发布日期：2026-05-14 18:22点击次数：106
今年2月，大模型周token调用量次过美国；到3月底，单周13万亿，美国3万亿，差距四倍以上松原防火门胶，将近半的调用来自海外开发者。
个说法在国内社交网络反复被转，投资圈也对此津津乐道：大模型的token，是种新型的电力出口形式，电力优势疑将转化为token出海的优势。
尽管在力面有所欠缺，但美国确实在电力面面临大挑战——美国AI数据中心用电量预计2030年占全国用电的6以上，但电网老旧，而AI训练集群对电力稳定要求，次中断可能损失数百万美元力。
但事实上，决定模型优势的非电力本身，AI产业链，具备人才优势、开源优势、能源与成本优势以及庞大的应用市场，这些因素共同构成AI产业链长期竞争力基础。也有观点提及，挪威峡湾水温常年4°C，比任何人造冷却液都稳定。水电每千瓦时0.03欧元，全欧洲便宜。北欧凭这些条件吸引了Meta、微软、谷歌的数据中心扎堆落地。冰岛把价格下来，地热加水电，电费几乎等于。可是挪威出口不了个token。
究竟如何理看待模型出海的优势？工程师红利有多重要？未来仅靠低廉的价格能否持续拓展海外市场？
华人工程师红利是核心美国资管巨头联博基金经理朱良此前对腾讯新闻《潜望》提及，几大优势奠定了AI发展的前景。
就是人才优势。中、美两国现在是世界上在AI面比较有竞争力的唯二两个市场，所以人才优势是非常明显的。
二是AI应用的模式，美国是封闭式的、采取使用付费的式松原防火门胶，采用的是硬件和软件度绑定模式。而是开源式，采用费开放的模式。
三是的电力供给约是美国的两倍，美国2024年的发电量约为4.3万亿千瓦时，不到的半；但电价是的三倍。
四是有非常广大的应用市场，且政府提供强有力的支持，让的项目能够生根发芽。例如松原防火门胶，科技企业AI资本开支正在上行，且DeepSeek等模型的出显示了在应用层具备充足创新动能，这将带来营收增长机会。
不难发现，具备如此多的优势，比起电力，人才优势被各界认为是重要的点。如今硅谷顶的科技大厂中，华人面孔是比比皆是。
聚焦科技的硅谷知名风投TSVC伙人黎晟对腾讯新闻《潜望》提及，AI这件事，本质还是拼数学和计机能力，而这恰恰是华人和印度工程师长期占优的域。
究其原因，“力” 并非单纯的硬件参数堆砌，需要底层计架构的优化（如指令集设计、力分配逻辑、能耗控制）。底层计优化本质是 “数学逻辑 + 工程实现” 的结，需要扎实的数理知识（如法设计、概率统计）来优化计逻辑，同时需要强的工程能力（如硬件架构理解、代码率磨）来落地。
毋庸置疑的是，华人在数学、计机等基础学科的学术积累厚，这种 “理论 + 工程” 的双重素养，恰好契底层计优化的技术需求，能快速找到 “力优、能耗低、成本可控” 的解决案。
“很多人会开发APP，但真正懂底层计的人很少。以英伟达CUDA为例，这类底层计能力才是真正的护城河松原防火门胶，而机器人未来也需要类似的底层技术栈。甚至在美国，些顶计机系都未系统地教授这些内容，这反而让华人工程师显得突出。”黎晟称。
他特别提到个常被忽略的优势：华人团队往往“省钱”。在力受限、硬件条件没那么理想的情况下，反而会逼着团队去做模型轻量化和工程优化，这种能力在初创阶段尤其关键。很多来自大厂的工程师，在预限时很强，但到了创业公司反而不适应，因为突然要面对资源约束、技术优化和工程落地的现实。
价值和稳定才是长期核心除了人才优势，电力成本优势的重要也不能否认。
事实上，在电力成本等各类约束下，美国甚至还有门旨在降低token成本的相关创业企业，而这类公司比起在，显然在美国有用武之地。
