策略大赢家烧了3800亿，还是不够用：这才是决定中国AI生死的胜负手

从每天1000亿到180万亿Token消耗，两年暴涨1800倍，中国AI产业正经历一场没有硝烟的“算力饥饿”。

视频生成排队、API限流涨价、云厂商暂停服务，这些表象下隐藏着一个残酷现实：算力已成为智能时代最硬的通货。

当前的形势是，在需求爆炸式增长的同时，算力供给已经远远跟不上步伐。

一场围绕算力资源的战争已然打响。

1、产业链全景：从芯片到电力的“全链通胀”

2026年2月，一则历史性的消息引发了热烈反响：

2026年2月9日至15日当周，中国模型的调用量为4.12万亿Token，首次超过美国模型(2.94万亿Token)。到2月16日当周，中国模型的周调用量更是冲高至5.16万亿Token，将领先优势进一步扩大。

全球调用量排名前五的模型中，中国模型占据4席，分别为MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5以及DeepSeek的V3.2。

Token调用量的此消彼长，不仅是数据更迭，更标志着全球AI产业从“技术炫技”转向“商用落地”。在这个节点上，中国大模型正凭借应用渗透与成本优势，重塑全球AI权力格局。

然而，这一历史性突破背后，却有另一组令人忧心的数据：OpenRouter平台显示，2026年2月全球前十AI模型Token总消耗量突破27万亿，其中中国大模型贡献14万亿，占比超50%。

而中国日均Token消耗从2024年初的1000亿飙升至2026年2月的180万亿，2年增长1800倍。

“这是一个长期趋势的开端，而不是一次性的红利。” 当MiniMax CEO闫俊杰说出这句话时，他的公司M2.5系列模型单日Token消耗量已达2025年12月的6倍以上。

算力不足，已经成为中国AI产业进一步抢占全球高点的威胁。

根据前瞻产业研究院测算，过去几年中，国内算力规模虽然一直处于高速增长状态，但是其增速远远跟不上前面所说“2年1800倍”的速度。

摩尔定律放缓成为不争的事实，但数据量却在持续增加，算力增速已出现明显滞后，一场覆盖从核心硬件到配套能源的“全链通胀”悄然来临。

完整的算力产业链清晰分为上游基础硬件、中游算力服务、下游应用场景三大核心层面。

当下，行业景气度从Token的大规模消费出发，向AI数据中心(AIDC)、云服务、配套电力设备、核心芯片等上下游环节全面外溢，每一个节点都面临着需求激增与供给紧张的双重挤压，成为算力短缺的具象化体现。

在算力紧缺的大背景下，上游核心芯片作为AI算力的 “心脏”，供需矛盾率先激化。

但好消息是，这也直接推动国产厂商迎来价值兑现阶段，寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份等2025年营收分别达65亿、144亿、15亿、16亿元，同比增幅高达 453%、57%、243%、121%。

这些亮眼数据并非单纯的业绩增长，而是算力紧缺下市场对国产芯片的刚性需求倒逼所致，其增长背后，正是中国AI产业为破解算力 “卡脖子”、缓解紧缺困境的主动选择。

中游算力服务环节，算力紧缺的核心压力集中在连接芯片与应用的中游算力服务环节，云厂商作为算力供给的核心主体，正直面供需失衡的严峻挑战。

为填补日益扩大的算力缺口，一场“军备竞赛”已然开启：

阿里云宣布3年投入3800亿元建设AI基础设施，字节跳动2026年资本开支传闻高达1600亿元，高盛预测2026年Q3中国云服务商资本支出将同比增长39%。唯有如此程度的持续加码基建、扩充算力产能，才能勉强跟上中国模型1800倍的Token消耗增速。

下游应用场景的爆发式增长，是驱动算力紧缺的源头，也让全链通胀的压力持续传导至产业链各环节。

前瞻产业研究院预测，预计2024-2029年AI算力产业将以33.9%的年复合增速增长，2029年有望突破2000EFLOPS，多模态AI、AI Agent等新应用的出现，会快速放大算力消耗。

