报告概述
本报告聚焦AI Agent（以OpenClaw为代表）引发的大模型Token消耗激增现象，深入分析中国大模型通过API接口向全球输出推理服务（Token出海）的商业模式。报告从成本构成出发，拆解Token产业链的电力、算力、存储与数据中心等环节，揭示中国企业在电价和模型定价上的竞争优势。报告采用从需求爆发到全链条成本重估的分析框架，为投资者梳理了Token出海涨价受益的四个阶段，并指出各阶段的投资逻辑与代表方向。
报告的核心结论
OpenClaw推动AI Agent模式使Token消耗成倍增长。
OpenClaw驱动的AI Agent不再以单次回复为终点，而是维持长期会话状态，通过多轮交互、工具调用和结果校正完成任务，导致Token消耗从单次请求变为持续性爆发。全球大模型每周Token消耗量在OpenClaw发布后一个月内从9.8T升至14.8T，涨幅超50%。
中国Token出海的核心优势在于低成本电力。
中国大模型Token成本中电力占比约30%，而中国企业电价较美国便宜约25%，较欧洲更便宜。尽管算力成本中美接近，但电价优势使中国Token具有显著竞争力，成为“数字化出口”的关键推动力。
Token产业链涨价遵循从硬件瓶颈到应用价值的传导路径。
报告将涨价链条分为四阶段：首先由存储与显存环节爆发（供需最紧），其次算力芯片与服务器锁定中期业绩，随后电力设备与绿电运营因基建周期长而具备持续壁垒，最后优质模型与出海渠道完成价值变现。
当前投资应优先关注存储与显存环节。
存储芯片（如HBM、DDR5）是Token生产的直接依赖，标准化程度高，价格传导最快（周度/月度级别），在算力紧缺背景下涨价弹性最大，是第一阶段受益的核心板块。
报告回答的关键问题
什么是Token出海？
Token出海是指中国本土AI模型（如MiniMax、Kimi、GLM）通过API接口向全球开发者提供推理服务，按Token计费。海外用户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，本质是算力与电力的数字化出口。
AI Agent如何影响Token消耗？
AI Agent模式（如OpenClaw）以完成任务为目标，通过多轮交互、记忆读写、工具调用等机制消耗Token，其消耗量是传统单次问答的数倍甚至数十倍。自2026年1月29日OpenClaw发布，全球每周Token消耗从9.8T增至14.8T，涨幅超50%。
中国大模型出海有哪些成本优势？
中国大模型在算力成本上与美国接近，但电力成本优势显著：根据2025年6月数据，中国企业电价较美国便宜约25%。此外，国内模型定价远低于海外，例如MiniMax M2 API输入0.30美元/百万Token，输出1.20美元/百万Token，成本领先约8%。
Token出海产业链的投资顺序是什么？
报告提出四阶段投资顺序：第一阶段存储与显存（短期供需错配弹性最大）；第二阶段算力芯片与服务器（中期业绩锁定）；第三阶段电力设备与绿电运营（长期壁垒）；第四阶段优质模型与出海渠道（最终价值兑现）。
报告中的代表性数据
全球大模型每周Token消耗量
2026年3月2日当周，2026年2月2日当周为9.8T，增长51.02%。数据来自OpenRouter。
中国企业电价优势
2025年6月，中国较美国企业电价便宜约25%，较英国、德国更优。数据来自GlobalPetrolPrice。
MiniMax M2 API定价
未明确，MiniMax M2约100亿激活参数，总参数2300亿，定价领先海外模型成本约8%。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- OpenClaw如何消耗Token的详细技术图解（图1），展示AI Agent在任务规划、工具调用、记忆更新等环节的Token分布。
- 全球及主流大模型Token消耗排名与定价对比（图4、图5），涵盖国内MiniMax、Kimi、GLM与海外模型的价格差异。
- 各国企业电价对比图（图6），直观展示中国、美国、英国、德国的电价水平。
- 全球数据中心IT支出趋势图（图7）及各国算力规模对比（图8），展示市场增长与竞争格局。
- 数据中心耗电量计算模型（图9），预测2030年我国数据中心用电负荷达1.05亿千瓦，占总用电量4.8%。
- Token产业链涨价传导路径与受益次序的详细表格（图10），梳理各阶段核心逻辑与典型方向。
- DDR5现货平均价走势图（图11），展示存储芯片价格动态作为供需指标。
- 完整的投资策略建议与风险提示，包括地缘政治、需求不及预期等风险因素。
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