能源化工产业迎来全新价值空间（图）

[中国石油新闻中心 2026-05-21]

今天，你和豆包对话了吗？有没有用DeepSeek解决一些遇到的难题？又或者通过即梦生成视频，让天马行空的念头落地生根？

当你享受这些智能服务带来的便利时，一个看不见的“数字齿轮”正在云端高速运转。你问出的每一句话、生成的每一张图，都会被大模型拆解成一个个叫作Token的最小处理单元。正是数以百万计的Token在数据中心里奔腾、计算、组合，才编织出我们所感受到的AI服务。而驱动这场智能盛宴的，是实实在在的算力，是庞大的冷却系统，是稳定可靠的能源保障。在Token的生产成本中，能源支出占据半壁江山，这意味着每一次人机对话的背后，都有一块正在跳动计数的电表。就在你我指尖轻点的瞬间，一场关乎能源行业未来命运的深刻变革，已经拉开大幕。

带着这份观察，记者采访了多位行业专家，试图探寻这场变革背后的深层逻辑。在调研中，一个共识逐渐浮现：Token作为AI服务的计价单位，正在成为连接无形智能服务与有形能源消耗的关键桥梁，它让原本隐藏在后台的能源成本变得可量化、可追溯，也为能源化工产业打开了全新的价值空间。

智能革命的计量单位

Token怎样锚定算力的能源成本？

什么是Token？华为运营商业务首席营销官彭亚平作了一个通俗的比喻：Token就像AI时代的“数字通用货币”。从应用层面看，它正在获得可定价、可交易的经济属性，成为AI服务计量、计价乃至结算的基本单位。今天你用大模型做一个视频，背后可能是几百万个Token在燃烧，所支付的费用，本质上就是为这些Token所承载的算力与服务买单。

正因如此，业内将Token比作“数字石油”的说法屡见不鲜。但需要厘清的是，这更像是一个关于“驱动力”的功能性类比。在工业时代，石油驱动内燃机完成机械做功；在AI时代，Token承载智能任务完成信息处理。然而，与石油的天然稀缺性和独立商品属性不同，Token本身不具备独立价值，它的生产是一个系统工程：需要先进芯片提供的算力、精妙的算法模型，以及持续、稳定、可负担的能源供应。能源是铸造Token的核心成本要素之一，但并非全部，更不是决定AI服务价值的唯一因素。

从计量视角看，这一演进脉络尤为清晰。中国信息通信研究院人工智能研究所副总工程师王蕴韬在撰文中指出，工业革命的计量单位是“千瓦时”，能量第一次可被精确计量、定价、跨域输送；信息革命的计量单位是“比特”与“流量”，信息第一次可被打包、传输、计费；智能革命的计量单位是Token，“智能”第一次可被切分、计量、定价、交易。这意味着Token天然具备成为计价标尺的潜质，也为各类生产要素的价值嵌入提供了接口。正如石油按桶交易、电力按千瓦时计费，AI服务正在形成以“每百万Token”为单位的定价模式。正是这种计价标尺的统一，让原本分散在后台的算力成本、能源消耗变得清晰可见，也让能源产业站到了AI产业链的价值前台。

电力成本是算力最大刚性支出

传统能源企业何以站上时代风口？

一旦Token成为计价单位，一个关键问题便随之浮现：在其成本结构中，什么占据主导？据中国信息通信研究院测算，电力成本占数据中心运营成本的50％至70％，是算力运营端最大的刚性支出。Token的定价，在很大程度上与电力成本之间存在紧密的正相关关系。基于这一逻辑，虚拟的AI与实体的能源紧密联系在一起，使得“算电协同”从技术课题上升为战略议题。

据厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强分析，“算电协同”的核心在于推动算力与电力在规划、建设、运营等环节实现深度融合。如何让两者高效配合，既确保算力中心的稳定供电，又兼顾低碳环保目标，正是算电协同需要解决的关键问题。可以说，Token是算力与电力凝结的服务单元，谁能提供稳定、清洁、低成本的能源，谁就掌握了Token生产的核心成本优势。

