当地时间2月26日，刚刚发布财报的英伟达股价大跌5.5，市值蒸发近2600亿美元龙岩万能胶生产厂家，而2月27日A股和港股的力租赁、云计和电力股却掀起涨停潮。

这背后是AI模型调用量次越美国，且全球前五模型中占四席。

模型的架构削弱了对端GPU的依赖，国产力需求因此指数增长，资本市场开始重新审视力价值的分配。

今天，中美资本市场上演了戏剧的幕。

当地时间2月26日，刚刚发布创纪录财报的AI芯片巨头英伟达股价大跌5.5，市值夜蒸发近2600亿美元（约人民币1.77万亿元）。

相反，2月27日，A股市场的力租赁、云计、电力和数据中心股却掀起涨停潮。其中，云天励飞-U 20涨停，普元信息20涨停，珈伟新能上涨19.91，南网能源上涨10.04。港股市场上，商汤-W上涨4.10，金山云上涨7.54。

冰火两重天的走势背后，个关键变量浮出水面。

《每日经济新闻》2月26日报道，全球大的AI模型API聚平台OpenRouter数据显示，2026年2月，AI模型的周调用量（以Token计）次越美国。并且，在全球调用量前五的模型中，模型占据四席，呈现出“集群式崛起”的态势。

市场不再简单地将AI繁荣等同于英伟达端芯片的销量，而是开始重新审视力价值的分配。

模型凭借的架构，正在削弱市场对端GPU的线依赖；全球开发者纷纷选择模型，则直接催生了对国产力需求的指数增长。

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中美市场分化：英伟达日 蒸发1.7万亿元，国产力大涨

美东时间2月25日龙岩万能胶生产厂家，英伟达公布了堪称惊艳的财报，Q4营收增长73至681亿美元，创历史新，剔除部分项目后每股利润为1.62美元，调整后毛利率为75.2，均于市场预期。然而，这份强劲的业绩反而触发了市场的悲观情绪。

当地时间2月26日收盘，英伟达股价重挫5.5，创下自2025年4月以来的大单日跌幅，近2600亿美元（约1.77万亿元人民币）的市值烟消云散。这跌幅也传至其他芯片制造商，博通、AMD和台积电的股价均出现不同程度的下跌。

市场对于英伟达优秀业绩已不再感到意外。有分析师指出，辩论的焦点已从短期的业绩表现，转移到对AI资本支出可持续的长期担忧上。当市场开始质疑英伟达的增长天花板时，任何风吹草动都可能被放大。

然而，A股和港股市场却是另番景象。2月27日，相关板块迎来涨停潮。

具体来看，A股力租赁板块，云天励飞-U实现20的涨停，杰创智能涨幅过17，都在线、宏景科技、亿田智能等均10CM涨停。

A股云计板块中，普元信息20涨停，浩云科技涨16，众诚科技、烽火通信等涨幅均过10。

受力板块利好消息影响，电力板块同样上涨，珈伟新能上涨19.91涨停，南网能源等8公司10CM涨停。

港股市场上，云计及数据中心板块同步上涨，金山云上涨7.54，商汤-W上涨4.10。

核心变量：AI调用量次越美国

这冰火两重天的景象背后，是《每日经济新闻》在2月26日的报道《2月井喷！AI调用量美国，四款大模型霸榜全球前五，国产力需求正经历指数增长》引发热议。

报道称，全球大的AI模型API聚平台OpenRouter的数据显示，2026年2月，AI模型的全球调用量实现了历史的突破。在2月9日至15日当周，模型的周调用量达到4.12万亿Token，次越了美国同期的2.94万亿Token。

周之后，即2月16日至22日当周，模型的周调用量进步攀升至5.16万亿Token，三周内增长了127，将先优势进步扩大。

OpenRouter平台的用户主要由海外开发者构成，其中美国开发者占比达47.17，而开发者仅占6.01。这意味着，模型实实在在地获得了全球开发者的认可与青睐，是次成功的“出海”。

知名风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）的伙人Martin Casado也观察到，如今在硅谷寻求融资的AI初创公司中，PVC管道管件粘结胶其路演核心模型有达80使用的是的开源模型。

