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有业内人士向《中国经营报》记者指出，此前AI的Token生意主要集中在ToB领域，多为企业客户通过API调用大模型，Token消耗有限、客单价偏低。而OpenClaw的爆火，让C端用户也能广泛参与其中，普通用户通过云端部署、插件使用，形成高频次的Token消耗，直接带动大模型厂商的收入增加。
国泰基金有关人士在接受记者采访时指出，OpenClaw为国内AI厂商开启了商业化、出海、生态卡位的窗口期，也加速了行业从技术比拼向商业化落地能力竞争的转变。
C端用户广泛参与
随着Agent(智能体)渗透率和复杂度提升，中国企业的活跃智能体规模正在进入一段前所未有的加速期，大模型Token消耗迎来进一步发展。
IDC方面表示，随着本土模型能力的持续升级、智能体技术与应用生态的快速成熟，以及产业政策的叠加共振，中国企业活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿个，年复合增长率达到135%以上，这一增速将领先全球主要市场。
上述国泰基金有关人士在接受记者采访时指出，AI Agent天然具备多工具调用、长上下文理解、多流程协同执行等特点，单任务Token消耗量本身就显著高于传统AI应用。随着智能体落地场景持续拓宽、运行规模扩大，叠加任务复杂度同步提升，活跃智能体Token消耗已进入高速增长阶段。
知名商业顾问、企业战略专家霍虹屹向记者指出，Token消耗的爆发式增长，本质是AI从“对话工具”进化为“自主行动体”带来的算力需求革命。
他表示，早期大模型主要处理问答、文本生成等简单交互，单次对话的Token消耗有限;但Agent像“数字员工”，能自主拆解任务、调用工具、多轮迭代，比如OpenClaw完成一次自动化办公，可能涉及文件读取、邮件发送、数据处理等十多个环节，每个环节都需要大量Token支撑逻辑运算。
更关键的是，霍虹屹指出，C端用户的广泛参与打破了使用边界——过去Token消耗集中在企业级服务，现在普通用户通过云端部署Agent处理日常事务，高频次、碎片化的需求叠加起来，形成了指数级增长的基础。
“此外，插件生态的繁荣让Agent能力持续扩展，每增加一个新功能，背后都是Token消耗的增量，这种‘能力扩张—需求增长—Token消耗’的正循环，正是推动数据飙升的核心动力。”霍虹屹说。
OpenClaw爆火对AI产业链上下游会产生怎样的影响?
东海证券研报指出，当下OpenClaw带动的浪潮将AI Agent概念推向了规模化应用的前夜，重新定义了人机交互范式并倒逼安全体系升级，同时其大量的推理Token需求进一步拉动了AI产业链的算力增长，建议关注上游算力硬件以及Agent相关产业链机会。
国泰基金方面表示，OpenClaw凭借其对C端高频的Token消耗，从算力、模型、应用三个层面重构国内AI产业链。
在上游算力方面，Token消耗量的增加直接拉动了AI芯片、服务器、IDC、光模块等需求，加速了国产算力替代进程，算力租售或将成为新的盈利增长点。
在中游大模型方面，上述国泰基金有关人士指出，OpenClaw具有多API切换的特性，使得国产模型获得了海量的出海流量与Token收入，加速了商业化进程，同时倒逼厂商在推理成本、稳定性上展开竞争，API价格竞争加剧。
“在下游云与应用方面，C端云端部署需求爆发，云厂商凭借轻量化部署、镜像服务获得海量用户与算力收入。应用生态迅速繁荣，工具插件、部署服务形成了新的商业闭环。”该人士表示。
本土模型优势明显
受访人士向记者指出，在Token需求高速增长趋势下，中国模型的成本优势进一步显现，Token出海有望加速。国产模型凭借自身的性价比优势，正快速抢占市场。
中国本土模型价格优势明显。据腾讯科技统计，Claude 4.6 Sonnet的输出价格为15美元/百万Token，而MiniMaxM2.5的典型输出价格约为1.2美元/百万Token，前者是后者的约12.5倍。GPT-5.2的输出价格为14美元/百万Token，也接近MiniMax的11.7倍。“即便是已经涨价的智谱GLM-5，输出价格约为3.2美元/百万Token，仍然只有Claude的大约五分之一。”国海证券研究所计算机行业首席分析师刘熹表示。
“在Agent场景里，这种差距会被指数级放大。”刘熹表示，假设一个生产级Agent每天处理10亿输出Token，(后台)挂Claude(美国人工智能公司Anthropic开发的大型语言模型家族)意味着每天约1.5万美元的支出;同样规模如果使用MiniMax，大约1200美元。“30天下来，前者接近45万美元，后者约3.6万美元，中间差出40多万美元。”刘熹表示。
