燒了3800億，還是不夠用：這才是決定中國AI生死的勝負手

從每天1000億到180萬億Token消耗，兩年暴漲1800倍，中國AI產業正經歷一場沒有硝煙的“算力饑餓”。

視頻生成排隊、API限流漲價、云廠商暫停服務，這些表象下隱藏著一個殘酷現實：算力已成為智能時代最硬的通貨。

當前的形勢是，在需求爆炸式增長的同時，算力供給已經遠遠跟不上步伐。

一場圍繞算力資源的戰爭已然打響。

1、產業鏈全景：從芯片到電力的“全鏈通脹”

2026年2月，一則歷史性的消息引發了熱烈反響：

2026年2月9日至15日當周，中國模型的調用量為4.12萬億Token，首次超過美國模型(2.94萬億Token)。到2月16日當周，中國模型的周調用量更是沖高至5.16萬億Token，將領先優勢進一步擴大。

全球調用量排名前五的模型中，中國模型占據4席，分別為MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智譜的GLM-5以及DeepSeek的V3.2。

Token調用量的此消彼長，不僅是數據更迭，更標志著全球AI產業從“技術炫技”轉向“商用落地”。在這個節點上，中國大模型正憑借應用滲透與成本優勢，重塑全球AI權力格局。

然而，這一歷史性突破背后，卻有另一組令人憂心的數據：OpenRouter平臺顯示，2026年2月全球前十AI模型Token總消耗量突破27萬億，其中中國大模型貢獻14萬億，占比超50%。

而中國日均Token消耗從2024年初的1000億飆升至2026年2月的180萬億，2年增長1800倍。

“這是一個長期趨勢的開端，而不是一次性的紅利。” 當MiniMax CEO閆俊杰說出這句話時，他的公司M2.5系列模型單日Token消耗量已達2025年12月的6倍以上。

算力不足，已經成為中國AI產業進一步搶占全球高點的威脅。

根據前瞻產業研究院測算，過去幾年中，國內算力規模雖然一直處于高速增長狀態，但是其增速遠遠跟不上前面所說“2年1800倍”的速度。

摩爾定律放緩成為不爭的事實，但數據量卻在持續增加，算力增速已出現明顯滯后，一場覆蓋從核心硬件到配套能源的“全鏈通脹”悄然來臨。

完整的算力產業鏈清晰分為上游基礎硬件、中游算力服務、下游應用場景三大核心層面。

當下，行業景氣度從Token的大規模消費出發，向AI數據中心(AIDC)、云服務、配套電力設備、核心芯片等上下游環節全面外溢，每一個節點都面臨著需求激增與供給緊張的雙重擠壓，成為算力短缺的具象化體現。

在算力緊缺的大背景下，上游核心芯片作為AI算力的 “心臟”，供需矛盾率先激化。

但好消息是，這也直接推動國產廠商迎來價值兌現階段，寒武紀、海光信息、摩爾線程、沐曦股份等2025年營收分別達65億、144億、15億、16億元，同比增幅高達 453%、57%、243%、121%。

這些亮眼數據并非單純的業績增長，而是算力緊缺下市場對國產芯片的剛性需求倒逼所致，其增長背后，正是中國AI產業為破解算力 “卡脖子”、緩解緊缺困境的主動選擇。

中游算力服務環節，算力緊缺的核心壓力集中在連接芯片與應用的中游算力服務環節，云廠商作為算力供給的核心主體，正直面供需失衡的嚴峻挑戰。

為填補日益擴大的算力缺口，一場“軍備競賽”已然開啟：

阿里云宣布3年投入3800億元建設AI基礎設施，字節跳動2026年資本開支傳聞高達1600億元，高盛預測2026年Q3中國云服務商資本支出將同比增長39%。唯有如此程度的持續加碼基建、擴充算力產能，才能勉強跟上中國模型1800倍的Token消耗增速。

下游應用場景的爆發式增長，是驅動算力緊缺的源頭，也讓全鏈通脹的壓力持續傳導至產業鏈各環節。

前瞻產業研究院預測，預計2024-2029年AI算力產業將以33.9%的年復合增速增長，2029年有望突破2000EFLOPS，多模態AI、AI Agent等新應用的出現，會快速放大算力消耗。

10秒1080p視頻生成的算力消耗，相當于數千張高清圖片，AI Agent單次任務的Token消耗更是達數百萬至上千萬。此外，中國模型0.3 美元 / 百萬 Token 的成本優勢(僅為海外競品的1/16.7)，又吸引了全球開發者涌入，進一步加劇了算力供需矛盾。

