《今日 AI 》（一）
標題：站在巨人的肩膀上，擁抱智能新紀元
副標題：中國電太多怎麼辦？賣 Token。
文/王錦彪（中國僑聯顧問、香港僑界社團聯會主席、香港緬中友好協會主席、香港國際網絡電視台聯席主席）
《今日 AI》系列從這第一期開始，不貼程式碼、不逐篇講技術論文 。
我們祗做一件事：把那層讓模型、產品和判斷都成立起來的底層邏輯，由淺入深拆給大家看。
我們正處於一個歷史性的拐點。
七〇年代我在仰光大學執教電力工程，彼時教材對電力系統的歸納從未超出兩端：其一為儲能之困，其二為遠距輸電之損。半個世紀後這兩端命題猶在，祗是我恰好走在它們變局的現場。
那時候課本講電力系統的難處，翻來覆去就兩句大白話：存不住，送不遠。 儲能當年幾乎祗有抽水蓄能一條路，昂貴得不成話；輸電呢，交流拉到幾百（KM）公里外，線損和穩定極限就得反覆算賬。
巧的是，這兩條命題後來竟都落在我自己手裡過。
一九八一年，我被西德西門子委任為北京首席代表身份常駐北京。到任第一份合同，就是陪瑞士BBC 与西門子聯合企業集團，和當時的華北電管局局長李鵬談判——那時還沒人想到他日後會做總理。經過兩年多時間的艱苦談判，九度往返瑞士、聯邦德國與北京，最後簽下來的，是我国首个葛洲坝—上海南桥±500千伏超高压直流输电成套設備项目，連同技術轉讓一併落地。課本上那句「送不遠」，我們那一次算是硬推開了一道縫。
同一段時期，另一頭我還在跟挪威方面談抽水蓄能發電站技術的合作洽談。北歐那些峽灣和豎井，他們玩了幾十年，而我心裡一直記著當年仰光電力實驗室裡那句「存不住」。兩條老難題，一條往東，一條往北，竟在我中年這十年，剛好全趕上了。當年課堂上兩道被反覆搖頭的習題，一條一條被遞到談判桌上。
所以今天我想接著說的這件事，你要是也肯放回那幾條最底層的工程原理裡看，大概會懂我為什麼覺得——這一回，有了AI高科技朮，真的不一樣了。可以説奇跡出現了。
如果說工業革命解放了人類的體力，那麼人工智能（AI）則正在重塑人類的智力邊界。當前，全球AI競賽的版圖上，中美兩國無疑是引領浪潮的「雙子星」。這是一個中美雙雄爭霸的AI時代。
從大語言模型的突飛猛進，到自動駕駛的落地生根，這不僅是技術的迭代，更是一場關乎未來AI世界話語權的國運之爭。
但AI從來不祗是巨頭們的遊戲。它正在像當年的電力一樣，滲透進每一個行業、每一個人的生活。無論你是創作者、工程師，還是職場白領，AI都將成為你最強大的「副駕駛員」。換言之，AI 其實將成為你的「超級助理」。
這就是我們推出《今日AI》系列的初衷。在這裡，我們不用晦澀難懂的科技術語，堅持「由淺入深，知行合一」。本系列《 今日AI 》將帶你從零開始。我們不談複雜的代碼，祗談實用的工具和方法。從如何向AI提問，到如何利用AI提升十倍效率，我們會一步步帶你解鎖未來世界的通行證。我們將複雜留給AI科技工程師，把簡單交給你。我們希望帶你剝開技術的迷霧，看清AI的底層邏輯，掌握與機器對話的藝術。
未來已來，祗是分佈尚不均勻。現在，就是最好的入場時機。讓我們一起，成為這場變革的參與者，而非旁觀者。
提到AI，你可能會想到好萊塢電影裡的機器人，或者新聞裡中美科技巨頭的激烈競爭。確實，我們正處於一個由中美兩國領跑的AI超級時代，技術的邊界每天都在被刷新。
但我想告訴你一個好消息：AI 並不可怕，它甚至很「聽話」。很容易「學」。
在這個時代，學習AI不再是程序員的專利。它就像當年的互聯網一樣，正在成為一種基礎技能。掌握它，你就能在職場中快人一步；忽視它，則可能被時代悄悄拋下。
“世界的未來屬於懂AI的人”！
算力即權力，數據即石油。但比技術更珍貴的，是「使用技術的人」。
《今日AI》系列，是為你而來。從入門到精通，從認知到實踐。這不是一場選擇題，而是一場必答題。現在，就讓我們一起，馴服AI，創造未來。
现在咱们中国最头疼的不是缺电，反而是电太多，多到什么程度呢？一年发电超过九万亿度。
