核心观点
- 大模型Token消耗量进入指数级增长阶段：主要驱动力包括执行型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，推动全球Token用量与算力需求快速攀升，执行型Agent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，行业竞争重心转向算力供给能力。
- 国产模型承接全球Token长期增量：国产模型调用量加速增长，2026年2月中国厂商Token调用量首次在OpenRouter平台超越美国。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。底层架构与工程优化让国产模型实现“更强且更省”的综合竞争力。
- 全球算力步入长期供不应求新阶段：AI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，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。
- 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。
关键数据和研究结论
- Token消耗量：2025年以来，OpenRouter平台整体Token消耗中枢持续上移，2026年初进入加速上行阶段；中国模型周度调用量在短期内快速跃升，成为推动平台整体Token消耗显著扩张的核心增量来源。
- 算力需求：到2030年全球数据中心容量需求将增至219GW，其中AI workload将由44GW增长至156GW，对应复合年均增长率约29%；2025年AI约占数据中心工作负载的四分之一，且当时仍以训练为主；但到2027年，推理需求将超过训练，到2030年，AI或将占到数据中心工作负载的一半，其中推理需求是训练需求的几乎3倍。
- 云出海：2024年全球IaaS市场中Alibaba、Huawei虽已进入前五，但仍明显落后于AWS、Microsoft和Google；中国云厂商在全球市场的现有份额仍然偏低，出海将带来海量增量空间。
投资建议
建议关注AI应用、云和网络服务、IDC和算力租赁、电源、液冷、国产算力链、海外算力、电力设备、备用电池等领域的相关公司。
风险提示
技术迭代不及预期、商业化落地不及预期、政策支持不及预期、全球宏观经济风险。
