1度電的“鯨吞”：從煉出1.46元到吐出385元！

撰文｜咸閑

編輯｜咸閑

審核｜燁 Lydia

聲明｜圖片來源網絡。日晞研究所原創文章，如需轉載請留言申請開白。

如果此刻站在青海或者新疆的光伏電站門口，大概會感受到一種奇異的撕裂感。

眼前是一望無際的“藍色海洋”，光伏板在陽光下閃閃發光，像是在給大地鋪上了一層昂貴的金屬鎧甲，但這里的棄光率，正在逼近甚至超過10%。

根據全國新能源消納監測預警中心的數據，2025年全國光伏利用率為94.8%，看似不錯，但剝開來看，西藏低至64.9%，青海、甘肅、新疆的形勢同樣嚴峻。這意味著，在這片陽光最眷顧的土地上，每發10度電，就有1度多被白白扔掉了。

電這種東西，看不見、摸不著、存不住，也運不遠。當地用不完，又送不出去，只能眼睜睜看著這些“藍色的油田”變成擺設。

與此同時，在幾千公里外的灰色樓房里，另一番景象正在上演。一排排GPU服務器像密不透風的貨架，風扇在轟鳴，指示燈瘋狂閃爍。這里沒有光，只有電。電價，就是這座“硅基工廠”的生命線。

一邊是電多到用不完，一邊是電貴得像在喝血。這中間的鴻溝，就是未來十年中國商業最大的套利空間。

過去，為了讓這些廉價的西部綠電增值，我們想盡了辦法。只有去采用最經典的套路，把電變成別的東西。比如電解鋁，1度電進去，出來的是鋁錠，能創造大約1.46元的產值。再如多晶硅，光伏大爆發的時候，1度電能產出約5元的價值。

這本質上是在變相地賣“凝固了的電”，是工業時代“瓦特”的終局。這種生意能做，但受制于大宗商品周期，且能耗指標卡得死死的。

但現在，AI時代帶著一種新的“換皮術”走來了。

它把電變成了Token。

一度電的“奇幻漂流”

圖片來源：【寶城期貨】 陜西機制電價競價結果公示，風光機制電價均貼近競價上限

在甘肅、寧夏、內蒙古這些西部省份，有著無窮無盡的風和光。

過去，由于電網通道容量有限，電發出來了，但送不出去，或者儲能成本太高不劃算，最后只能眼睜睜放棄。這些被放棄的電，在發電廠眼里叫邊際成本為零的資源。

過去，這是能源行業的“垃圾資產”。但現在，劇本被改寫了。

在如今AI紅海中，這些大模型的訓練和推理，本質上是一場電力吞噬。一次大模型查詢的耗電量，是傳統搜索引擎的3到10倍，中國信通院的數據顯示，電力成本占數據中心運營總成本的60%至70%。

這些多余的、便宜的、消納不了的電反而成了香餑餑，企業將算力工廠建在其旁邊，直接把“瓦特”就地變成“比特”。

然而，什么是Token呢？其實是可以粗暴地把它理解為AI世界里的“字節”或“單詞碎片”。當用戶們在問GPT一句話，它給的回答，就是由一個個Token拼起來的。

在最近的五年里，會發現仿佛開啟了AI的爆發時期，而這本質上是一場“Token通脹”。有數據估算，中國日均Token消耗量，在短短一年半內翻了300倍。這不僅僅是人們在瘋狂聊天，這意味著數字世界的“耗電指數”正在以肉眼可見的速度飆升。

那么，在西部電網定價0.5元的一度電（1千瓦時）在AI世界里能干些什么？

來做一個雖然粗糙但極具沖擊力的換算。不考慮極端復雜的訓練場景，只以最常見的“推理”為例。根據行業內的一些測算模型，以在理想狀態下作為標準，1度電大約可以支撐模型生成550萬個Token。

現在，給這550萬Token貼上價簽。

在中國廠商的定價邏輯里，比如DeepSeek為代表的API服務，走的是“薄利多銷”的路線。按照市面上每Token的計價估算，這550萬Token大約能賣11元人民幣。這是什么概念？把用來燒開一壺水、讓空調冷靜一小時的1度電，喂給AI，吐出來的Token價值11元。然而相比之下，同樣一度電賣給電解鋁廠，卻只能產出1.46元。

但這還不是高潮。如果把視線轉向大洋彼岸，看看OpenAI的定價。按照其最新的FlexAPI價格，每百萬Token的輸入約5美元。算下來，同樣的550萬Token，按照OpenAI的標準價格，價值高達385元人民幣！