應用端的需求越旺盛，算力緊缺的信號就越清晰，全鏈各環節都在為承接爆發式需求承受著 “通脹” 壓力。

值得一提的是，在算力產業鏈之外，電力作為算力的核心燃料，其成本優勢已成為中國AI產業在全球算力競爭中的重要因素，更是緩解“全鏈通脹”壓力的關鍵支撐。

得益于“東數西算”戰略的統籌布局，中國西部能源富集區的綠色電力成本低至0.2-0.3元/度，部分區域綠電合約價甚至可低至0.13元/度;而歐美工業電價平均高達1-1.5元/度，美國工業電價約為中國西部的3倍。

這意味著，生產相同數量的Token，中國的電力成本僅為歐美的1/5到1/4，這種顯著的成本剪刀差，成為中國算力產業抵御全球通脹、提升核心競爭力的重要保障。

2、競爭格局：算力即權力，資源洗牌加速

隨著算力成為最硬的通貨，中國AI產業正經歷一場殘酷的 “算力洗牌”——有算力的公司可以繼續擴張、迭代模型、搶占用戶；沒算力的公司要么被迫漲價，要么限流，要么在競爭中掉隊。

頭部互聯網廠商正憑借雄厚的資本優勢，構筑起難以逾越的算力護城河：

字節跳動(豆包系)、阿里巴巴(通義系)、騰訊(元寶系)近期密集發布萬億參數級新一代主力模型，同時加速自研芯片戰略進入收獲期。

QuestMobile數據顯示，豆包APP 2025年12月MAU已突破2.26億，通義千問C端月活躍用戶數也突破1億，背后正是充足算力的強力支撐。

在頭部廠商之外，AI新勢力則通過技術架構創新尋求算力突圍，緩解算力短缺帶來的壓力。

智譜AI、DeepSeek、Minimax、科大訊飛等企業快速迭代MoE架構，以更高效的算力利用效率提升模型能力：

2月12日，智譜上線并開源GLM-5，在Coding與Agent能力上取得開源SOTA表現，參數規模從355B擴展至744B，預訓練數據從23T提升至28.5T，用技術創新對沖算力供給不足的短板。

與此同時，芯片國產化進程加速，多方力量齊頭并進，華為昇騰系列、寒武紀思元系列以及海光深算系列在實戰中快速迭代;百度昆侖芯、阿里平頭哥及字節跳動自研芯片均開始大規模部署;摩爾線程、沐曦、天數智芯等初創廠商加速推進IPO進程，共同填補國產算力芯片的缺口。

盡管市場主體全力突圍，但算力短缺的困境仍未緩解，Coreweave公開表示，全球AI算力基礎設施產能僅能滿足約60%的需求。這也正是智譜AI在發布新模型的同時，宣布API價格上調30-100%的根本原因。

3、產業布局：全國一盤棋，智算中心加速落地

面對算力短缺的嚴峻形勢，國家層面正加速布局算力基礎設施，從“東數西算”深化推進到算力網絡加快成網，構建全國一體化的算力體系，為產業發展提供頂層支撐。

當前國家算力布局已形成清晰的“政策引領+節點支撐+標準完善+量化目標”格局。

政策層面，工業和信息化部等六部門印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，明確到2025年算力規模超過300EFLOPS，智能算力占比達35%，存儲總量超過1800EB的量化目標，同時部署25項重點任務推動算力基礎設施高質量發展。

節點布局上，依托“東數西算”工程打造八大國家樞紐節點，東部京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝四大節點定位為實時算力保障基地，西部內蒙古、貴州、甘肅、寧夏四大節點作為非實時算力保障基地。

截至2026年一季度，八大樞紐節點算力總規模已達215.5EFLOPS，智能算力占比超80.8%，節點間20毫秒時延圈已基本實現，試點開通9條公共傳輸通道服務中小企業與科研機構。

標準體系上，全國一體化算力網9項技術文件已全部發布，標志著算力網建設從謀劃布局進入落地應用階段，為實現算力資源“一盤棋”調度奠定基礎。

此外，各地針對樞紐節點推出專項扶持政策，如內蒙古給予綠電直供鎖定、算力規模獎勵，寧夏實行綠電項目電費減免、稅收優惠，成渝發放“算力券”補貼科技企業，進一步推動算力資源集聚與高效利用。

2026年3月5日，十四屆全國人大四次會議開幕，政府工作報告明確提出要“實施超大規模智算集群、算電協同等新基建工程，加強全國一體化算力監測調度”，這標志著算力作為新型基礎設施的核心抓手，其戰略地位得到進一步明確，也為破解算力短缺困境指明了方向。

