作者：黑色龍蝦，深潮TechFlow
1858 年的夏天，一條銅芯電纜橫穿大西洋海底，把倫敦和紐約連在了一起。
這件事的意義從來不在於傳輸速度，而在於權力結構，誰鋪設了海底電纜，誰就能在資訊流動中抽水。大英帝國靠著這張全球電報網，把殖民地的情報、棉花的價格、戰爭的消息都握在手中。
帝國的強大不僅是有艦隊，還有那條電纜。
一百六十多年後，這個邏輯正以一種意想不到的方式重演。
2026 年，中國大模型正悄悄吃掉全球開發者市場。 OpenRouter 最新數據顯示，平台前十名模型的Token 消耗中，中國模型獨佔61%，前三名清一色來自中國。舊金山、柏林、新加坡的開發者每天發出的API 請求，正穿越太平洋海底光纜抵達中國資料中心，算力在那裡消耗，電力在那裡流動，結果傳回來。
電力從未離開中國電網，但它的價值透過Token 完成了跨境交付。
AI 模型大遷徙
2026 年2 月24 日，OpenRouter 發布了一份週度數據：平台前十模型的總Token 消耗約8.7 兆，中國模型獨佔5.3 兆，佔61%。 MiniMax M2.5 以2.45 兆Token 空降榜首，Kimi K2.5、智譜GLM-5 緊追在後，前三名清一色來自中國。
2 月26 日最新數據
這不是偶然，一根導火線點燃了一切。
今年初，OpenClaw 橫空出世，一個讓AI 真正開始"幹活"的開源工具，可以直接控制電腦、執行命令、並行完成複雜工作流程，GitHub 星標在數週內突破21 萬。
金融從業者John 第一時間安裝OpenClaw，並接入了Anthropic API，開始自動監控股市信息，並及時匯報給出交易信號，幾個小時後，他盯著帳戶餘額愣了幾秒：幾十美元，沒了。
這就是OpenClaw 帶來的新現實。過去跟AI 聊天，一次對話幾千個Token，費用忽略不計。 OpenClaw 接取之後，AI 在後台同時跑十幾個子任務，重複呼叫上下文、循環迭代，Token 消耗不是線性的，是指數級的。帳單像開著引擎蓋的車在加速，油表往下掉，停不下來。
開發者社群裡隨即流傳出一個「妙招」：用OAuth 令牌把Anthropic 或Google 的訂閱帳戶直接接進OpenClaw，把月費制的「無限」額度變成AI Agent 的免費燃料，這也是許多開發者採取的方法。
官方的反制隨即到來。
Anthropic 在2 月19 日更新協議，明確禁止將Claude 訂閱憑證用於OpenClaw 等第三方工具，要接取Claude 功能，必須走API 計費通道。 Google 更是大面積封鎖了透過OpenClaw 接入Antigravity 和Gemini AI Ultra 的訂閱帳號。
「天下苦秦久矣」，Jhon 隨即投入了國產大模型的懷抱。
在OpenRouter 上，國產大模型MiniMax M2.5 在軟體工程任務上的得分是80.2%，Claude Opus 4.6 是80.8%，差距幾乎可以忽略。但價格天差地別，前者輸入端每百萬Token 0.3 美元，後者5 美元，差了約17 倍。
John 切了過去，工作流程依然運轉，帳單縮水了一個數量級，這種遷徙正在全球同步發生。
OpenRouter 的COO Chris Clark 說得很直接，中國開源模型之所以能拿下大量市場份額，是因為它們在美國開發者運行的代理工作流程中佔比異常之高。
電力出海
要理解Token 出海的本質，必須先搞清楚Token 的成本結構。
它看起來很輕，一個Token 大約等於0.75 個英文單詞，你跟AI 的一次普通對話，消耗的也不過幾千個Token。但當這些Token 以萬億為單位堆疊，背後的物理現實就變得沉甸甸。
拆開Token 的成本，核心只有兩項：算力和電力。
算力是GPU 的折舊攤銷，你買下一塊英偉達H100，花大約三萬美元，它的壽命換算到每一次推理，就是折舊成本。電力是資料中心持續運轉的燃料，GPU 滿載時每塊耗電約700 瓦，加上冷卻系統的開銷，一個大型AI 資料中心的電力帳單可以輕鬆超過年均數億美元。
現在，把這個物理過程在地圖上畫出來。
一個美國開發者在舊金山發出一條API 請求。資料從加州出發，經由太平洋海底光纜抵達中國某處的資料中心，GPU 叢集開始工作，電力從中國的電網流向那些晶片，推理完成，結果回傳。整個過程，也許只用了一、兩秒。
電力，從未離開中國的電網，但電力的價值，透過Token，完成了跨境交付。
這裡有一個普通貿易無法企及的神奇之處：Token 沒有形體，不需要經過海關，不會被關稅打到，甚至不在任何現行的貿易統計口徑裡。中國出口了大量算力與電力服務，但在官方的商品貿易數據上，它幾乎是隱形的。
Token 成為了電力的衍生性商品，Token 出海本質是電力出海。