這就是一度電的“華麗轉身。同樣是電，在工廠里，它成為了養活的是體力勞動者，而當它服務于這些數據中心時，它養活的是腦力勞動者。

制造業在偷著樂？

在這場AI競賽中，中國展現出了獨特路徑，哪里的電多、便宜、甚至用不完，就把算力廠建在哪里，讓數據通過光纖跑過來。

而美國人的邏輯就大不相同，哪里人才多，哪里算法牛，就把數據中心建在哪里，然后去跟電網搶電。

在這背后不僅僅是“東數西算”這個國家級產品經理在強力撮合，但更深層次的，是中國制造業思維跟隨變化而變化的勝利。

圖片來源：【寶城期貨】 陜西機制電價競價結果公示，風光機制電價均貼近競價上限

如果這些電廠花幾千億建特高壓把電送出去，那么傳輸損耗至少5%-10%，就不如直接把計算能力送出去。

光纖傳輸的邊際成本和損耗，比輸電線路低得多。這是算力版的“來料加工”，把東部的數據“原料”運到西部，用西部的低價電“加工”成計算結果，再返回東部。用一度電生產出比工業制品高得多的附加值。

在寧夏中衛，這里年平均氣溫8.8攝氏度，不用昂貴的中央空調，開窗戶、吹自然風就能給服務器散熱。

數據顯示，中國西部綠電價格約0.2-0.3元/度，不到東部工商業電價的一半。當美國企業還在為得州暴風雪后的天價電費單心驚膽戰，或者排隊數年等待電網接入時，中衛的機房已經用著全年穩定的自然風和光伏電，把每一分錢都變成了利潤。

這不是互聯網思維，這是珠三角、長三角工廠里打磨了幾十年的“極致性價比”思維在重演。

“超級變壓器”到底變出了什么？

在“瓦特”轉“比特”時，最直接的效果是，中國正在出口一種看不見的商品。

OpenRouter的最新數據顯示，全球排名前十的AI模型，總Token消耗量中，中國模型的市占率竟然高達61%。

就類似于就像瑞士雖然不產可可，但把可可豆加工成全世界最貴的巧克力一樣，如果一個美國開發者需要調用智譜的API，數據就是跨洋而來，在寧夏的服務器里用中國的綠電完成計算，結果再傳回北美。電力從未出境，價值卻通過Token完成了跨境交付。

未來我們出口的可能不再是衣服、家電，而是這種通過“能源+算力”打包成的AI解決方案。這是一種比賣硬件更性感的商業模式，零物流、零庫存的低成本，一度電變成了百倍價值的智能服務。

以前西部的宿命是“挖煤、采油”，輸出資源，留下污染。現在西部的角色變成了“挖數據、煉算力”。像寧夏中衛這樣一個既不沿邊也不靠海的內陸城市，硬生生變成了全球算力產業鏈上的關鍵節點。

最妙的是，AI現在也開始反過來開始優化電網了。在寧夏的“源網荷儲”一體化項目里，數據中心不再是傻傻耗電的負荷，而是可以根據新能源發電的波動，靈活調節計算任務的“柔性工廠”。光伏多了就多算點，風電少了就少算點，甚至還能把算力集群作為電網的調峰設施。

用AI算力消納綠電，用綠電支撐AI算力。

當然，硬幣總有另一面。

但是，數據雖然比電好傳輸，但它畢竟有延遲。不是所有的算力業務都能扔到西部去。比如你開一輛自動駕駛汽車，剎車指令哪怕是延遲0.1秒，也都會成為人命關天。所以，那些需要“低延遲”的高端算力，必須留在東部。這意味著，我們在西部的“成本奇跡”，吃不到最肥美的“實時算力”那塊肉。

雖然我們占據了全球六成的Token調用量，但站在聚光燈下定義AI未來的，依然是硅谷的OpenAI和Anthropic。

在中國，提供的是底層的算力基礎設施，就像富士康組裝iPhone，雖然量大管飽，但品牌溢價留在了硅谷。

算力作為出口商品的規模化落地，必然面臨國際規則的重重審查。歐美市場對數據主權高度敏感，未來可能以“可信賴算力”為標準，對算力服務商設置準入門檻。

從技術視角看，“瓦特”無法去替代“比特”。綠電解決的是運營成本問題，但算力的底座依然是芯片。如果先進制程GPU的獲取受阻，即便西部有再多的冗余電力，也無法轉化為高端算力供給。這套模式的運行，客觀上仍依賴于全球半導體產業鏈的協同。

那么，這場“能源-算力”的合縱連橫，不知結局如何？

在先進制程芯片的短期攻堅戰中，或許會追得很辛苦。但換個賽道，既然3nm的芯片暫時追不上，那我們就用28nm的成熟制程芯片，配合全球最便宜的綠電，用“規模”和“成本”把對手淹了。

不一定非要在“尖端訓練”上和臺積電拼刺刀，可以通過“能源-算力”的規模優勢，在“推理算力”和“通用算力”市場上建立一條又寬又深的護城河。

那時候，世界可能不再只關心誰發明了最新的模型，而看的是，誰掌握著點亮這個模型的開關。

參考資料：

1. 【寶城期貨】 陜西機制電價競價結果公示，風光機制電價均貼近競價上限

一點想法（北京）旗下矩陣公眾號

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