2025 年中國全社會發電量已經跑到全球約三分之一，風電、光伏發電量分別都過了 1 萬億度。 美國、歐盟、印度加起來，也沒我們多。1度电等于1千瓦时（kWh），也就是功率1000瓦的电器连续工作1小时消耗的电能。但電有個要命的老毛病：不好存、不好遠送。電池儲能成本還特別高，大規模「存電」不划算。
抽水蓄能發电站
目前，我國特高壓直流輸電頂尖技術已經很牛，在世界上首屈一指，但輸電距離大概最多衹能2000–3000 千米；
跨海、跨洲鋪電纜？基本不現實。
所以西部、北部的風電光伏發出來，本地吃不下、外送通道又跟不上，就祗能「棄風棄光」。2026 年上半年全國風、光系統性受限電量約 1216 億度，新疆、青海、甘肅省部分時段棄電率已接近 10%。
我們就像手裡揣著優質金礦，但運不出去——急不急？
以前怎麼處理「多餘的電」？ 過去最簡單的辦法：就是把電變成高耗能產品再賣。
最典型是電解鋁。
一噸鋁耗電約 1.35 萬度，相當於一度電「煉」出七十多克鋁；原本賣幾毛錢的電，變成鋁能賣一塊多。多晶硅、矽料也是同一套逻辑，说白了就是把电换成高耗能實體產品再卖出去。
但問題也極為明顯：增值有限；污染嚴重、週期長；高耗能、有排放；還是得靠貨輪、報關、實體運輸。所以本質上還是「賣資源」，不是「賣服務」。
直到AI 的出现，Token成了最新的解决方案，現在很多人天天听到 Token。
Token 到底是个什么东西呢？Token就是AI处理信息的最小单位。你让AI写一篇回锅肉教程，它不会直接读懂整句话，而是先把指令拆成一个个Token，检索、推理、匹配、运算，生成，最後再拼回來。整个过程每一步都需要消耗算力，算力背后就是电，所以AI服务按Token收费，Token背后消耗的就是电力。那一度电能产生多少Token呢？公开估算大模型生产一千个Token大概耗电0.3到0.6瓦时。换算下来一度电大約可以支撑一百万到三百万个Token计算。
那一度電能換多少 Token？業內測算大概是這樣：百萬 Token 耗電約 0.18–1.22 度（看模型大小、硬體效率）；
通俗說法：生成百萬 Token 大概吃掉 15–20 度電；換算下來，一度電支撐幾十萬到幾百萬 Token 很常見。
直接賣電：一度才五毛。
進數據中心跑模型、做翻譯、做客服、做程式碼生成，再按 Token 收費：
價值就能翻幾十倍甚至上百倍，每一步都要算力，算力背後就是電。所以——AI 按 Token 收費，本質是按「耗電」收費。
這就是「算力經濟」的核心——電不一定要運出去，讓「 請求」過來就行。因此，西部富余的绿电不用靠特高压长途送到用戶，而是把用戶AI计算任务“请求”送到西部来，在发电地直接消耗电力、产出算力，再把计算结果通过光纤网络传回去。
AI 的盡頭是算力，算力的盡頭是電，低價綠電的盡頭——在西北戈壁那一排排機櫃的風扇聲裡。
全球开发者用脚在投票选中国模型，核心也就三个字，”性价比”。但真正颠覆的是出口方式，传统电力的出口得建電網，电网跨不过国际，Token出口走光纖。
先根据WTO现行的规則，电子传输暂时免征关税，没有集装箱，没有货轮，没有报关单。
当美国程序员调用中国大模型 API 数据，瞬间穿过海底光缆到达宁夏、内蒙古的算力中心，成千上万颗 GPU （Generative Pre-trained Unit）开始轰鸣，消耗中国最便宜的绿电、完成推理，再把结果一秒钟送回旧金山，全程一滴油没有动，一根电缆没有出境。但是中国电力的价值已经通过Token完成了跨境交付，DeepSeek、Kimi 和 MiniMax 都是中国头部的大模型公司，它们各自有代表性的 AI 助手或模型产品。
简单来说：DeepSeek 以开源模型和低成本闻名，Kimi 主打超长文本处理，MiniMax 则走多模态全能路线。
那产业链是怎么赚钱的？這個逻辑在這裡给你梳理清晰。海外调用需求增加，模型厂商赚调用费，聚合平台赚佣金。
