在“Token出海”與“算電協(xié)同”的宏大敘事撞上OpenClaw的的火熱盛況之際，英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表了一篇罕見的個(gè)人博文，標(biāo)題是《AI是一個(gè)“五層蛋糕”》（AI Is a 5-Layer Cake）。他將AI產(chǎn)業(yè)架構(gòu)劃分為五個(gè)層次，自下而上依次為：能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用。

“每一個(gè)成功的應(yīng)用都會拉動其下的每一層，直至維持其運(yùn)行的動力設(shè)備。AI正在重塑能源的生產(chǎn)與消耗方式、工廠的建造模式、工作的組織形式以及經(jīng)濟(jì)的增長路徑。芯片正在被重新設(shè)計(jì)，因?yàn)樾蕸Q定了智能的擴(kuò)展速度。能源成為核心要素，因?yàn)樗鼜母旧蠜Q定了智能的生產(chǎn)規(guī)模上限。” 黃仁勛寫道。

這篇博文發(fā)表的時(shí)間點(diǎn)頗為微妙。“Token出海”與“算電協(xié)同”的宏大敘事支撐加之中東戰(zhàn)火助推，中國股市綠電和儲能概念近期經(jīng)歷了一輪顯著上漲。但長江證券的一份報(bào)告顯示，按2月16日至22日當(dāng)周5.16萬億Token的消耗量來測算，國內(nèi)部署的大模型年耗電量僅占2025年全國用電量的0.0023%，影響甚微。這兩種看似矛盾的信號——資本市場的熱烈反應(yīng)與短期數(shù)據(jù)的平淡無奇——恰好構(gòu)成了檢驗(yàn)黃仁勛理論框架的試金石。

與此同時(shí)，近期席卷全球開源社區(qū)的OpenClaw（俗稱“龍蝦”）現(xiàn)象，也為這場檢驗(yàn)提供了一個(gè)觀察樣本。

2026年初，開源AI智能體框架OpenClaw在GitHub上迅速走紅，到3月已成為該平臺歷史上增長最快的開源項(xiàng)目之一，GitHub星標(biāo)數(shù)突破28萬。從極客玩家到普通用戶，“養(yǎng)龍蝦”幾乎一夜之間刷遍各大平臺。

OpenClaw的核心功能是作為“指揮中樞”，協(xié)調(diào)大語言模型執(zhí)行系統(tǒng)級任務(wù)，包括文件讀寫、郵件處理、跨應(yīng)用操作、代碼生成等。它讓AI從“會聊天”向“會執(zhí)行任務(wù)”邁進(jìn)了一步。這一技術(shù)演進(jìn)落在了黃仁勛五層框架的最頂層，即“應(yīng)用”。而按照他的理論，成功的應(yīng)用會向上拉動其下的每一層，直至最底層的能源。

“龍蝦”的爆發(fā)，確實(shí)正在各個(gè)層面產(chǎn)生連鎖反應(yīng)。

應(yīng)用層，多家國內(nèi)科技大廠陸續(xù)推出OpenClaw相關(guān)服務(wù)。模型層，OpenClaw的模型降級與重試機(jī)制允許在某個(gè)模型限流或過載時(shí)自動切換到備選模型，用戶可靈活掛載Claude、GPT、Gemini、DeepSeek等任意大模型，這將模型層的競爭進(jìn)一步推向極致。基礎(chǔ)設(shè)施層，OpenClaw帶來的算力需求爆發(fā)之勢已經(jīng)顯現(xiàn)，Agent完成一個(gè)任務(wù)背后是幾十次連續(xù)的推理與決策，算力消耗可能是普通對話的數(shù)十倍——OpenRouter數(shù)據(jù)顯示，OpenClaw累計(jì)Token消耗量已飆升至8.52萬億。

這些數(shù)字傳導(dǎo)至最底層的能源層，意味著電力消耗正在進(jìn)入一個(gè)新的量級。國際能源署數(shù)據(jù)顯示，2025年全球數(shù)據(jù)中心電力消耗約占全球總用電量的1.5%-2%，其中AI數(shù)據(jù)中心用電量占比已達(dá)到30%-40%，并仍在快速上升。僅在美國，摩根士丹利預(yù)計(jì)，2025年至2028年數(shù)據(jù)中心累計(jì)電力缺口將達(dá)到47吉瓦，相當(dāng)于約9個(gè)邁阿密城市的總用電規(guī)模。

