张湧：中国“电力”出海新模式

lameihua

　　伙伴们，大家好！

　　中国电力出海，不是把国内发的电，通过输电线卖给国外。

　　而是外国公司正在大量使用中国的AI大模型。

　　因为这些模型都部署在中国，用的是中国的电。

　　这就是中国全新的电力出海模式。

　　这种交易是按照词元（Token）的调用数量来付费的，所以也叫“词元（Token）出海”。

　　到今年3月，我国日均词元（Token）调用量已经超过140万亿，比2024年初增长了1000多倍；

　　这个量，可不是大家每天和豆包、DeepSeek聊天的那点量支撑起来的。

　　企业级的调用才是大头。

　　大家内心可能有两个疑惑：

　　中国的AI大模型不是开源的吗？为什么外国公司使用还需要收费呢？

　　为什么企业端更喜欢使用中国的AI大模型？而不是更先进的美国模型？

　　01

　　你可以想象这样一个场景：

　　一家外国的网站，有一个聊天框。

　　用户可以在这个聊天框问：帮我写邮件、翻译、总结、写代码……

　　这个网站把这些问题发到中国的模型公司，中国这边把答案算出来，再传回外国去，展示给用户。

　　这就相当于，外国公司把AI的运算服务，“外包”给了中国的算力公司。

　　中国的AI大模型不是开源的吗？为什么使用还需要收费呢？

　　模型开源了，你当然可以自己下载、自己部署、自己维护。

　　但这背后要芯片、要机房、要电、要带宽这些硬件来支撑，而且还要养一批工程师来维护，处理高峰期、卡顿、故障和更新等。

　　大部分公司对AI的需求量，还不至于自己配置这么一整套的东西，它们更愿意直接花钱买现成的服务，接上就能用。

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　　那么国外的网站这么做可不可以：

　　把用户的指令发给中国的DeepSeek，这一步是免费的，然后把答案再返回给外国的用户。

　　这个也不行。

　　首先是用户需求的量的问题。

　　几个人还可以，如果是上百、千人同时使用，这种复制粘贴的操作就不行了。

　　而且，这相当于把自己公司的服务质量，建立在中国这家AI网站表现的稳定上。

　　其次，很多用户需求，并不是聊天问问题那么简单，可能需要调用这家公司特有的数据库，包括用户本身的一些隐私信息。

　　且不说你敢不敢把用户的隐私数据“喂给”网页端的DeepSeek；

　　哪怕你敢，但也肯定没法接入你公司本身的数据库；

　　只能是让DeepSeek根据你公司的业务，帮你二次开发一个DeepSeek+公司独特数据库，你们公司才能用。

　　所以，开源解决的是“你能不能拿到模型”，收费解决的是“别人替你把这件事省心地干完”。

　　也就是说，大模型确实是免费的，但支撑大模型运行的硬件，你需要自己搭建。

　　如果你的财力和技术积累，无法和中国这些大量铺设AI算力基础设施的公司竞争，所在国家的电费也没有中国这么便宜；

　　那么采购中国AI公司算力的服务，可能是更加明智的选择。

　　02

　　那为什么多数公司更愿意选中国大模型？

　　当然，并不是所有人都更爱中国模型，或者中国的模型更先进。

　　而是因为中国的模型更加便宜、容易拿到，而且更方便企业按自己的需要去改。

　　这是中国开源大模型在全球使用排名上占优的核心原因。

　　如果追求模型的质量，又不差钱，那么美国的模型可能更强一些。

　　但是如果追求“够用就行、成本敏感、还想自己改、还要大规模铺开”，那么中国的模型可能是更好的选择。

　　以官方价格为例，DeepSeek每百万Token的输入价格是0.28美元，输出价格是0.42美元。

　　美国一家头部模型公司官网上，它的一款主打小型商用的模型，每百万Token的输入价格是0.75美元，输出价格是4.50美元。

　　算下来，输入端大约是DeepSeek的2.7倍，输出端大约是DeepSeek的10.7倍。

　　这个差别，对普通人可能感觉不强。

　　但对一家要长期跑客服、搜索、写作、翻译、代码助手的网站来说，这就是很大的差别。

　　你一天跑1万次调用，和一天跑100万次调用，最后算出来的钱完全不是一个量级。

　　中国模型因为成本低、拿得到、改起来方便，已经在很多平台的全球使用排名里压过美国模型。

　　西门子首席执行官也公开说过，他们用中国开源模型做工业领域的训练，没有明显劣势，反而看重它的成本优势和参数更容易定制。

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　　美国模型公司当然强，很多前沿能力还是领先的。

　　但它们更像高端产品。

　　价格高，封闭性也更强，很多时候是奔着更复杂、更高毛利的任务去的。

　　中国模型则更像工业品。

　　它不一定每一项都冲到最顶，但便宜、开放、能铺量，适合接到客服、办公、搜索、教育、企业知识库这些大量重复、但对成本很敏感的业务里。

　　04

　　那这种新型的“电力”出海，对中国有什么好处？

　　对中国来说，相比直接卖电，把电变成词元（Token），就会产生一个溢价。

　　也就是说，中国跑出一条新商业模式：把电加工成一种高附加值的产品——词元（Token）。

　　中国的算力出口，本质是中国基础设施的优势+叠加科技进步优势，构筑的护城河的集中变现。

　　久而久之，这会造成一个结果：

　　中国模型经历过更多真实使用场景的打磨，模型也会越用越成熟。

　　中国正在把人工智能更广泛地用到制造、工厂、物流网络和机器人等领域，这些真实世界的数据，又会反过来喂给模型，帮助模型继续改进。

　　而且，中国多了一种新的出口。

　　以前我们出口衣服、家电、汽车、光伏板。

　　现在，我们开始出口“机器帮人干脑力活”的能力。

　　这东西看不见，摸不着，但能收费，而且只要对方一直用，就能一直产生收入。

　　同时，中国可以把自己的算力能力，变成真正能卖钱的服务。

　　最后，中国可能会拿到更多下一阶段数字贸易的话语权。

　　谁给全球网站和企业提供后台能力，谁就更容易影响价格、生态和后面的规则。

　　今天外国公司接的是中国模型。

　　明天它接工具、接工作流、接企业系统时，中国模型也更容易继续留在这套体系里。

　　这不是一次性的买卖。

　　这是在修一条新的数字贸易通道。