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【央视新闻客户端】
中国大模型被全球用户高频使用
电力不出境价值已出海(中国品牌圈粉海外)
下午3点 ，美国纽约 。面对新收到的工程任务，美国一家创业公司的工程师麦克 ，熟练地使用来自中国大模型公司的人工智能(AI)模型助手 ，输入关键要求几秒后，一份结构清晰 、要点全面的项目计划在屏幕上显现 。借助这个“智能帮手 ” ，原本需要半天的工作 ，不到半小时就已完成。
人机对话——
AI理解人类语言，需要把句子段落先“打碎 ”
在海外，越来越多的人开始使用中国大模型提高工作效率 。模型的每一次对话 ，都在消耗一种名为“词元(Token)”的数字资源 。词元是AI理解人类语言的最小单位。好比人类学语言 ，不会一开始就读整篇文章，而是拆成一个个句子 ，再把句子拆成字、词。AI理解人类语言 ，也需要把句子段落先“打碎 ” 。通常来说，一个汉字约等于1个词元；一个英文单词约等于1至2个词元；标点符号也算词元 。比如“今天天气很好。 ”这句话 ，可以被AI拆分成“今”/“天”/“天 ”/“气 ”/“很”/“好 ”/“ 。 ”共约7个词元 。
当前的大模型 ，一次能处理的文字量是有限的，比如用户输入一段话 ，模型生成一段回答 ，两者加起来不能超过一定数量的词元。AI工具会按照使用的词元数量产生费用，就像打电话按分钟计费一样 ，输入输出的文字量越多 ，费用就越高 。
数据显示：今年3月，中国日均词元调用量已突破140万亿，两年增长超千倍 。据机构最新统计 ，中国AI大模型在全球词元使用量中占领先地位。
全球用户为何选择中国AI大模型？稀宇极智(MiniMax)副总裁严奕骏介绍：“用户的选择标准非常直接 。第一 ，模型是否足够聪明好用 、快速响应，能否真正解决复杂问题；第二 ，价格是否合理 、可持续 。”词元调用量的本质是真实使用量 ，背后反映的是AI大模型在真实场景中的渗透深度、应用的频率和广度。“中国AI大模型被全球用户高频使用 。这是来自全球用户的认可 。 ”严奕骏说。
模型优化——
丰富的应用场景，持续为技术迭代提供试验场
对于大模型而言 ，同时满足更聪明和更便宜并不容易——模型性能的提升 ，往往伴随着参数量的指数级增长，这意味着需要消耗更多的词元；而词元消耗得越多 ，企业的运营成本和用户的使用成本就越高。
如何平衡？严奕骏介绍 ，以“MiniMaxM2.5 ”模型为例，“一方面 ，我们通过算法创新 ，让模型学会以更高效、更精简的推理路径逼近答案，在源头降低词元消耗；另一方面，我们致力于提升单词元的含金量 。”在每秒输出100词元的高效吞吐条件下 ，该模型连续工作一小时只需花费1美元 。有机构测算 ，在同等性能下，中国模型的调用成本 ，只有美国的1/10左右。
“成本的下降 ，不仅是中国大模型企业技术进步的结果，更是中国电力优势 、供应链优势的集中体现 。 ”复旦大学经济学院教授李志青说 。我国丰富的应用场景 ，在持续为AI大模型技术迭代提供试验场。截至2025年12月 ，我国生成式人工智能用户达6.02亿人，较2024年12月增长141.7% 。用户基数快速扩大 ，带动AI从互联网领域加速向办公协同 、工业设计等更深层场景延伸 ，让AI从技术尝鲜变成日常工具；应用渗透率不断提升，也为模型迭代持续提供数据反馈 ，提升处理复杂任务的能力 ，为未来发展打开空间 。
AI的尽头是电力。“一台AI服务器，功耗是传统服务器的5倍到8倍，训练一个大模型需要数亿千瓦时电 ，日运营电耗超过50万千瓦时 。电力成本 ，对算力产业全球布局至关重要 。 ”李志青介绍，“这恰恰是中国的优势。中国有全球规模最大的电力供应系统 ，配合特高压电网与绿电消纳机制 ，全流程自主可控的电力技术，让我们的算力稳定且有着成本优势 。”
东西协同——
智能调度 ，实现冗余绿电与算力缺口的精准匹配
位于江苏南京的国电南瑞科技股份有限公司 ，正是这根链条的重要节点 。服务于电网调度的技术支撑平台上，实时电量清晰可视。来自西部戈壁的风电、青藏高原的光伏电等低价 、丰沛的绿电 ，正源源不断上“网 ” ，并通过自主研发的多层级智能调度系统的调控，高效输送至东部的算力枢纽。
“西部绿电量大 ，但存储难 ，东部算力中心用电需求大，但成本高 。通过智能调度，能实现冗余绿电与算力缺口的精准匹配 。 ”国电南瑞相关负责人介绍 ，在新能源大发时段 ，系统提升绿电输送与消纳能力，支撑算力中心满负荷运行；在用电高峰或新能源出力不足时 ，可智能调节算力负荷 ，优先保障核心AI业务运行，并开展错峰用电。
“此外 ，AI供应链的完备也进一步降低了行业成本 。”李志青说 ，AI芯片 、服务器、计算基础设施 、跨境网络 、边缘计算、跨境结算等行业强强协同，构建起一套全链条优势 。
协同带来的效益有多大？李志青算了一笔账 ，对于传统产品而言 ，一千瓦时电通常可撬动1—2倍的电力价值，但对于词元而言 ，这种价值是几十倍 ，甚至数百倍的增长。“如今我们将能源与制造优势转化为直达全球的数字价值，实现了电力不出境 、价值已出海 。”
“词元出海 ”也面临一些挑战 。李志青认为，一方面 ，算力面临一些“卡脖子 ”技术 ，天花板有待突破；另一方面，需要预防贸易保护主义抬头等。他建议 ，加紧推进相关治理机制的顶层设计 ，以应对可能面临的数据 、算力、市场拓展等方面的风险 。
本报记者王崟欣李君强
《人民日报》(2026年03月31日第08版)【
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