最近，“Token出海”成了人工智能領域的熱詞。

起因很提氣——OpenRouter數據顯示，2026年2月，中國大模型在該平臺的周Token調用量占比達61%，首次超越美國并連續(xù)三周領先。

消息一出，輿論沸騰。

人們迅速將其納入“換道超車”的敘事序列，過去我們出口襯衫、家電、手機、新能源汽車，如今連Token都開始“出?！绷耍@不就是質的飛躍嗎？

但熱鬧之下，中國信通院專家的冷靜分析為我們揭開了另一層真相，所謂“Token出?！保谖锢硪饬x上還未實現(xiàn)，其本質依然是“模型出?！?。

這讓我想起一個比喻。

我們確實做出了全球開發(fā)者愿意用的好模型，但這套模型還“住”在海外數據中心里。開發(fā)者調用的是“中國品牌”，但數據并未跨境回到中國，電力也沒有從中國電網流向海外芯片。

這里面的原由，恰恰是中國AI產業(yè)全球化進程中一個關鍵命題，當“能力出海”已經發(fā)生，我們該如何邁向真正的“生態(tài)扎根”？

OpenRouter雖然匯聚了大量全球開發(fā)者，但它每周的Token調用量僅占全球總量的2%左右。這意味著，我們是在一個2%的樣本里拿到了61%的份額，然后把這個比例當成了全球戰(zhàn)場的終局。

這是“聚光燈效應”——我們在一個極小的舞臺上表現(xiàn)得很好，但舞臺之外的景象，我們其實看得并不清楚。

況且還有物理實體的錯位？

OpenRouter上顯示的中國大模型服務提供方，其數據中心實體多部署在海外。

也就是說，海外開發(fā)者實際使用的是部署在海外云平臺上的中國模型服務。

這些調用并未回流國內數據中心，所謂的“Token出海”在物理意義上確實沒有發(fā)生。

所以，這則消息的真正含義其實是中國模型的技術能力獲得了全球開發(fā)者的認可，而不是“中國的電力正在通過Token賣給全世界”。

認可當然值得高興，但如果我們把這種認可誤讀為基礎設施的紅利回流，就可能錯判形勢，甚至錯失真正的機會。

“Token出海”之所以引發(fā)如此廣泛的關注，是因為它背后藏著一個極具想象力的底層邏輯，即借助大模型API，將本國的電力優(yōu)勢轉化為可跨境交付的數字服務出口，實現(xiàn)“將中國電力賣給全世界”。

在這個敘事中，海外開發(fā)者發(fā)出一條API請求，數據經海纜抵達中國數據中心，電力從中國電網流向芯片，推理完成后再將結果回傳——電力從未離開中國，但其價值通過Token完成了跨境交付。這確實是一個令人興奮的構想。

但問題是，這個構想在實踐中面臨著非常硬的約束，使得它更像一個美好的愿景，而非近在咫尺的現(xiàn)實。

第一，物理距離與毫秒級響應之間有很嚴峻的矛盾。

大模型推理是毫秒級響應的場景。如果每次請求都要跨越半個地球傳輸到中國境內的數據中心處理，再把結果傳回去，網絡延遲就會讓用戶體驗大打折扣。

就好比讓全世界所有的外賣訂單都由一個中央廚房制作再配送——哪怕這個廚房成本再低、效率再高，配送時間、海關查驗也會讓它寸步難行。物理距離是硬約束，無法用帶寬解決。

第二，數據合規(guī)上有嚴格的雙重紅線。

即使我們愿意接受時延代價，數據跨境流動的合規(guī)性也為這個模式劃定了紅線。中國對數據出境有嚴格的管理規(guī)定，而用戶所在國——尤其是歐美國家——也對數據本地化提出了越來越嚴苛的要求。雙向合規(guī)意味著“境內處理、結果回傳”在法律上面臨極高的風險與操作成本。這不是技術問題，是主權問題。

第三，就是我們的價格優(yōu)勢比想象中要更為脆弱。

很多人認為中國模型的低價主要靠電價支撐，但事實并非如此。

調用模型產生的Token成本，不僅包含算力與電力消耗，還包含模型廠商的研發(fā)攤銷。中國Token定價之所以較低，在相當程度上得益于國內較完善的創(chuàng)新生態(tài)與較強的工程化能力所轉化而來的綜合成本優(yōu)勢。