随着采访的深入，记者发现，Token调用量的指数级增长正释放出清晰的信号。多位业内人士判断，AI正从“实验室能力”走向“社会基础设施”。国家数据局最新数据显示：2025年，人工智能推理数据量首次超过训练数据量，有专家将此形容为“AI从读书阶段进入工作阶段”。这个阶段对能源的需求远比训练时期更持久、更庞大，更贴近每个人的日常。由此可见，一个稳定、巨大且持续增长的能源需求市场正在形成，并对能源的清洁性、稳定性提出更高要求。

那么，在Token的生产链条中，传统能源企业可以从哪些环节切入？记者在调研中发现，可选择的路径远比想象中丰富。

在能源供应层面，绿电直供是最直接、最成熟的路径。随着“算电协同”政策推进，新能源发电企业能够通过直供电交易、源网荷储一体化等模式，有效缓解弃风弃光消纳压力，提升交易效率和收益水平。

在化工材料层面，石化企业的能力储备已初见成效。克拉玛依石化自主研发的介电冷却液，已成功应用于“东数西算”枢纽节点的液冷项目，为数据中心提供高效散热方案；兰州石化则在220千伏超高压电缆料上实现国产化突破，支撑电力基础设施建设。从冷却介质到基建材料，这些来自炼化与高分子材料领域的积累，正让能源企业在AI产业链上找到新的落脚点。

此外，数据中心余热回收利用则开辟了循环经济的新空间，为构建“算—电—热—碳”协同体系提供了想象空间，能够进一步降低Token生产的综合成本和碳排放。

Token出海备受业界关注

如何将窗口机遇转化为可持续优势？

沿着Token产业链向上下游延伸，一个更具想象力的空间正在海外打开。当前，Token出海这个前沿话题备受业界关注。国务院发展研究中心发展战略和区域经济研究部研究室副主任刘小鸽指出，“Token出海”并非孤立的技术现象，而是基于我国电力、AI芯片、算力基础设施、大模型、应用五个层次构成的完整产业生态，是我国能源优势、数据优势、基建优势、工程师红利等综合竞争优势的集中体现。

然而，理想图景与现实落地之间仍存距离。中国信息通信研究院人工智能研究所国际发展部主任许珊认为，OpenRouter上显示的中国大模型服务提供方，其数据中心实体多部署在海外，海外开发者实际使用的是部署在海外云平台上的大模型服务。这些调用并未回流到国内数据中心。真正的Token出海，尚面临数据跨境合规、网络时延和生态建设等多道硬门槛。

但这并不意味着“电不出境、价值跨境”只是空想。恰恰相反，当前的模型出海正是未来Token出海的必经之路。当我们通过模型出海积累了足够的用户基础、生态影响力和合规经验，当跨国数据传输的技术瓶颈和法律障碍逐步突破，我国的绿电成本优势，就可通过Token这一计价载体，转化为AI服务的价格竞争力，以低损耗、高附加值的数字服务形态实现“价值跨境”，或将开辟出能源价值变现的全新路径。

在记者看来，Token经济对传统石油石化行业的意义，远不止于“AI要用更多电、我们多发电”这样简单的供需关系，而是一次产业定位的根本性跃升。正如中国石油集团经济技术研究院副院长吴谋远所指出的，人工智能、大数据等数智技术，已由辅助性工具演变为重塑传统能源产业核心竞争力的战略引擎。随着模型出海的持续升温，以及Token出海潜力的逐步释放，传统能源行业将迎来“借船出行”的历史性机遇。企业如果能抓住这一窗口期，将自己的绿电、冷却方案、碳管理服务与智算中心深度耦合，先在服务国内推理需求和模型出海链条中打磨能力，再积极储备跨境合规与技术能力，就完全有可能在AI时代重塑自身的产业价值和竞争地位。

同时，我们也应清醒地看到，能源优势只是AI产业竞争力的一部分。当前，我国在高端AI芯片、通用大模型的全球影响力等方面存在短板，能源化工企业切入AI产业链仍面临着技术壁垒、人才短缺、跨界竞争等多重挑战。唯有将能源的硬实力与技术的软实力深度融合，在开放合作中补齐短板、在场景深耕中锻造长板，才能真正将今天的窗口机遇转化为明天可持续的竞争优势。（记者 薛晶文）

AI大模型周调用总量对比图（2026年以来）