這也得益於中國地相對低廉的電價，綜合電價比美國低約40%，這是物理層面的成本差，競爭對手能輕易複製的。
此外，中國AI 大模型也有演算法和「內捲」優勢。
DeepSeek V3 的MoE 架構讓推理時只啟動部分參數，獨立測試顯示其推理成本比GPT-4o 低約36 倍，MiniMax M2.5 同樣是229B 總參數只活化10B。
最上一層是內卷，阿里、字節、百度、騰訊、月之暗面、智譜、MiniMax……十幾家公司在同一條賽道上互相踩踏，價格早就跌破了合理利潤區間，賠本賺吆喝已經是行業常態。
細看一下，這和中國製造出海一樣，利用供應鏈優勢和產業內卷，將Token 價格狠狠打下去。
從比特幣到Token
在Token 之前，還有一次電力出海。
大約在2015 年前後，四川、雲南和新疆的電站管理者，開始迎來一群奇怪的客人。
這些人租下廢棄的廠房，裝進密密麻麻的機器，24 小時通電運轉。機器什麼都不生產，只是不停地做一道數學題，偶爾，會從這無窮無盡的數學題裡，算出一枚比特幣。
這是電力出海的第一代形態：把廉價水力發電和風電，經由礦機的哈希運算，兌換成全球流通的數位資產，再在交易所上變現為美元。
電力沒有穿越任何邊境，但電力的價值，以比特幣為載體，流向了全球市場。
那幾年，中國算力一度佔全球比特幣挖礦算力的70%以上。中國的水力發電和煤電，以這種迂迴的方式，參與了一場全球資本的重新分配。
2021 年，這一切戛然而止。監管重錘落下，礦工四散，算力遷徙到了哈薩克、美國德克薩斯和加拿大。
但這邏輯本身從未消失，只是在等待一個新的外殼，直到ChatGPT 橫空出世，大模型群雄逐鹿，曾經的比特幣礦場搖身一變成為了AI 數據中心，礦機變成了算力GPU，曾經生產的比特幣變成了Token，不變的只有電力。
比特幣出海和Token 出海，在底層邏輯上是同構的，但Token 在當下更有商業價值。
礦機挖礦是一個純粹的數學計算，產出的比特幣是一種金融資產，它的價值來自於稀缺性和市場共識，與「算了什麼」毫無關係。算力本身沒有生產性，更像是信任機制的副產品。
大模型推理不一樣。 GPU 消耗電力，產出的是真實的認知服務，程式碼、分析、翻譯、創意。 Token 的價值直接來自於它對使用者的效用。這是一種更深層的嵌入，一旦開發者的工作流程依賴了某個模型，切換的成本會隨時間累積而變高。
當然，還有一個關鍵差異：比特幣挖礦是被中國驅逐出去的，而Token 出海，是由全球開發者主動選擇的。
Token 戰爭
1858 年鋪設的那根海底電纜，代表的是大英帝國對資訊高速公路的主權，誰擁有基礎設施，誰就能定義遊戲規則。
Token 出海，同樣是一場沒有宣戰的戰爭，反抗重重。
資料主權是第一道牆，一個美國開發者的API 請求經由中國資料中心處理，資料物理上流經了中國。對個人開發者和小型應用程式來說，這不是問題，但涉及企業敏感資料、金融資訊、政府合規的場景，這是一道硬傷。這也是為什麼中國模型的滲透率在開發工具和個人應用領域最高，在企業核心系統幾乎沒有存在感。
晶片禁令是第二道牆，中國AI 發展面臨英偉達高階GPU 的出口管制，MoE 架構和演算法最佳化只能部分抵銷這一劣勢，天花板依然存在。
但眼前的阻力，只是序章，更大的戰場正在成形。
Token 和AI 模型，已經成為中美之間新的戰略博弈維度，不亞於20 世紀的半導體、互聯網，甚至更接近一個更古老的比喻：太空爭霸。
1957 年，蘇聯發射斯普特尼克一號，美國舉國震驚，隨即啟動阿波羅計劃，砸下相當於今天數千億美元的資源，要在太空競賽中絕不落敗。
AI 爭霸的邏輯與此驚人地相似，但激烈程度將遠超太空競賽。太空畢竟是實體空間，一般人感受不到，AI 滲透的是經濟的毛細血管，每一行程式碼、每一份合約、每一個政府決策系統背後，都可能跑著某個國家的大模型。誰的模型成為全球開發者的基礎設施預設選項，誰就在無形中獲得了對全球數位經濟的結構性影響力。
這正是中國Token 出海讓華盛頓真正感到不安的地方。
當一個開發者的程式碼庫、Agent 工作流程、產品邏輯都圍繞著某個中國模型的API 建構起來，遷移成本會隨時間指數級上升。屆時，即便美國立法限制，開發者也會用腳抵制，就像今天沒程式設計師無法拋棄GitHub 一樣。
今天的Token 出海，也許只是這場漫長博弈的開頭。中國大模型沒有宣稱要顛覆什麼，它們只是以更低的價格，把服務送到了全球每一個有API Key 的開發者手中。
這次，鋪設電纜的，是那些在杭州、北京、上海寫代碼的工程師團隊，和在南方某個省份晝夜運轉的GPU 集群。
這場爭霸沒有倒數計時，它每天24 小時都在進行，單位是Token，戰場是每個開發者的終端。
