当AI大模型的Token开始跨洋出海，一场关于能源与数字的全新革命正在悄然发生。中国正将西部充沛的绿电，转化为流向全球的算力服务，对于身处产业链核心的电力电气企业而言，这既是时代赋予的新风口，也是从设备制造商迈向数字基建服务商的关键机遇。

2026年2月，海外主流大模型API聚合平台OpenRouter的一组数据引发了行业震动：平台前十模型周度总Token调用量约8.7万亿，中国模型独占5.3万亿，占比高达61%。这意味着，全球每产生10个AI生成内容的“数字单元”，超过6个来自中国算力中心。

这组数据的底层逻辑，远比表面看起来更具颠覆性。每一个Token的诞生，都需要消耗算力；而每1PetaFLOPS的算力运转，背后都是电力的支撑。中国凭借西部充裕的绿电资源、全球领先的电气设备制造能力，以及2026年首次写入政府工作报告的“算电协同”政策框架，正在把传统的电力优势转化为一种全新的出口形态——不是通过高压线路输送电流，而是通过光纤电缆输出Token。

对于电力电气行业的企业而言，这不仅是叙事层面的概念创新，更是一场实实在在的出海机遇。据海关总署数据，2025全年中国变压器出口总值达到创纪录的646亿元人民币，同比增长35.6%；其中对美出口暴涨182%，对欧洲出口增长138%。而这，或许只是序幕。

要理解“电力转换成Token出海”的含义，需要先拆解其产业链条。简单而言，这是一条“廉价绿电→数据中心→AI算力→API接口→全球用户付费”的价值链。

中国西部的新能源富集区拥有全球最便宜的绿电资源之一。在新疆、内蒙古、宁夏、甘肃等地，风电和光伏的上网电价低至0.3元/度左右。相比之下，美国工业电价约为0.6-0.8元/度，欧洲更高。据测算，中国智算中心的年电费支出比美国同类中心少约2300万元，5年省下的电费足以抵销15%的初始建设成本。

这种成本优势，叠加中国大模型的技术突破，使得“Token出口”具备了极强的价格竞争力。海外开发者每调用一次中国大模型的API，支付的不仅是算法费用，本质上也在为中国的电力和算力买单，Token出海是中国低电价、工程师红利和国产算力三重优势的集中变现。

和君电力电气事业部观点

Token出海本质上是一种“电力间接出口”的新模式。它绕过了物理电网跨境传输的种种限制，用数字商品的形式，把中国西部的电力盈余转化为全球可消费的算力服务。对于电力电气企业而言，这意味着下游需求结构正在发生根本性变化——客户名单里不再只有电网公司和发电厂，而是出现了微软、亚马逊、谷歌、Meta以及无数AI算力运营商。

数据中心是电力消耗最密集的建筑类型之一。一个超大型智算中心的电力容量可达100MW以上，相当于一座中小型城市的用电规模。这意味着，每一个新建的数据中心，都需要配备大量的变压器、开关柜、UPS不间断电源和配电系统。

中国已经建成了全球最完备的变压器生产体系，产能约占全球的60%。2025年变压器出口总值646亿元、同比增长35.6%的数据背后，数据中心建设是核心驱动力之一。全球数据中心转换开关和开关设备市场预计将从2026年的42亿美元增长到2034年的87.5亿美元，年复合增长率接近10%。而UPS市场更为激进——2025年全球数据中心UPS市场规模已达541亿元，同比增长52%。

更值得关注的趋势是，随着英伟达等芯片厂商推出800V高压架构，AI数据中心的供电系统正在向高压直流方向演进。这对电力设备企业提出了新的技术需求，也意味着更高的产品附加值。

和君电力电气事业部观点

变压器和配电设备是电力电气企业最基础、最确定性的机会。但它已经不是传统意义上的“标准品出口”，而是需要针对数据中心的高可靠性、高功率密度需求进行定制化开发。谁能率先拿下数据中心客户的认证，谁就能在下一轮出口增长中占据先机。

AI算力芯片的功耗正在以惊人的速度攀升。英伟达最新一代GPU的单卡功耗已突破1000W，一个满载的智算机柜功率密度可达30-50kW，是传统数据中心机柜的5-10倍。传统的风冷散热已接近物理极限，液冷正成为高密度算力中心的标配。

