🤖 推理時代的電力需求
訓練時代，海外大模型由於數據管制不會在中國布局核心算力。推理時代， Anthropic/OpenAI 等海外企業部署邊緣算力在中國的探索逐步成熟。 若全球日均 Token 調用量達到千萬億級別，對中美用電量的彈性在 2%-12%。
💰 電價不是決定性因素
雖然中美電價自 2025 年底開始出現明顯剪刀差，但電力在 AIDC 和 Token 的單位成本中佔比通常不超過 9%， 芯片依然是算力競爭的決定因素。電價本身對數據中心和 Token 的成本都不是決定性因素， 國產算力的優勢更多體現在充足的電力供應上。
📊 Token 出海的電價彈性
國產 Token 的全球競爭力有望增厚：
- 我國 2026-30 年綠電需求增長 4%-33%，利好本就折價的綠證價格
- 容量電價增厚 50-300 元/千瓦有較大概率
- Token 需求爆發對電量滿足要求最容易的方式是購買綠證
⚡ 電力彈性勝於電量彈性
推理模型產能利用率顯著低於訓練模型，相同耗電量情況下，推理模型用電負荷更高。 兩國缺電量的概率都不大，但電力的緊張幾乎都是確定性的。 AI 對電力需求的彈性可能勝於電量的彈性。
🏭 投資建議
推薦：
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