大厂越没空Token出海“养龙虾”越火

“养龙虾”的背后，大模型博弈的焦点出现了从模型能力走向应用能力，随之而来的则是Token从幕后走向了前台。

一时间，“OpenClaw巨费Token”被外界津津乐道。

巧的是，中国不缺Token，甚至成为中国出口的新篇章:多家媒体报道，中国大模型的Token调用量首次超过同期海外大模型，MiniMax、DeepSeek、智谱、月之暗面、阶跃星辰等旗下的大模型做出了主要贡献。

一个疑问也浮出水面:坐拥海量Token资源的互联网大厂，为拥抱OpenClaw推出各种适配方案，却为何没有成为当下Token出海的主力军?

低成本才是王道

AI时代，Token为王。

作为计算机领域的数字标识符，Token既是算力的最小计量单位，也是衡量人工智能推理的关键指标。

众所周知，算力需求可以大致分为训练和推理两大场景。

训练是通过长时间持续投喂海量数据，让大模型学习、消化、掌握更多知识，从而变得越来越智能，而推理是依托训练好的大模型对外赋能、助力AI应用落地，在此阶段会消耗大量的Token。

特别是OpenClaw走红出圈之后，人们发现Token消耗出现了指数型增长。

“脑极体”表示:“以前AI只是一问一答的聊天模式，一个人一天的Token消耗，顶破天也就百万级。但现在不一样了，一旦切换到AI任务模式，一天的Token消耗就能达到上亿级，人均使用量翻了整整百倍。”

在此背景下，高性价比的Token就站到了C位。

值得一提的是，该Token调用榜的主体为海外用户，中国用户的比例仅为6.01%，可以客观反映中国大模型在全球范围内的真实吸引力。

换而言之，OpenClaw无意中，刺激了中国Token加速出海。

之所以如此，与成本息息相关:MiniMax M2.5的输入端价格为0.3美元/每百万Token，输出端价格为1.1美元/每百万Token，而Claude Opus4.6输入端价格为5美元/每百万Token，输出端价格为25美元/每百万Token，中外模型的成本可谓天壤之别。

跑马圈地还得看大厂

尽管如此，百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等互联网大厂，短时间之内或难以成为Token出海的主角。

皆因，Token成AI云“风向标”。

AI云是AI与产业深度融合的云，也是承接大模型落地的关键枢纽，为用户提供源源不断的Token，反映了AI业务的实际需求。

于是乎，互联网大厂纷纷加码AI云。

关于此，从阿里云喊出令业界惊讶的“拿下2026年中国AI云市场80%的新增份额”的口号，就可见一斑。

这背后，与AI云市场的蛋糕越做越大息息相关。

IDC的数据显示，2025年上半年中国公有云上大模型调用量达536.7万亿Token，较2024年全年增长近400%。

“在AI新时代，算力就是收入;没有算力，就无法生成Token;没有Token，就无法实现收入增长。”英伟达创始人兼CEO黄仁勋认为，全球对Token的需求呈现完全的指数级增长，“我们已经来到拐点，正在产生有价值的Token—— 既能为客户创造生产力，也能为云服务商带来利润。”

问题在于，中小玩家的基础设施、AI能力与互联网大厂不在一个水平线上，特别是随着竞争加剧生存空间遭受进一步挤压。

即便是大名鼎鼎的DeepSeek，也不复出圈之初的光彩。