这股强大的增长动能，并非依赖单爆款，而是AI厂商的“集群式崛起”。在2月16日至22日的周榜单上，全球调用量排名前五的模型中，有四款来自，分别是MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5以及DeepSeek的V3.2。这四款模型计贡献了Top5总调用量的85.7。

分析师：Token消耗量急剧攀升 力理需求速增长

当全球开发者开始大规模使用模型时龙岩万能胶生产厂家，资本市场迅速意识到，支撑AI发展的力逻辑可能正在被改写。

对于英伟达而言，市场担忧主要来自三个层面。

先，黄仁勋在2月25日的业绩电话会上表示，在AI时代，力即营收——没有力，就法生成Token；没有Token，企业营收就从增长。

但是，主流模型普遍采用的“混（Mixture-of-Experts, MoE）”架构，正在削弱“堆卡需求”。

弗若斯特沙利文总监李庆在接受每经记者采访时分析指出，以“混（Mixture-of-Experts, MoE）”架构为代表的技术路线，是模型能够大幅降低理成本的核心原因之。目前，包括榜单上的DeepSeek、阿里巴巴的通义千问3.5-Plus等模型，都已广泛采用了MoE架构。

MoE架构通过“按需激活”部分网络而非调用全部参数的式，大幅降低了单位Token所需的力。数据显示，这种架构能让理时的显存占用降低60，吞吐量提升达19倍。这意味着，在传统“模型越强、参数越多、GPU需求越大”的逻辑下，MoE体系的出现使得Token使用量的爆发，不再与英伟达GPU的需求量线挂钩。

并且，市场本身也在担忧科技巨头们继续投入数千亿美元购买英伟达芯片的能力。

华尔街知名的市场策略与技术分析、JonesTrading 席市场策略师奥罗克（Mike O'Rourke）认为，亚马逊、Meta、微软和谷歌这几顶“大规模数据中心”个月前公布的财报显示，它们的自由现金流要么大幅下滑，要么趋于平稳。

其次，模型出海的力路径与传统认知不同。AI厂商并不依赖英伟达顶的GPU，而是通过率的模型架构和多元化的芯片组案，走出了条新路。黄仁勋自己也承认，尽管美国政府批准了少量面向客户的H200产品出口，但公司尚未产生相关营收。全球开发者使用模型产生的Token，并不建立在英伟达端GPU的持续扩张之上。

另面，AI在全球成功，直接催生了对国产力基础设施的庞大需求。全球开发者“用脚投票”的结果，验证了AI模型在能和成本上的双重竞争力。以成本为例，OpenRouter平台数据显示，在处理相同数量的Token时，MiniMax的M2.5与智谱的GLM-5的输入价格仅为0.3美元/百万Token，而海外对标产品Claude Opus4.6的价格则达5美元/百万Token，是模型的约16.7倍。

同时，在电力成本上具有显著优势。电力是生产AI Token的“燃料”和主要成本。在AI大模型运营成本中，电力成本占比可达60～70，远硬件折旧和网络成本。

据媒体报道，西部绿电力成本低，约0.2元/度～0.3元/度，而欧美平均约1元/度～1.5元/度。这意味着生产相同Token，的成本可能仅为欧美的1/5到1/4。

成本优势叠加技术实力，正动国产力需求经历指数增长。摩根大通预测，从2025年到2030年，Token消耗量的年复增长率将达到330，在短短5年间实现370倍的增长。

申港证券认为，国产AI大模型调用量提升、模型变现能力预期提升，或将加快其数据调用量的增长和模型能提升，国产力产业链有望受益。

益群证券分析师在2月27日的研报中表示，我们认为伴随字节 Seedance 2.0的发布以及Clawdbot（龙虾机器人）等Agent框架工具的火爆，token消耗量急剧攀升，力理需求速增长，未来有持续预期可能。

中信证券分析师在文章中指出，Token的爆发式增长，本质上反映出AI理需求的指数扩容，而国产力配套凭借着成本、生态等优势，有望从仅服务国内大厂，演进为通过国产AI模型从而服务全球用户，开国产力的需求上限。

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记者|岳楚鹏

编辑|何小桃 兰素英 易启江

校对|段炼

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