然后扩建算力拉动芯片服务器IDC（ Internet Data Center），最终形成电力的持续消耗。从软件端传导到能源端，有四层，变现模型和聚合算力服务与IDC 国产算力硬件电力与智能调度。一句话总结，前端模型能不能赚钱取决于后端算力和电力的成本。
而中国最大的优势就是规模化的低价电力加上高效算力基础设施。人类歷史上每一次大国秩序的重构都始于能源革命。大英帝国靠煤炭和蒸汽机，美国靠石油和内燃机。而今天中国正在用电力和算力的融合，在全球AI 服务贸易里面探索出一个新路径。
那些曾经“弃风弃光”的西北绿电，现在以Token的形式重新被挖掘出来。从前我们是在靠汗水换外滙，如今我们用算法挣外滙，这不是弯道超车，就是换道超车。AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。低價電力的盡頭在中國西部。当你在用AI， 我也在用AI，人人都在用AI的时候，你就会读懂这个逻辑了。
你認為這條賽道上誰更有機會勝出呢？
我這輩子，從在理工大學教電力工程，到做中國貿易，再到投身僑務工作，說到底其實都在做同一件事。
因此，在大學教書、做貿易、幫海外華人牽線与服務。其實不是轉行，是同一件事做了三遍。
就是把這邊學到的東西，換成那邊的價值。
同樣，Token 出口這件事，換法變了，道理沒變。
Token 是 AI 處理文字的最小單位。每一步都要算力，算力背後就是電。
所以——AI 按 Token 收費，本質是按「耗電」收費。那一度電能換多少Token ？
業內測算大概這樣：百萬 Token 耗電約 0.18–1.22 度（看模型大小、硬體效率）；
通俗說法：生成百萬 Token 大概吃掉 15–20 度電；換算下來，一度電支撐幾十萬到幾百萬 Token 很常見。
直接賣電：一度電才五毛。進數據中心跑模型、做翻譯、做客服、做程式碼生成，再按 Token 收費：價值能翻幾十倍。
這就是「算力經濟」的核心——電不一定要運出去，讓「 請求」過來就行。
結語：
以前西部棄風棄光，是浪費；現在可以變成：智算負載跟著“風、光 走”，電發出來就立刻算。
從前是汗水換外匯，
後來是工廠換外匯，
現在是算法 + 電力換外匫。
AI 的盡頭是算力，
算力的盡頭是電，
低價綠電的盡頭是——在西北戈壁那一排排機櫃的風扇聲裡。
所以，中國有極大的優勢在AI 領域里。
再者，电网调度能力强：“全国一张网”的特高压输电体系，能把西部的“剩余”綠电送到东部的算力中心，解决“有电送不到”的问题。
但高端芯片仍是短板：有了电，还得有足够强的GPU把电高效变成算力。
美国资本和算法优势明显：2023到2026年间，美国AI公司获得的风投超过3800亿美元，中国祗拿到约十分之一。算法、生态和人才方面，美国仍有明显优势。
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小詞典：
1）1 度電 = 1 kWh，即20W 燈泡亮 50 小時
2）「百萬 Token 耗電」會因模型、批次、緩存命中率浮動，別當精確常數
3）電子傳輸免關稅是 WTO 暫免延長機制，不是永久零稅
4）GPU 是 Graphics Processing Unit
的縮寫。
GPU（图形处理器）是一种专门用于图形渲染和并行计算的电子芯片，能同时处理大量数据运算，在人工智能、游戏、科学计算等领域发挥核心作用。
5）IDC是互联网数据中心（Internet Data Center）。
互联网数据中心：指提供服务器托管、网络带宽接入、数据存储及运维管理等服务的专业设施，是云计算、人工智能等数字经济的核心基础设施。
6）API 是“应用程序编程接口”的缩写，全称Application Programming Indicator）定價。
通俗理解：像餐厅服务员，连接顾客（用户）与厨房（服务器），按菜单（文档）传递需求 。
香港国际网络电视台/2026.10.19