10秒1080p视频生成的算力消耗，相当于数千张高清图片，AI Agent单次任务的Token消耗更是达数百万至上千万。此外，中国模型0.3 美元 / 百万 Token 的成本优势(仅为海外竞品的1/16.7)，又吸引了全球开发者涌入，进一步加剧了算力供需矛盾。

应用端的需求越旺盛，算力紧缺的信号就越清晰，全链各环节都在为承接爆发式需求承受着 “通胀” 压力。

值得一提的是，在算力产业链之外，电力作为算力的核心燃料，其成本优势已成为中国AI产业在全球算力竞争中的重要因素，更是缓解“全链通胀”压力的关键支撑。

得益于“东数西算”战略的统筹布局，中国西部能源富集区的绿色电力成本低至0.2-0.3元/度，部分区域绿电合约价甚至可低至0.13元/度;而欧美工业电价平均高达1-1.5元/度，美国工业电价约为中国西部的3倍。

这意味着，生产相同数量的Token，中国的电力成本仅为欧美的1/5到1/4，这种显著的成本剪刀差，成为中国算力产业抵御全球通胀、提升核心竞争力的重要保障。

2、竞争格局：算力即权力，资源洗牌加速

随着算力成为最硬的通货，中国AI产业正经历一场残酷的 “算力洗牌”——有算力的公司可以继续扩张、迭代模型、抢占用户；没算力的公司要么被迫涨价，要么限流，要么在竞争中掉队。

头部互联网厂商正凭借雄厚的资本优势，构筑起难以逾越的算力护城河：

字节跳动(豆包系)、阿里巴巴(通义系)、腾讯(元宝系)近期密集发布万亿参数级新一代主力模型，同时加速自研芯片战略进入收获期。

QuestMobile数据显示，豆包APP 2025年12月MAU已突破2.26亿，通义千问C端月活跃用户数也突破1亿，背后正是充足算力的强力支撑。

在头部厂商之外，AI新势力则通过技术架构创新寻求算力突围，缓解算力短缺带来的压力。

智谱AI、DeepSeek、Minimax、科大讯飞等企业快速迭代MoE架构，以更高效的算力利用效率提升模型能力：

2月12日，智谱上线并开源GLM-5，在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现，参数规模从355B扩展至744B，预训练数据从23T提升至28.5T，用技术创新对冲算力供给不足的短板。

与此同时，芯片国产化进程加速，多方力量齐头并进，华为昇腾系列、寒武纪思元系列以及海光深算系列在实战中快速迭代;百度昆仑芯、阿里平头哥及字节跳动自研芯片均开始大规模部署;摩尔线程、沐曦、天数智芯等初创厂商加速推进IPO进程，共同填补国产算力芯片的缺口。

尽管市场主体全力突围，但算力短缺的困境仍未缓解，Coreweave公开表示，全球AI算力基础设施产能仅能满足约60%的需求。这也正是智谱AI在发布新模型的同时，宣布API价格上调30-100%的根本原因。

3、产业布局：全国一盘棋，智算中心加速落地

面对算力短缺的严峻形势，国家层面正加速布局算力基础设施，从“东数西算”深化推进到算力网络加快成网，构建全国一体化的算力体系，为产业发展提供顶层支撑。

当前国家算力布局已形成清晰的“政策引领+节点支撑+标准完善+量化目标”格局。

政策层面，工业和信息化部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确到2025年算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达35%，存储总量超过1800EB的量化目标，同时部署25项重点任务推动算力基础设施高质量发展。

节点布局上，依托“东数西算”工程打造八大国家枢纽节点，东部京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝四大节点定位为实时算力保障基地，西部内蒙古、贵州、甘肃、宁夏四大节点作为非实时算力保障基地。

截至2026年一季度，八大枢纽节点算力总规模已达215.5EFLOPS，智能算力占比超80.8%，节点间20毫秒时延圈已基本实现，试点开通9条公共传输通道服务中小企业与科研机构。

标准体系上，全国一体化算力网9项技术文件已全部发布，标志着算力网建设从谋划布局进入落地应用阶段，为实现算力资源“一盘棋”调度奠定基础。

此外，各地针对枢纽节点推出专项扶持政策，如内蒙古给予绿电直供锁定、算力规模奖励，宁夏实行绿电项目电费减免、税收优惠，成渝发放“算力券”补贴科技企业，进一步推动算力资源集聚与高效利用。

