中国AI算力，真的不够用了。

从每天1000亿到180万亿，中国大模型的Token消耗量在两年内暴涨1800倍。

这不是预测，是正在发生的事。

数字不会说谎：

Token黑洞正在吞噬一切

OpenRouter平台的数据显示，2026年2月全球前十AI模型的Token总消耗量突破27万亿，其中中国大模型贡献了14万亿，占比超过50%。

更夸张的是增长速度：

MiniMax M2.5，2月Token消耗5万亿+，环比增幅197%。

Kimi K2.5，2月Token消耗4万亿+ 持续高增。

GLM-5，2月Token消耗2万亿+ 环比增幅158%。

MiniMax披露的数据更惊人：2026年2月，M2系列模型单日Token消耗量已达到2025年12月的6倍以上，其中编程场景的Token消耗增长超过10倍。

中国日均Token消耗从2024年初的1000亿，飙升至2026年2月的180万亿。

1800倍的增长，意味着什么？

意味着每一秒都有海量推理请求在涌向数据中心，意味着GPU芯片正在以极限状态运转，意味着算力供给的缺口正在以肉眼可见的速度扩大。

视频生成

成了算力短缺的"照妖镜"

如果你用过快手的可灵AI或字节的即梦AI，你会发现一个奇怪的现象：功能很强大，但处处受限。

• 免费用户每天只有6次生成机会

• 高峰期排队等待时间长达几十分钟

• 高画质视频必须付费，且价格不菲

为什么？因为视频生成是名副其实的"算力黑洞"。

生成一条10秒的1080p视频，消耗的算力相当于处理数千张高清图片。一位AI创作者算过账：用OpenClaw跑一天视频生成任务，轻松烧掉5000万Token。

快手的可灵AI技术领先，但高峰期"排队时间太长"成了用户吐槽最多的点。

字节的即梦AI被迫在"画质"和"速度"之间做取舍——出图快，但电影级质感不足。

本质上，这不是技术问题，是算力不够的问题。

当豆包在春晚期间因高频互动导致算力承压，不得不暂停视频通话功能时；当智谱AI因高并发请求被迫采取API限流措施时，中国AI算力短缺的残酷现实，已经藏不住了。

云厂商自己都不够用

外卖怎么卖？

更严峻的问题在云厂商端。

阿里云宣布三年投入3800亿元建设AI基础设施；字节跳动2026年资本开支传闻高达1600亿元；百度智能云在自研GPU云市场以40.4%份额占据第一。

这些天文数字背后，是一个尴尬的事实：云厂商自己的算力都不够用了。

高盛预测，中国云服务提供商的资本支出在2026年Q3将同比增长39%。为什么花这么多钱？因为客户需求旺盛到供不应求。

• 阿里云AI服务已渗透中国500强企业的53%

• 字节、阿里、腾讯的AI应用都在抢算力资源

• 自动驾驶公司排队等算力配额

• 金融、医疗、教育行业的AI部署需求爆发式增长

Coreweave公开表示：全球AI算力基础设施产能仅能满足约60%的需求。

当云厂商自己的AI业务（豆包、通义千问、混元）都在疯狂吞噬算力时，对外卖的算力还剩多少？

这就是为什么智谱AI在发布新模型的同时，宣布API价格上调30%-100%——官方解释很明确："用户规模与调用量快速提升，公司需同步加大算力投入。"

1800倍增长背后

一场算力军备竞赛

摩根大通预测，中国AI推理Token消耗量将从2025年的超10千万亿，增长至2030年的约3900千万亿——增幅接近369倍。

而这还只是保守估计。

随着AI Agent的爆发，Token消耗的模式正在发生根本变化：

• 传统Chatbot一轮对话几百Token

• AI Agent执行一个任务，可能消耗数百万甚至上千万Token

• 自主调用、多轮推理、工具链协作——每一步都在烧钱

MiniMax CEO闫俊杰说：

"这是一个长期趋势的开端，而不是一次性的红利。"

当OpenClaw这类Agent工具累计Token消耗达到8.99万亿时，当中国大模型在全球Token消耗榜上霸榜前五时，算力短缺已经不是"会不会发生"的问题，而是"正在发生且会越来越严重"的问题。

结语：算力即权力

中国AI产业正在经历一场残酷的"算力洗牌"。

有算力的公司（字节、阿里、百度）可以继续扩张、迭代模型、抢占用户；

没算力的公司，要么被迫涨价，要么限流，要么在竞争中掉队。

视频生成受限、API价格上涨、服务频繁限流——这些只是表象。

本质是：当需求增长1800倍，而供给只能增长几十倍时，算力就成了最硬的通货。

谁能搞定芯片、谁能建数据中心、谁能拿到电力资源，谁就能在下一阶段的AI竞赛中活下去。

这不是技术竞赛，这是资源战争。

你的AI应用，今天排队了吗？