AI世界的HALO交易：中国Token出海下的投资机会
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2026 年03 月25 日
投资策略研究
AI 世界的 HALO 交易：中国 Token 出海下
的投资机会
OpenClaw 代表着 AI 的一个新的强劲加速点，Token 燃烧速度会大幅拉升。
OpenClaw 推动的 AI Agent 并非在原有大模型上简单叠加“高级功能”，它不再以
单次回复为终点，而是以达成用户意图为起点，通过维持长期的会话与记忆状态，
不断感知环境、调整计划并主动调用外部工具。这种模式下的 Token 消耗成倍甚
至数十倍增长，并非冗余浪费，而是智能体在复杂环境中进行记忆读写、子任务拆
解、结果校正所必须支付的试探与收敛成本。
数据直观地反映了这一趋势，自 2026 年1月29 日OpenClaw 正式发布以来，
全球大模型每周 Token 消耗量从 2月初的 9.8T 激增至 3月初的 14.8T，单周涨
幅超过 50%。随着 OpenClaw 及后续各类 Agent 应用的广泛普及，这种围绕目标
进行多轮交互和工具调用的机制将成为常态，预示着未来 Token 的消耗速度将呈
现加速上升的态势，成为驱动整个产业链需求爆发的核心引擎。
Token 出海的实质是中国本土 AI 模型通过 API 接口向全球提供推理服务，按处
理量计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。在这一流程中，海外用户的请
求跨境传输至中国数据中心，利用当地低成本电力和国产算力完成计算后返回结
果，使得电力无需物理出境却创造了巨大的出口价值。
中国大模型之所以能迅速抢占全球市场份额，核心优势在于极具竞争力的成本控
制，尤其是电力环节。在整体算力成本上，中美两国的水平其实较为接近，而根据
GlobalPetrolPrice 提供的 2025 年6月数据，国内的企业电价要比美国便宜 25%左
右，比英国和德国则便宜更多。
Token 产业链本质上是一场将物理世界的电力转化为数字世界的智力的深刻变
革，其涨价逻辑遵循“海外需求爆发→存算硬件短缺→能源/基建瓶颈→全链条成
本重估”的路径。上游西部具备成本优势的绿电与特高压输电构成了成本底座，锁
定了毛利下限；中游算力与存储层，尤其是显存与 KV Cache 技术，是制约供应量
的核心产能瓶颈；次中游模型与调度层通过算法优化获取技术溢价；而下游应用与
出海层则凭借全球高支付意愿打开了利润上限。
投资视角下的关注优先级：
第一阶段：存储与显存环节，获取短期供需错配带来的最大涨价弹性；
第二阶段：算力芯片与服务器，锁定中期业绩；
第三阶段：电力设备与绿电运营（特别是西部绿电和特高压输电），具备长期壁垒；
第四阶段：具备真实场景落地能力和海外高溢价变现能力的头部企业（优质模型与
出海渠道）。
风险提示：地缘冲突扰动、美国经济增长失速、全球风险偏好下降、海外需求不及
预期
作者
分析师 汪毅
SAC：S1070512120003
邮箱：yiw@cgws.com
分析师 王正洁
SAC：S1070524070004
邮箱：wazhjie@cgws.com
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P. 2 请仔细阅读本报告末页声明
内容目录
一、OpenClaw 代表着 AI 的一个新的强劲加速点，Token 燃烧速度会大幅拉升 .................................................. 3
二、Token 出海本质上在“卖”什么 ................................................................................................................. 5
三、电力、算力和 AIDC 如何托起 Token 出海 ................................................................................................ 7
1、电力 ........................................................................................................................................ 7
2、算力（GPU 集群） .................................................................................................................... 8
3、人工智能数据中心（AIDC） ...................................................................................................... 8
四、Token 出海的涨价链条 .......................................................................................................................... 9
五、投资视角看 Token 出海涨价受益次序 ..................................................................................................... 9
风险提示 ................................................................................................................................................. 10
图表目录
图表 1： OpenClaw 是如何消耗 Token 的 ..................................................................................................... 3
图表 2： OpenClaw 消耗 Token 分布 ............................................................................................................ 4
图表 3： 全球大模型每周消耗 Token 的情况（截至 2026 年3月11 日） ......................................................... 4
图表 4： 各个大模型使用 Token 的排名（3月当月，数据截至 3月10 日） ...................................................... 5
图表 5： 国内外部分主流大模型定价（USD/百万 Token） .............................................................................. 6
图表 6： 各国企业电价对比 ........................................................................................................................ 6
图表 7： 全球数据中心的 IT 支出（十亿美元） ............................................................................................. 7
图表 8： 2022-2024 各国算力规模情况 ........................................................................................................ 7
图表 9： 数据中心耗电量计算模型 .............................................................................................................. 8
图表 10： Token 高需求下涨价+利润受益次序 ............................................................................................ 10
图表 11： DDR5 的现货平均价（美元） ..................................................................................................... 10
P. 3 请仔细阅读本报告末页声明
一、OpenClaw 代表着 AI 的一个新的强劲加速点，Token
燃烧速度会大幅拉升
OpenClaw 推动的 AI Agent，并不是在原有大模型上简单叠一层高级功能，而是把整个
功能从回答问题变成了完成任务。它不再把一次回复视作终点，而是把达成某个意图当
作真正的起点。
在传统模式下，模型以单次请求为边界：收到输入、产生输出、立即终止，本质上是对
一段上下文做静态映射；在 Agent 模式下，系统围绕目标维持一个长期存在的“会话
与记忆状态”，不断感知环境、调整计划、调用工具并更新自身对任务进度的理解。
这种差异不是主要体现在参数规模或者算力配置，而体现在三个核心特征：是否面向明
确目标进行规划，是否在多轮交互中维持和更新内部状态，是否具备根据需要主动调用
外部工具和服务的能力。
在这个框架下，Token 消耗成倍甚至数十倍上升，并不是简单的冗余，而是这一套机制
被真正运转起来后的直接表现：每一次记忆读写、子任务拆解、工具调用和结果校正，
都会带来额外的 Token 使用，整体构成了智能体在复杂环境中试探、纠错和收敛的成
本曲线。
图表1：OpenClaw 是如何消耗 Token 的
资料来源：apiyi，长城证券产业金融研究院
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作者：钢铁侠
分类：研究报告
价格：免费
属性：11 页
大小：1.16MB
格式：PDF
时间：2026-04-07
