算电协同驱动AI发展，中国能源优势重塑产业格局

Tokens需求爆发与中国模型份额提升

随着人工智能交互模式从简单的Chatbot向具备自主任务拆解能力的AI Agent转型，Token（词元）作为模型处理信息的最小计量单位，其调用量呈现出非线性规模的快速扩张。2026年以来，中国日均Token调用量实现跨越式增长，显示出AI产业活跃度与价值的显著提升。在这一背景下，中国大模型凭借更低的推理成本、更高的性价比以及开源部署优势，在全球市场份额中占据重要地位。数据显示，中国模型在主要国际平台上的调用份额接近40%，部分头部模型在调用量上已位居前列，标志着中国AI产业在性能差距收敛的同时，正通过成本与生态优势确立新的竞争壁垒。

算电协同：算力与电力的双向赋能

算力产业的爆发式增长使其用电需求成为全社会用电的重要增量。中国算力用电增速持续高于全社会用电增速，算力相关用电量占比逐年提升，预计到2030年将在不同情景下对全社会用电增长做出显著贡献。为应对这一趋势，国家层面将“算电协同”上升为战略顶层设计，旨在通过新型电力系统支撑，深化智能调度、源网荷储等机制创新，推动算力网与电力网深度融合。算电协同不仅打破了数据中心作为单纯“用电大户”的被动属性，更使其转化为电网的柔性调节资源，通过绿电物理直供、源网荷储一体化及虚拟电厂等商业模式，构建数字经济与绿色能源的新范式。

能源优势转化为AI竞争优势

在AI产业链中，能源成本的重要性正随着芯片能效提升和设备折旧成本下降而凸显。尽管设备折旧仍是算力中心的核心成本构成，但电力成本占比随技术进步逐步提升。中国拥有全球领先的统一电网体系、特高压建设能力及跨区域调度能力，且西部地区绿电资源丰富，具备长期稳定的低成本电力优势。相比之下，美国电网存在区域割裂与老化问题，电价波动较大。这种能源供给的稳定性和成本竞争力，使得中国的能源优势能够有效转化为AI竞争的胜负手，支撑国产推理集群的持续扩张与价值重估。