如果只靠電價，中東、東南亞也在建超大規(guī)模數據中心，電力成本差異正在縮小。真正的護城河不是電價，而是工程化效率和生態(tài)粘性。

綜合這三點，如果我們執(zhí)著于讓每一筆Token調用都“物理回流”，可能會錯過真正該做的事。

那么，什么才是真正該做的事？

在我看來，中國AI產業(yè)的全球化進程可以劃分為三個階段：

我們現(xiàn)在正處于第一階段向第二階段過渡的關鍵窗口。能力出海已經驗證了中國模型的競爭力，但要讓這種競爭力轉化為可持續(xù)的全球影響力，必須完成“生態(tài)扎根”的升級。

那這所謂的生態(tài)扎根，具體應該要怎么做？

首先，肯定不是賣API，我認為建立社區(qū)生態(tài)，是為第一要務。

GitHub上那些成功的開源項目告訴我們一個樸素的道理，開發(fā)者選擇工具時，文檔質量、示例代碼、響應速度往往比價格更重要。

如果海外開發(fā)者接入中國模型時遇到問題，得不到及時響應；如果技術文檔只有中文版，沒有本地化的英文或當地語言版本——那么再便宜的價格也很難留住人。

建立完善的海外開發(fā)者社區(qū)與技術支持體系，是生態(tài)扎根的第一步。

其次，如果只談技術，則并不可取，還要關注合規(guī)化。

對于大多數出海企業(yè)來說，逐一研究各國AI治理、數據安全、隱私保護的法律框架，成本極高。與其讓每個企業(yè)自己踩坑，不如建立“合規(guī)中臺”——把歐盟AI法案、東南亞數據本地化要求、中東主權基金的技術準入標準，變成可復用的產品化能力。合規(guī)不是束縛，而是進入全球市場的通行證。

其三，我們常說的輸出中國方案，實際很大程度上是很強求的，并不合因地制宜的科學，所以，我們應該要做的是共創(chuàng)本地方案。

在東南亞，最大的需求可能不是“最先進的大模型”，而是“能在低算力環(huán)境下運行、支持本地語言、符合宗教文化敏感性的模型”。

在非洲，最迫切的問題可能是“如何用AI解決農業(yè)灌溉和醫(yī)療資源匱乏”。這不是技術降級，而是場景適配。

推動模型在各國價值觀、文化習慣與倫理規(guī)范上精準對齊，采取“一國一策”策略，以定制化行業(yè)解決方案出?！@才是真正的“扎根”。

其四，在外面，最忌諱就是單打獨斗，只有全鏈路走出去，才有做大做強的可能。

模型出海不是孤立的，它需要供電設施、數字基礎設施、應用生態(tài)的協(xié)同。

整合產業(yè)鏈上下游力量，構建從供電到算力到模型的“軟硬一體化”解決方案，推動中國企業(yè)全鏈路“走出去”，才能在生態(tài)共建中讓中國模型真正融入全球產業(yè)。

現(xiàn)在我們看到的，是全球大模型競爭正發(fā)生的微妙的轉變，也就是從“技術領先”轉向“普惠可及”。

歐美模型在性能上確實領先，但在成本、語言覆蓋、本地化適配方面存在空白。

與此同時，全球南方國家普遍面臨“智能鴻溝”——他們需要AI，但缺乏基礎設施、人才儲備和適配場景。

這是中國AI產業(yè)的獨特機遇。

如果我們將算法能力、工程經驗、應用實踐與開源成果，轉化為國際社會可共享的公共產品，幫助發(fā)展中國家跨越智能鴻溝——那么即使Token沒有物理回流，影響力也已經回流了。

這種影響力，比單純的調用量占比更有分量。

中國信通院專家在采訪中提到的“開放合作”，我深以為然。

但我更愿意把這個詞翻譯得更具體一些，即“在別人的土壤里，長出對別人有用的樹。”“Token出?！钡臒岫龋w現(xiàn)的是中國人工智能產業(yè)日益增強的全球影響力。

這是一件值得高興的事。

但熱潮之下，我們更需要冷思考。

真正的出海，不是讓數據跨越國界再回來，而是讓能力跨越國界后，在當地扎下根來。

真正的全球價值，不在于Token調用量的對比，而在于我們能否以開放合作的心態(tài)，成為全球智能生態(tài)中不可或缺的共建者。

唯有立足開放合作，方能行穩(wěn)致遠。

唯有扎根他鄉(xiāng)土壤，才算真正出海。

本文作者 | 東叔

審校 | 童任

配圖/封面來源 | 騰訊新聞圖庫

編輯出品 | 東針商略

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