條被低估的產業鏈： 算力、電力、光纖。它們的增長，不比AI本身慢。

理解AI產業，不能只看大模型的參數。看看它吃掉了多少電、用了多少芯片、鋪了多少光纖——那里才是真正的基礎底座。

作 者 | 知予

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?? 信息來源

1. 國家統計局：2026年3月新聞發布會，副局長毛盛勇發言，日均token調用量數據

2. 新浪財經：阿里云大模型服務漲價相關報道（2026年3-4月）

3. 英偉達2025財年年度報告（數據中心收入）

4. 長飛光纖、亨通光電、中天科技2025年年報

5. 工信部：數據中心能耗及PUE相關政策文件

6. 寒武紀2025年年報