计算机行业AI链出海系列报告1：国产AI开启全球化时代

计算机 证券研究报告 行业专题报告/2026.03.27 核心观点 投资评级:看好(维持) 大模型Token消耗量正式步入指数级增长时代。Token消耗已进入指数级增长阶段，核心驱动力来自执行型Agent普及、长上下文任务拓展及多模态能力落地。以OpenClaw为代表的智能体突破了AI“能生成、难执行”的瓶颈，叠加编码、多模态等高耗场景成熟，推动全球Token用量与算力需求快速攀升，执行型Agent更成为核心引擎，使单用户消耗强度提升10-100倍。长周期复杂任务与多模态处理进一步拉高单次Token消耗，推理类模型已占据超五成Token流量，行业竞争重心也从用户规模转向算力供给能力，未来深耕Agent、编码、多模态等高耗场景的主体将更易抢占产业增量。 模型层：国产模型以多维优势承接全球Token长期增量。国产模型调用量迎来加速增长，2026年2月中国厂商Token调用量首次在OpenRouter平台超越美国，呈现多模型集群式放量；其背后是关键能力持续升级、开源生态影响力提升，叠加显著的价格优势，而底层架构与工程优化更让国产模型实现“更强且更省”的综合竞争力，有望系统性承接全球Token长期增量。 分析师李康桥SAC证书编号：S0160526020002likq@ctsec.com 分析师谢哲栋SAC证书编号：S0160525120005xiezd@ctsec.com 算力基建层：全球算力步入长期供不应求新阶段。AI已成为全球数据中心算力扩容的核心驱动力，推动行业进入结构性升级与高景气扩张阶段；OpenRouter数据显示整体Token消耗量持续上行，中国模型成为重要增量，且模型使用方式向多步推理、Agent执行转变，进一步推高算力需求。当前全球算力供需持续偏紧，IDC建设成本与云服务价格同步上涨，呈现“需求加速放量、供给渐进扩张、价格上行”的格局，长期供不应求态势有望强化，也为国云出海承接全球算力缺口提供了产业基础。 分析师王妍丹SAC证书编号：S0160524040002wangyd01@ctsec.com 分析师李康瑞SAC证书编号：S0160526010004likr@ctsec.com 联系人陈梦笔chenmb01@ctsec.com 云和AI应用：国云出海迎来黄金时代。2026年阿里云、火山引擎加速推进云出海布局，依托海外可获取高端芯片、新一代算卡推理性价比更高、能破解跨境数据合规瓶颈等优势，叠加全球云市场份额仍有巨大提升空间，同时AI算力正从训练转向推理主导，共同推动中国云厂商走向全球增量市场。 相关报告 1.《AI重塑网络结构，CDN转型“分布式大脑”》2026-02-252.《全球主流大模型进展跟踪》2026-02-253.《大模型系列报告（三）：从“思考”到“行动”的系统级重构》2025-12-16 ❖投资建议：见正文。 ❖风险提示：技术迭代不及预期的风险；商业化落地不及预期的风险；政策支持不及预期风险；全球宏观经济风险。 内容目录 1大模型Token消耗量正式步入指数级增长时代............................................................42模型层：国产模型以多维优势承接全球Token长期增量................................................62.1国产模型调用量强势崛起，开源模型跻身全球AI第一梯队..........................................62.2高性价比定价优势，赋能国产模型把握AI蓝海市场机遇.............................................62.3从定价优势到技术优势，架构优化夯实国产模型成本壁垒...........................................73算力基建层：全球算力步入长期供不应求新阶段...........................................................83.1全球AI算力产业进入高景气扩张周期，行业规模快速抬升..........................................83.2Token消耗加速迈入指数级增长阶段，推理需求成为算力消耗核心增量........................93.3IDC与云服务价格同步上行，算力供需偏紧已开始向价格端传导.................................104云和AI应用：国云出海迎来黄金时代.......................................................................104.1国内云厂出海蓄势待发，高端卡采购是核心诉求之一................................................104.2数据合规下本地推理是必行之路，云出海需求或激增................................................125投资建议.............................................................................................................146风险提示.............................................................................................................14 图表目录 图1：OpenClaw官方流程图....................................................................................4图2：GPT-5.3-Codex操作界面展示........................................................................5图3：GPT-5.3-Codex长程变成实验高token消耗.....................................................5图4：推理优化模型使用量在2025年年内从0%到超过50%...........................................5图5：国产模型在OpenRouter调用量超越美国模型......................................................6图6：开源模型中阿里巴巴模型应用量第一...................................................................6图7：中美代表模型Token定价对比（$/百万Token）..................................................7图8：DSA基于Indexer的Top-k筛选示意................................................................8图9：DeepSeek-V3.2-Speciale测试对比图.............................................................8图10：AI负载带动全球数据中心容量需求扩张............................................................9图11：全球数据中心容量需求与AI算力需求逐年提升..................................................9 图12：中国模型调用量抬升带动OpenRouter平台整体Token消耗指数级增长...............10图13：阿里云全球拓展计划....................................................................................11图14：云厂商市场格局变化....................................................................................11图15：GB300 NVL72实现Tokens消耗能效比增长50倍..........................................12图16：GB300 NVL72实现Token成本降低35倍....................................................12图17：全球数据中心算力需求来源分布预期...............................................................13 表1：各国对数据出境相关政策条例...........................................................................13 表2：云出海需求来源 ..............................................................................................14 1大模型Token消耗量正式步入指数级增长时代 Token消耗已迈入指数级增长时代，核心驱动力来自执行型Agent普及、长上下文任务拓展及多模态能力落地三大维度。以OpenClaw为代表的智能体平台突破传统AI“能生成、难执行”的瓶颈，叠加Coding、多模态等高频高耗场景成熟，2月以来全球Token消耗量呈现爆发式增长，行业算力需求与模型调用强度同步攀升。 执行型Agent成为Token消耗核心引擎，单用户消耗强度实现10-100倍提升。2025年11月OpenClaw前身ClawdBot推出，2026年1月正式定名并开源，其支持本地部署、跨聊天应用（WhatsApp、Telegram等）自动化任务执行的特性快速获得市场认可，GitHub星标突破10万、单周访问量达200万次，全球部署量快速突破百万量级。 AI正从Chatbot辅助问答转向复杂任务的持续执行。与传统聊天机器人不同，OpenClaw类智能体可以24小时持续决策执行任务，单Agent日均Token消耗量达到普通聊天会话的数十至数百倍。Anthropic数据印证了这一趋势，用户直接委托模型完成全量任务的“指令式对话”占比从27%升至39%，标志着AI使用已从辅助式交互加速转向自动化执行，驱动Token消耗强度显著抬升。 数据来源：Github官方，财通证券研究所 高token消耗场景并不只来自OpenClaw，Agent、Coding、多模态正在进一步推高单次任务Token消耗规模。OpenAI GPT-5.3-Codex的长程编程实验显示，完成一款设计工具从0到1的开发任务，需连续运行25小时，累计消耗约1300万Token，其中输入Token 1070万、输出Token 200万，验证了长周期复杂任务的超高Token消耗特性。同时，多模态能力落地持续拓宽Token消耗场景，OpenClaw已支持Web聊天场景下的图片发送功能，Anthropic数 据显示多媒体文档创建类任务占比近三倍增长，多模态内容生成与处理成为Token消耗新增长点。 数据来源：OpenAI官方，财通证券研究所 数据来源：OpenAI官方，财通证券研究所 大模型Token消耗量已经正式进入非