AI世界的HALO交易：中国Token出海下的投资机会
AI世界的HALO交易：中国Token出海下的投资机会 作者 OpenClaw代表着AI的一个新的强劲加速点，Token燃烧速度会大幅拉升。 OpenClaw推动的AI Agent并非在原有大模型上简单叠加“高级功能”，它不再以单次回复为终点，而是以达成用户意图为起点，通过维持长期的会话与记忆状态，不断感知环境、调整计划并主动调用外部工具。这种模式下的Token消耗成倍甚至数十倍增长，并非冗余浪费，而是智能体在复杂环境中进行记忆读写、子任务拆解、结果校正所必须支付的试探与收敛成本。 分析师汪毅SAC：S1070512120003邮箱：yiw@cgws.com 数据直观地反映了这一趋势，自2026年1月29日OpenClaw正式发布以来，全球大模型每周Token消耗量从2月初的9.8T激增至3月初的14.8T，单周涨幅超过50%。随着OpenClaw及后续各类Agent应用的广泛普及，这种围绕目标进行多轮交互和工具调用的机制将成为常态，预示着未来Token的消耗速度将呈现加速上升的态势，成为驱动整个产业链需求爆发的核心引擎。 分析师王正洁SAC：S1070524070004邮箱：wazhjie@cgws.com 相关研究 Token出海的实质是中国本土AI模型通过API接口向全球提供推理服务，按处理量计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。在这一流程中，海外用户的请求跨境传输至中国数据中心，利用当地低成本电力和国产算力完成计算后返回结果，使得电力无需物理出境却创造了巨大的出口价值。 1、《抵抗波动是当前最重要的任务——行业轮动周观点》2026-03-232、《地缘政治冲击下的防御与确定》2026-03-223、《脚踏实地，一砖一瓦构建高质量发展——“十五五“规划纲要学习体会》2026-03-20 中国大模型之所以能迅速抢占全球市场份额，核心优势在于极具竞争力的成本控制，尤其是电力环节。在整体算力成本上，中美两国的水平其实较为接近，而根据GlobalPetrolPrice提供的2025年6月数据，国内的企业电价要比美国便宜25%左右，比英国和德国则便宜更多。 Token产业链本质上是一场将物理世界的电力转化为数字世界的智力的深刻变革，其涨价逻辑遵循“海外需求爆发→存算硬件短缺→能源/基建瓶颈→全链条成本重估”的路径。上游西部具备成本优势的绿电与特高压输电构成了成本底座，锁定了毛利下限；中游算力与存储层，尤其是显存与KV Cache技术，是制约供应量的核心产能瓶颈；次中游模型与调度层通过算法优化获取技术溢价；而下游应用与出海层则凭借全球高支付意愿打开了利润上限。 投资视角下的关注优先级： 第一阶段：存储与显存环节，获取短期供需错配带来的最大涨价弹性； 第二阶段：算力芯片与服务器，锁定中期业绩； 第三阶段：电力设备与绿电运营（特别是西部绿电和特高压输电），具备长期壁垒； 第四阶段：具备真实场景落地能力和海外高溢价变现能力的头部企业（优质模型与出海渠道）。 风险提示：地缘冲突扰动、美国经济增长失速、全球风险偏好下降、海外需求不及预期 内容目录 一、OpenClaw代表着AI的一个新的强劲加速点，Token燃烧速度会大幅拉升..................................................3二、Token出海本质上在“卖”什么.................................................................................................................5三、电力、算力和AIDC如何托起Token出海................................................................................................71、电力........................................................................................................................................72、算力（GPU集群）....................................................................................................................83、人工智能数据中心（AIDC）......................................................................................................8四、Token出海的涨价链条..........................................................................................................................9五、投资视角看Token出海涨价受益次序.....................................................................................................9风险提示.................................................................................................................................................10 图表目录 图表1：OpenClaw是如何消耗Token的.....................................................................................................3图表2：OpenClaw消耗Token分布............................................................................................................4图表3：全球大模型每周消耗Token的情况（截至2026年3月11日）.........................................................4图表4：各个大模型使用Token的排名（3月当月，数据截至3月10日）......................................................5图表5：国内外部分主流大模型定价（USD/百万Token）..............................................................................6图表6：各国企业电价对比........................................................................................................................6图表7：全球数据中心的IT支出（十亿美元）.............................................................................................7图表8：2022-2024各国算力规模情况........................................................................................................7图表9：数据中心耗电量计算模型..............................................................................................................8图表10：Token高需求下涨价+利润受益次序............................................................................................10图表11：DDR5的现货平均价（美元）.....................................................................................................10 一、OpenClaw代表着AI的一个新的强劲加速点，Token燃烧速度会大幅拉升 OpenClaw推动的AI Agent，并不是在原有大模型上简单叠一层高级功能，而是把整个功能从回答问题变成了完成任务。它不再把一次回复视作终点，而是把达成某个意图当作真正的起点。 在传统模式下，模型以单次请求为边界：收到输入、产生输出、立即终止，本质上是对一段上下文做静态映射；在Agent模式下，系统围绕目标维持一个长期存在的“会话与记忆状态”，不断感知环境、调整计划、调用工具并更新自身对任务进度的理解。 这种差异不是主要体现在参数规模或者算力配置，而体现在三个核心特征：是否面向明确目标进行规划，是否在多轮交互中维持和更新内部状态，是否具备根据需要主动调用外部工具和服务的能力。 在这个框架下，Token消耗成倍甚至数十倍上升，并不是简单的冗余，而是这一套机制被真正运转起来后的直接表现：每一次记忆读写、子任务拆解、工具调用和结果校正，都会带来额外的Token使用，整体构成了智能体在复杂环境中试探、纠错和收敛的成本曲线。 资料来源：apiyi，长城证券产业金融研究院 从Token每周消耗情况来看，2026年2月2日当周（1月29日OpenClaw正式发布），全球的Token消耗数量是9.8T，而在3月2日当周，则上升到了14.8T，Token每周消耗数量上升幅度达到了51.02%，伴随着Openclaw的广泛应用以及其他Agent之后的发布，可以预见，Token的消耗速度大概率会越来越快。 二、Token出海本质上在“卖”什么 从成本角度出发，中国的Token优势在哪里？ Token出海的流程是中国本土AI模型（如MiniMax、Kimi、GLM等）通过API接口向全球开发者提供推理服务，按Token（大模型处理输入输出的计费单位）计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。海外用户调用这些服务时，数据跨境传输到中国数据中心，利用低成本电力和国产算力完成计算后返回结果，电力无需物理出境却创造出口价值。 从Agent、大模型、数据中心和Token之间的关系来讲，Agent是最上层的“用电器和应用”，大模型是它的大脑，Token是大脑工作的计量单位和结算单位，数据中心则是提供电力和算力的工厂。 在一次执行用户任务的过程中，具体的流程是这样的： 1）业务/用户需求→交给AIAgent去完成任务（自动化客服、运营、开发等）。 2）Agent为完成任务，多轮调用大模型进行理解、规划、工具调用和反思。 3）每次调用都会消耗大量输入、内部推理和输出Token，Token用量成为衡量工作量和计费的核心指标。 4）为这些Token提供算力和存储的，是背后的GPU集群和数据中心；数据中心通过电力和基础设施把本地资源转化为可出售的Token推理能力。 因此，一个Token的实质是：一定时间的GPU计算（算力折旧）+对应的电力和制冷消耗+机房、网络和运维成本。 因此大模型之间的