TSVC创始人张于庆在哥大峰会期间对腾讯新闻《潜望》提及，“尽管大都在讨论净利的SaaS（软件即服务）正在全位被NativeAI（AI原生）应用取代。可是，AI原生有它的问题，因为token成本会降低利润率。或者说，token成本是随使用率增加，而非固定的。所以降低token成本是个刚需。比如，RadixArk这美国公司就是基于开源SGlang项目而成立的，降低token成本是重要目标。但在，几大厂可能顺势把这件事起都做了。”
尽管成本控制颇为重要，泡沫板橡塑板专用胶但也并非决胜关键，中长期来看，价值与稳定才是核心。
多位硅谷投资人和工程师对腾讯新闻《潜望》提及，电力便宜只是AI出海的入场券，而非决胜券，单纯的成本优势法直接转化为可持续的出海竞争力。
例如，黎晟就提及，低成本仅适配低价值、低容错场景，但在金融、医疗、企业核心业务等价值场景中，稳定、准确、可靠远比价格重要。
“若模型频繁宕机、输出结果不稳定，反复重跑与纠错的隐成本，会抵消低价带来的优势，这也或许是模型在端场景落地受阻的核心原因。”
其次，电力优势不代表服务能力达标，海外企业用户看重服务的稳定、记忆机制、响应速度与可预期，若模型价格低廉，却存在稳定欠佳、服务中断等问题，难以满足海外商用场景的严苛要求。
同样不容忽视的是，过度依赖低价会陷入行业内卷陷阱，序价格战不仅低估了国内技术劳动价值，还可能引发海外贸易壁垒，终让AI沦为全球“廉价力代工”，法建立自身的与技术壁垒。
业内人士也建议，模型在补齐稳定短板的同时，可将可靠与信任度作为出海核心门槛；构建完整价值体系，摆脱“铲子”的低端定位，在成本与工程优势之上，搭建生态壁垒、规体系与价值，实现从“低成本力供给”到“价值技术输出”的转变。
入海外toB端是终挑战如何绑定企业客户也是模型须面对的问题。若要成功出海，光靠toC端还不够，美国企业的案例就已经给出前车之鉴。
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以美国软件公司为例，与toB端客户的强绑定是提升利润率的利器，不论是微软co-pilot、亚马逊的AWS等都是如此。
当前，美国模型巨头也不断发力toB端。例如，近阶段Anthropic的Claude大有追赶甚至越OpenAI的势头。张于庆提及，Anthropic是以coding（编程）为核心赛道，耕数字世界代码场景，企业端渗透与增长迅猛，商业化路径清晰；而OpenAI偏向C端消费者，用户规模庞大（3.8亿），付费用户基数，具备社交网络属，但C端盈利周期长，叠加管理等花边新闻，二市场热度有所回落，甚至不乏投资人在二交易平台希望出OpenAI的股份，换取Anthropic。
张于庆对腾讯新闻《潜望》表示，toB端对企业始终是个偏弱项，这从早年软件公司议价能力较弱的背景中就可管中窥豹。如今，大模型要入海外的toB端可能存在定挑战。
目前，模型在海外的主力客群是个人用户、立开发者、小型创业团队、中小网站/工具类产品。例如，智谱GLM等在coding垂直场景表现突出，满足海外大量非顶需求。然而，付费能力强的其实是企业，尤其是金融、法律、科技、咨询等行业预充足，愿为安全、稳定、规、可追责支付溢价。但投资人认为，在海外市场，模型可能较难切入敏感度的域。
“但小B可能是优切入点。”张于庆提到，纯商业小公司，不涉及国、关键基础设施，审查压力小。这类公司可能看重成本与果，便宜、好用是关键，不纠结与规包袱，而且决策链短、快上线。
本文来源：腾讯财经
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