針對算力布局的優化與短板彌補，各界委員、代表紛紛提出針對性建議。

全國政協委員、北京國際城市發展研究院創始院長連玉明建議，構建“國家—區域—邊緣”三級算力架構，實施精準功能布局;建立分類引導與統一調度機制，促進算力資源高效配置，提升全國算力利用效率。

針對推理算力這一短板，全國政協委員、360集團創始人周鴻祎指出，我國的算力中心面向推理任務的專用集群存在缺口，區域間供需適配有待優化，專用推理芯片技術也亟需突破，他建議國家出臺推理算力布局指導政策，建立“全國統籌+區域細化”的推理算力布局體系。

算電協同成為產業布局的新方向，也是破解算力與電力配套失衡的關鍵。全國人大代表，中國移動浙江公司黨委書記、董事長、總經理楊劍宇建議，支持智算中心先行先試開展跨省跨區電力市場化交易，提升算電協同配置的效率效益;支持算力中心與綠電、水電、核電等發電企業算電直連，在輸配電費、項目審批等方面予以政策扶持，推動電力資源與算力需求精準匹配，為算力供給擴容提供保障。

4、產業發展趨勢：從訓練主導到推理爆發

在算力緊缺的大環境下，中國AI算力產業還將面臨關鍵的結構轉型，從單一的“云端訓練”轉向“訓練+推理”雙輪驅動。

伴隨企業人工智能應用成熟度逐步遞增，企業將把精力更多從人工智能訓練轉移到人工智能推理工作負載上，這意味著人工智能模型將逐步進入廣泛投產模式，這將對企業的人工智能基礎設施規劃帶來影響，企業需要更好地制定運營支出規劃，提升服務器利用率。據IDC數據，2023年中國數據中心用于推理的服務器的市場份額占比已經過半，達到59.5%，預計到2026年，用于推理的工作負載將達到69%。

IDC預測，2027年我國推理算力占整體算力的比例將突破70%。

專用推理芯片成為差異化競爭的新賽道。相較于高端AI通用芯片，專用推理芯片具有能耗低、效率高等優勢，需求量極大，已經成為國外企業布局的熱點方向。

周鴻祎認為，專用推理芯片技術難度更低，產業鏈更易自主可控，這也是我國芯片產業實現差異化突圍的重要方向。

算力短缺的殘酷現實，正在重塑中國AI產業的競爭邏輯。從技術競賽到資源戰爭，從模型能力到算力儲備，游戲規則已經改變。

“你的AI應用，今天排隊了嗎?” 這個看似調侃的問題，背后卻是決定企業生死的資源博弈。

當MiniMax單日Token消耗量半年增長6倍，當豆包因春晚互動被迫暫停視頻通話功能，當智譜AI因高并發請求采取API限流措施——這些信號都在提醒我們：算力即權力，這不再是一個比喻，而是正在發生的現實。

未來3年，誰能搞定芯片、誰能建數據中心、誰能拿到電力資源，誰就能在下一階段的AI競賽中活下去。這不是危言聳聽，而是1800倍Token增長背后的鐵律。

中國的電力優勢可以轉化為算力優勢，通用算力需要轉化為專用智力，而這一切的轉化效率，將決定中國AI產業能否在這場資源戰爭中占據主動。算力告急的警報已經拉響，產業洗牌的序幕剛剛拉開。

面對全新的產業風口，前瞻產業研究院人工智能產業規劃所，長期深耕人工智能、智能體、具身智能與未來產業賽道，依托28年深度產業研究、六大自研數據庫支撐與全國落地經驗，為地方政府、產業園區、平臺企業及創新主體提供全鏈條、可落地、能見效的一體化解決方案：

從產業戰略規劃、區域賽道定位、十五五專項規劃編制，到政策體系設計、場景清單打造、示范項目培育;從產業鏈圖譜構建、重點招商目錄、龍頭企業引育，到創新生態搭建、產業基金策劃、國際化路徑設計，前瞻以“研究+規劃+落地”三位一體服務，助力各地搶抓智能體時代紅利，搶占未來產業制高點，把技術風口真正轉化為產業優勢、經濟優勢與競爭優勢。

前瞻產業研究院 產業觀察組

更多行業研究分析詳見：

【1】《2025-2030年全球及中國算力底座建設及算力應用（算力產業）發展趨勢與機遇分析報告》，前瞻產業研究院

同時前瞻產業研究院還提供產業新賽道研究、投資可行性研究、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、產業大數據、智慧招商系統、行業地位證明、IPO咨詢/募投可研、專精特新小巨人申報、十五五規劃等解決方案。如需轉載引用本篇文章內容，請注明資料來源（前瞻產業研究院）。

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