黃仁勛將能源置于AI基礎(chǔ)設(shè)施的最底層，定義為“系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的絕對約束條件”。在這一視角下，中國電力體系的特征尤為值得關(guān)注。

從規(guī)模層面看，截至2025年，中國累計(jì)發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)38.9億千瓦，全社會用電量首次突破10萬億千瓦時(shí)，相當(dāng)于美國全年用電量的兩倍多，也高于歐盟、俄羅斯、印度、日本全年用電量的總和。這種大規(guī)模發(fā)電能力，無疑為高耗能的AI數(shù)據(jù)中心提供了供應(yīng)基礎(chǔ)。

從結(jié)構(gòu)層面看，中國電力資源分布存在天然的不平衡：資源在西部，需求在東部。解決這一矛盾的核心工程，是特高壓輸電網(wǎng)絡(luò)，來自新疆、甘肅、內(nèi)蒙古的風(fēng)電、光伏可以通過這一網(wǎng)絡(luò)輸送至算力密集的東部地區(qū)。截至2025年底，中國已建成44條跨區(qū)輸電通道，“西電東送”能力超過3.4億千瓦，支撐了東中部地區(qū)約五分之一的用電需求。

無獨(dú)有偶，2026年政府工作報(bào)告首次提出“實(shí)施超大規(guī)模智算集群、算電協(xié)同等新基建工程”。“算電協(xié)同”上升為國家戰(zhàn)略的同時(shí)，《數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展專項(xiàng)行動計(jì)劃》明確要求，國家樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超過80%。這意味著AI算力不再是“可以用綠電”，而是“必須用綠電”。綠電由此從一種清潔能源選項(xiàng)，變成了AI基礎(chǔ)設(shè)施的剛性成本與核心生產(chǎn)資料。

在這一背景下浮現(xiàn)的“Token出海”概念，可謂占盡天時(shí)地利人和。

Token是大語言模型處理信息的最小單位。當(dāng)海外開發(fā)者調(diào)用國產(chǎn)模型的API生成代碼，他們消費(fèi)的不僅是智能服務(wù)，也是背后的電力和算力。這背后存在一個(gè)隱秘的價(jià)值躍遷鏈條。按當(dāng)前價(jià)格計(jì)算，一度電直接出口價(jià)值約0.5元，而通過數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)化為Token，按國產(chǎn)模型定價(jià)，一度電可產(chǎn)出價(jià)值超過10元的智能服務(wù)。盡管這一計(jì)算基于諸多理想化假設(shè)，實(shí)際收益取決于模型效率、市場定價(jià)、運(yùn)營成本等多種因素，但它確實(shí)提供了一個(gè)觀察視角：AI正在將電力這種低附加值的基礎(chǔ)資源，轉(zhuǎn)化為更高附加值的數(shù)字服務(wù)。

值得注意的是，“Token出海”不需要物理電網(wǎng)，也不受電力主權(quán)約束。這為電力富集地區(qū)開辟了一條新的消納路徑，尤其是那些面臨棄風(fēng)棄光問題的西部省份。將這些原本可能浪費(fèi)的綠電轉(zhuǎn)化為Token，既緩解了消納壓力，也創(chuàng)造了新的價(jià)值出口通道。

盡管靜態(tài)來看，AI耗電在全國用電大盤中的占比仍微乎其微，但動態(tài)來看，Token消耗量的增速驚人。2024年初中國日均Token消耗量為1000億，到2025年6月底已突破30萬億，一年半時(shí)間增長300倍。OpenRouter的數(shù)據(jù)則顯示，中國模型周調(diào)用量在截至2月底的三周內(nèi)大漲127%。長江證券也在報(bào)告中做了遠(yuǎn)期推演：若未來國產(chǎn)大模型年度調(diào)用量擴(kuò)張至1×10?萬億Token，對應(yīng)年耗電量將達(dá)875億千瓦時(shí)，約占2025年全社會用電量的0.84%。而從0.0023%到0.84%，是365倍的躍升。

由此來看黃仁勛這篇博文，其實(shí)際上為理解中國在AI時(shí)代的角色提供了新的框架。當(dāng)OpenClaw這樣的應(yīng)用在全球范圍內(nèi)爆發(fā)，它所拉動的不僅是模型層競爭以及芯片層迭代，更是最底層那個(gè)決定智能生產(chǎn)規(guī)模上限的要素——能源。而在這個(gè)最底層，中國恰好擁有不容忽視的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。這或許正是黃仁勛為中國正在展開的新出海敘事所蓋上的那枚印章。（財(cái)富中文網(wǎng)）