1、能源:.AI的中国优势Tokens需求爆发,中国AI模型份额提升Chatbot到AIAgent,Token调用量爆发。Token(词元)是模型处理信息的最小计量单位。2026年以来Token调用量快速爆发,Token在AI运行中的角色发生系统性变化,Chatbot基本呈现为“一问一答”的形式,Tokens消耗基本跟用户数量线性相关;AIAgent时代,模型需要通过主动拆解任务、调用工具、搜索信息、循环推理等任务来完成工作,计算链条明显变长。Token消耗开始呈现非线性规模扩张。中国模型调用占比提升。在性能差距逐步收敛背景下,中国模型凭借更低推理成本、更高性价比与开源部署优势,市场份额开始领先。
2、根据OpenRouter数据显示,2026年5月中国模型Token调用份额接近40%,持续提升。算电协同,算力电力双向赋能政府工作报告首提算电协同,AI产业加速发展,算力电力双向赋能产业趋势明确。算电协同是以新型电力系统为支撑,深化智能调度、源网荷储、新型供备电等技术与机制创新,推动算力网与电力网深度融合、双向协同的新型运行模式。电力支撑算力产业发展,算力反向赋能电力成长。绿电直连政策频出,多方位支撑算电协同绿色发展。中国的能源优势转化为AI的中国优势芯片能效提升,度电生产转化Tokens量提升。我们比较同样模型参数下,芯片能效逐步提升,单位Token耗电量逐步下降,每百万Token耗电量范围
3、在0.361.1左右区间范围,均值在0.7度/百万Tokens水平,按照均值则1度电可生成输出1.67MTokens,技术进步电耗下降,度电生成Tokens的量有50%以上的提升空间。电力Tokens应用,AI驱动电力能源价值全面重估。1度电通过算力中心生成输出1.67MTokens(百万Tokens耗电0.6度),参考国内大模型企业定价,1MTokens定价平均超过8元,实现1度电成本(参考风电光伏)0.2元至输出Tokens价值13元+的价值跃升,考虑大模型企业从输出Tokens到输出服务,Tokens价值提升的同时进一步带动电力价值提升。单位Tokens成本拆分:单位Tokens成本目前
4、主要受到服务器价格(单位算力服务器成本)、芯片效能(单位算力所需功率)、能源成本(电价)的影响。经过我们测算,百万Tokens成本结构中设备折旧占比50%-75%,是最核心的成本构成;电力成本占比12%14%,随着服务器价格下行、芯片效能提升,电力成本的占比提升。能源优势有望成为AI竞争的胜负手。AI下游需求爆发,上游设备制造技术逐年突破提升,芯片效能优化,服务器价格下行,单位Tokens成本中折旧成本逐年下降,能源等成本重要性逐年凸显。考虑能源供给的稳定(全国统一性电网,跨区调度能力全球领先),能源成本的竞争力(中国新增机组风光为主,边际成本低),能源优势有望成为AI竞争中中国的重要优势。投
5、资建议与风险提示投资建议:中国的能源优势转化为AI的中国优势,AI需求爆发,价值量膨胀驱动中国电力资产价值重估。【电力板块】AI驱动电力供需反转,电价企稳回升,电力公司积极拓展算电协同项目落地,建议关注【绿电】【火电】。垃圾焚烧分布式特点匹配算力中心需求,项目布局核心节点城市,综合考虑清洁性与稳定性,经济性有竞争力,建议关注【垃圾焚烧】。风险提示:电力需求增长不及预期、国内算力中心建设受阻、AI应用拓展不及预期等。(divcenter)#Tokens需求爆发,中国AI模型份额提升(/divcenter)算电协同,算力电力双向赋能中国的能源优势转化为AI的中国优势Tokens需求爆发,中国AI模
6、型份额提升Chatbot到AIAgent,Token调用量爆发Token(词元)是模型处理信息的最小计量单位。无论是用户的提问,还是AI生成的一段代码,最终都要被拆解成Token来完成运算。Token调用量成为衡量AI模型活跃度和产业价值的关键指标,Token调用量越高,意味模型被用得越多,创造的实际价值也就越大。2026年以来Token调用量快速爆发。2026年3月24日,国家数据局局长刘烈宏介绍,到2026年3月,我国日均Token(词元)调用量超过140万亿,相比2024年初的1000亿增长了1000多倍,相比2025年底的100万亿,三个月时间又增长了40%多。从2025年3月到202