国信证券研报指出，2025年12月7日，OpenRouter上调用量前十的模型均为海外模型，而到了2026年3月9日，前十的模型中不仅包括MinimaxM2.5、DeepSeekV3.2、KimiK2.5等国产模型，且API调用量占比也已超50%，反映出国产模型的性能、质价比已经大幅上升得到市场认可。
硬件方面，“Token与算力”出海逻辑正被加强。2026年2月，在西班牙举办的世界移动通信大会(MWC26)上，华为首次在海外展示最新的Atlas950SuperPoD及TaiShan950SuperPoD等多个型号的超节点产品和解决方案，并强调坚持开源开放，打造坚实的算力底座，为世界提供新选择。
霍虹屹向记者指出，海外市场对Agent工具的需求旺盛，但本地算力成本高、部署门槛高，中国厂商凭借规模化算力集群和成熟的云端服务能力，能提供更便捷、低成本的解决方案，比如通过云服务让海外用户快速部署OpenClaw，其产生的Token消耗自然流向国内大模型，带动Token出海。
霍虹屹认为，国产大模型的性价比优势体现在三个维度：一是成本控制，依托国内完整的算力产业链和绿电资源，单位Token的服务价格能做到海外的1/10到1/5，对价格敏感的中小客户吸引力极强。
二是适配性，霍虹屹表示，在处理中文场景和跨语言任务时，国产模型的理解精度和响应速度更优，尤其在Agent需要与本地软件、服务对接时，适配效率更高。
“三是迭代速度，国内厂商更贴近C端用户需求，能根据插件生态的变化快速优化模型，比如针对OpenClaw的特定功能推出定制化模型版本，这种灵活性是海外巨头难以比拟的。”霍虹屹说。
电力企业迎来机会
在Token出海背景下，哪些企业将迎来机会?
格上基金研究员毕梦姌认为，四类企业在Token出海过程中将受益：一是具备完整“模型+算力”能力的龙头厂商;二是算力层“卖铲子”企业，包括一些头部算力租赁厂商，以及跨境网络传输企业;三是插件生态与应用服务商，能够围绕OpenClaw这些智能体框架，开发适配海外场景的插件与应用，贴合本地用户需求，快速抢占细分市场;四是硬件终端厂商，通过推出适配OpenClaw的AI手机、智能眼镜等终端，承接海外C端用户的高频需求，分享出海红利。
值得注意的是，低成本电力成Token出海核心竞争力。东吴证券研报引用OpenRouter平台数据，2026年2月第三周，中国模型Token消耗的全球占比达61%，首次超越美国。过去一个月，MiniMaxM2.5、DeepSeekV3.2位列全球第一、第三。过去一年(2025年2月至2026年2月)，中国模型Token消耗占比增幅达421%。“这一‘电力不出境、算力价值跨境’的新型数字贸易形态，正成为中国AI参与全球竞争的核心壁垒。”东吴证券在研报中表示。
中经传媒智库专家、中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅向记者指出，Token本质是算力与电力的价值凝结，AI模型的训练、推理过程本质是将电能转化为有序信息结构的过程，其运营成本中电力成本占比高达60%~70%，可被视作一种“电力衍生品”。
袁帅表示，国内依托算电协同的国家战略布局，通过“算力跟着电力走、电力围着算力转”的模式，将西部清洁能源富集区的廉价绿电直接转化为算力生产的核心优势，使中国Token的生产成本仅为欧美的1/20至1/5。“这种成本差通过Token出海转化为全球竞争力。”袁帅说。
上述东吴证券研报同时指出，算电协同赛道中，四类标的具备核心价值：传统电力转型企业凭借能源禀赋投建数据中心;绿电运营商依托低成本新能源，为算力集群提供长期绿电供应;调度软件服务商以算法模型实现负荷与电价的实时匹配，提升运营效率;电力工程龙头则凭借特高压与源网荷储建设经验，夯实协同物理底座。
与此同时，Token出海也面临着诸多需要警惕的问题。毕梦姌向记者指出，首先是合规风险。欧盟AI法案将于2026年8月生效，美国也将出台统一监管规则，不同国家和地区的数据安全、隐私保护政策存在差异，若未能完成本地化合规适配，可能面临业务暂停的风险。
其次是海外市场竞争，毕梦姌表示，海外巨头凭借先发优势与品牌影响力，在高端市场仍占据主导地位，国产厂商需要在差异化场景中寻找突破，避免同质化竞争。“最后是技术迭代风险，AI技术更新速度快，若未能持续优化模型性能与进行成本控制，可能被竞争对手替代。”毕梦姌说。