2026年3月5日，十四届全国人大四次会议开幕，政府工作报告明确提出要“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度”，这标志着算力作为新型基础设施的核心抓手，其战略地位得到进一步明确，也为破解算力短缺困境指明了方向。

针对算力布局的优化与短板弥补，各界委员、代表纷纷提出针对性建议。

全国政协委员、北京国际城市发展研究院创始院长连玉明建议，构建“国家—区域—边缘”三级算力架构，实施精准功能布局;建立分类引导与统一调度机制，促进算力资源高效配置，提升全国算力利用效率。

针对推理算力这一短板，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎指出，我国的算力中心面向推理任务的专用集群存在缺口，区域间供需适配有待优化，专用推理芯片技术也亟需突破，他建议国家出台推理算力布局指导政策，建立“全国统筹+区域细化”的推理算力布局体系。

算电协同成为产业布局的新方向，也是破解算力与电力配套失衡的关键。全国人大代表，中国移动浙江公司党委书记、董事长、总经理杨剑宇建议，支持智算中心先行先试开展跨省跨区电力市场化交易，提升算电协同配置的效率效益;支持算力中心与绿电、水电、核电等发电企业算电直连，在输配电费、项目审批等方面予以政策扶持，推动电力资源与算力需求精准匹配，为算力供给扩容提供保障。

4、产业发展趋势：从训练主导到推理爆发

在算力紧缺的大环境下，中国AI算力产业还将面临关键的结构转型，从单一的“云端训练”转向“训练+推理”双轮驱动。

伴随企业人工智能应用成熟度逐步递增，企业将把精力更多从人工智能训练转移到人工智能推理工作负载上，这意味着人工智能模型将逐步进入广泛投产模式，这将对企业的人工智能基础设施规划带来影响，企业需要更好地制定运营支出规划，提升服务器利用率。据IDC数据，2023年中国数据中心用于推理的服务器的市场份额占比已经过半，达到59.5%，预计到2026年，用于推理的工作负载将达到69%。

IDC预测，2027年我国推理算力占整体算力的比例将突破70%。

专用推理芯片成为差异化竞争的新赛道。相较于高端AI通用芯片，专用推理芯片具有能耗低、效率高等优势，需求量极大，已经成为国外企业布局的热点方向。

周鸿祎认为，专用推理芯片技术难度更低，产业链更易自主可控，这也是我国芯片产业实现差异化突围的重要方向。

算力短缺的残酷现实，正在重塑中国AI产业的竞争逻辑。从技术竞赛到资源战争，从模型能力到算力储备，游戏规则已经改变。

“你的AI应用，今天排队了吗?” 这个看似调侃的问题，背后却是决定企业生死的资源博弈。

当MiniMax单日Token消耗量半年增长6倍，当豆包因春晚互动被迫暂停视频通话功能，当智谱AI因高并发请求采取API限流措施——这些信号都在提醒我们：算力即权力，这不再是一个比喻，而是正在发生的现实。

未来3年，谁能搞定芯片、谁能建数据中心、谁能拿到电力资源，谁就能在下一阶段的AI竞赛中活下去。这不是危言耸听，而是1800倍Token增长背后的铁律。

中国的电力优势可以转化为算力优势，通用算力需要转化为专用智力，而这一切的转化效率，将决定中国AI产业能否在这场资源战争中占据主动。算力告急的警报已经拉响，产业洗牌的序幕刚刚拉开。

面对全新的产业风口，前瞻产业研究院人工智能产业规划所，长期深耕人工智能、智能体、具身智能与未来产业赛道，依托28年深度产业研究、六大自研数据库支撑与全国落地经验，为地方政府、产业园区、平台企业及创新主体提供全链条、可落地、能见效的一体化解决方案：

从产业战略规划、区域赛道定位、十五五专项规划编制，到政策体系设计、场景清单打造、示范项目培育;从产业链图谱构建、重点招商目录、龙头企业引育，到创新生态搭建、产业基金策划、国际化路径设计，前瞻以“研究+规划+落地”三位一体服务，助力各地抢抓智能体时代红利，抢占未来产业制高点，把技术风口真正转化为产业优势、经济优势与竞争优势。

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