国枫观察 | Token出海启示录

OpenRouter官方2025年12月发布的 《State of AI》更深层的数据揭示了市场结构的真实面貌：该平台47.22%的Token调用量来自北美，28.61%来自亚洲，21.32%来自欧洲（OpenRouter 在研究中明确说明，由于 IP 定位通常不精确或已匿名化，其采用账户绑定的账单地址/支付地区作为用户地理代理指标。此方法对使用第三方账单或企业统付账户的场景存在一定偏差，但仍是隐私保护前提下最稳定的可用指标）。然而，北美市场的高调用贡献也伴随着高风险暴露：2026年1月美国众议院通过的《远程访问安全法案》（尚未生效）旨在填补通过云服务绕开硬件管制的法律漏洞，虽然法案不直接限制美国用户调用中国API，但如果中国大模型厂商依赖"海外租用美国受控GPU"这一路径维持服务，法案生效后将产生供给侧冲击。除此之外，其他更为直接的潜在风险情景包括：以国家安全为由限制联邦机构及承包商使用中国AI服务；推动”清洁网络”计划扩展至AI领域；向云服务商和API聚合平台施压下架中国模型；以及要求美国开发者通过护照等方式进行身份验证， Anthropic已开始要求部分用户通过护照等方式进行身份验证。

欧洲市场以约21%的占比位居第二，其特征表现为客户价值高、合规要求严、增长潜力稳。德国制造业的工业4.0智能化升级、法国奢侈品行业的多语言内容生成、英国金融服务的风控模型优化、以及北欧公共部门的数字化服务转型，均为Token消费提供了差异化需求场景。然而，欧盟《人工智能法案》对高风险AI系统的分类监管，以及数据本地化要求的趋严，必然会增加合规成本。

东南亚市场是中国Token出海增速比较快的区域，2026年第一季度中国云厂商海外Token收入持续增长，东南亚贡献了重要增量。增长背后的驱动因素包括：制造业集群智能化改造需求（越南电子制造、泰国汽车产业）、数字经济快速渗透（印尼金融科技、新加坡跨境贸易服务）、以及多语言环境下的本地化内容生成挑战。在东南亚中国供应商的竞争优势体现在地理邻近性带来的网络时延优势、文化相似性促进对产品的理解、以及价格敏感度匹配的成本结构。

所谓“Token出海”，就是中国AI企业依托部署于境内的数据中心集群，利用国内电力供应和算力基础设施完成大模型推理运算的全部物理过程（电力消耗、服务器运转、计算推理均发生在中国境内）；最终形成的智能化服务成果以Token为基本计量单位，通过API接口传输至全球终端用户，并按实际消耗量以外币（主要为美元）计费结算。这一模式理想状况下可被概括为”电力不出境、价值跨境交付”，精准捕捉了其区别于传统货物贸易和服务贸易的独特属性：零物流成本、零关税壁垒、即时生产与消费。它将中国的能源优势、制造业优势与数字技术优势进行系统性整合。同时，也对现有国际收支统计体系提出挑战，既非传统货物贸易，也难以完全归入现有服务贸易分类，其跨境数据流动的价值计量和归属认定需要新的统计框架。

1个Token约等于4个英文字符或0.75个英文单词，中文因字符集差异通常1个汉字约等于1.5-2个Token。厂商按输入Token（Input/Prompt）与输出Token（Output/Completion）分别计费，两者之和为单次请求总成本。商业化运营中，计费机制采用分层定价策略：输入Token与输出Token分别计价，后者因计算复杂度更高而定价溢价；同时根据模型规模与性能等级设置差异化费率。以中美主流模型定价情况而言（OpenRouter 2026年5月数据）：

API接口作为服务交付的技术载体，实现了模型能力与终端应用的解耦。全球开发者无需自行部署复杂的基础设施，仅需通过简单的请求即可调用中国AI企业的推理能力。还是以OpenRouter平台为例，它将全球300-400余个模型的API统一封装成标准化接口，向开发者提供"一站式调用+智能路由+统一账单"服务，并基于充值积分（credits）抽取约5%~5.5%的平台费。这种”模型即服务”（MaaS）的商业模式，使得中国AI企业能够将技术能力规模化输出至全球市场。

目前中国AI企业的服务仍以通用型服务为主力，比如：编程辅助、聊天机器人、内容生成。专业型AI服务虽然当前收入占比不及通用型，但增速最快，是Token出海从”通用工具”向”行业基础设施”升级的关键方向。在全球通用场景中，AI技术被广泛应用于信用评分模型构建、欺诈行为识别、智能投顾服务、合同自动审查等领域。JP Morgan的COIN系统利用AI技术解析法律文件，专门用于解析商业贷款协议、法律合同及复杂金融文件，代表了大型金融机构对AI能力的强劲需求。COIN的成功推动了摩根大通后续在AI领域的规模化投入（如后续开发的X-Connect等系统），并被视为华尔街"AI+法律/合规"商业化的开端，证明了传统金融机构对AI能力的刚性需求不仅存在于交易前台，也深度存在于中后台的法律、风控与运营环节。试想如果中国AI企业通过API形式向海外金融机构输出这些能力，可以避免独立面对需要获取金融服务牌照的程序，又能够按需计费、灵活扩展。不过，金融领域的AI服务也面临着非常严格的监管要求：各国金融监管机构对算法决策的透明度、可解释性、公平性提出了高标准。再比如百川智能的医疗大模型Baichuan-Med，而这类工具将会被纳入既有的监管体系，以新加坡为例，在医疗AI领域，HSA（Health Sciences Authority）将医疗AI软件（SaMD, Software as a Medical Device）纳入医疗器械监管体系。

另外，我们观察到未来还将会有很多实体融合型服务，将从”纯数字服务”向”数字-物理融合产品”的前沿方向延伸。汕头作为玩具制造重镇，推动传统电动玩具向AI玩具升级，这些产品搭载DeepSeek、豆包、通义千问等大模型，Token计费服务方式内嵌于产品售价中，将一次性硬件销售转化为“硬件+服务”的复合收入，为传统制造业集群的数字化转型提供了路径参考。这也依托于中央部委批准汕头华侨试验区开展"来数加工"业务试点，使其成为继海南之后全国第二个、广东省首个获批此政策的地区。通过《汕头经济特区数字经济促进条例》与《汕头华侨经济文化合作试验区条例》的制度建设，汕头华侨试验区依托“来数加工”先行先试政策，建成Token出海全链条闭环：海外用户请求 → 经汕头国际海缆进入专区 → 本地算力完成推理（消耗Token）→ 结果返回海外。由此，中国AI技术与算电资源以高附加值的数字服务形式出口。其核心制度创新是“数字保税区”模式，明确"来数加工"的"两头在外"属性——数据来自境外、结果用于境外，符从入境通道（专线）→处理环境（试验区）→出境路径（原路返回）形成闭环，便于监管部门实施穿透式监管。