据QYResearch数据，2025年全球数据中心冷却系统市场销售额达到111.1亿美元。其中，液冷细分赛道增速尤为突出。在中国，液冷产业链已经形成了从冷板、管路、接头到冷却液的全套自主供应能力。随着算电协同项目的密集落地，液冷不再是一个小众的高端选项，而是正在成为大规模智算中心的标准配置。

和君电力电气事业部观点

液冷市场的爆发，为电力电气企业提供了一个“从硬件到系统”的升级路径。传统做空调、换热设备的企业，可以通过技术升级进入数据中心温控赛道；而原本做电气设备的企业，也可以通过机电一体化方案，把配电和冷却打包销售。这是一个典型的“卖铲子”逻辑——不管哪家大模型公司最终胜出，算力芯片都需要液冷。

算电协同的核心，是让数据中心能够直接使用来自风电和光伏的绿色电力，而不是依赖传统的火电并网供电。这涉及到一整套新型电力系统的建设：分布式新能源电站、储能系统、智能微电网、柔性负荷调度，以及最关键的——绿电直连专线。

2026年3月，“算电协同”首次被写入《政府工作报告》，标志着算力与电力系统的深度融合正式上升为国家战略。国家能源局也在加速推进绿电直连政策，允许新能源通过专线向多个用户（如数据中心）直接供电。2025年12月，广东能源集团在新疆克拉玛依投运了30万千瓦光伏算电协同一体化项目，配套储能设施，实现了综合能源成本降低超40%。

这一趋势意味着，未来每一个大型智算中心，都可能配套建设一个微型的“源网荷储”一体化能源系统。对于电力电气企业而言，这带来了储能变流器、能量管理系统、智能微电网控制设备、直流快充设备等一系列增量需求。

和君电力电气事业部观点

绿电直连正在把数据中心从纯粹的“电力消费者”转变为“电力系统参与者”。这意味着电力电气企业的角色也在发生变化——未来不再只是卖设备，而是要提供从电源建设到储能配置、从电网接入到能量管理的整体解决方案。解决方案的利润率，远高于单台设备的利润率。

随着Token出海规模的扩大，中国算力基础设施的海外布局也在加速。除了在国内西部建设大型智算中心，部分企业已经开始探索在海外建设数据中心，以更接近终端用户、降低网络延迟。

无论数据中心建在哪里，电力基础设施建设都是前置条件。而中国的电力工程企业，已经在特高压、智能电网和新能源电站建设领域积累了全球领先的能力。从变电站设计到电网接入，从EPC总包到长期运维服务，电力工程企业有机会把在国内“算电协同”项目中积累的工程经验，复制到海外市场。

此外，随着全球数据中心进入历史性扩张周期，海外本土电网的承载能力面临严峻考验。以美国为例，AI数据中心的扩张已导致部分地区电网超负荷和电价飙升。这意味着，海外数据中心运营商不仅需要电气设备，更需要系统性的电网升级和扩容方案——这正是中国电力设备企业的优势所在。

和君电力电气事业部观点

电力工程EPC的出海逻辑，本质上是中国电力建设能力的对外出口。在国内新能源和特高压建设中锤炼出来的工程经验，正在成为全球数据中心电力基础设施建设的稀缺资源。对于具备总包能力的电力企业而言，这是一个从“设备供应商”升级为“基础设施运营商”的战略机遇。

在描绘机会的同时，我们也需要保持应有的审慎。Token出海和算力基础设施的红利，并非没有风险。

地缘政治风险正在上升。美国对中国AI和算力技术的出口管制持续收紧，虽然Token出海目前主要通过API服务实现，尚未被直接限制，但未来政策风向难以预测。一旦地缘政治博弈升级，Token出海的通道可能受到冲击，进而传导至上游的电力设备需求。

海外标准与认证壁垒。北美和欧洲市场对电力设备有严格的安规认证要求（如UL、CE、IEC标准），且不同国家的电网规范和接入标准差异较大。中国企业如果停留在“产品出海”层面，而不做本地化的认证和服务体系建设，很容易在市场竞争中出局。

产能过剩的隐忧。中国变压器产能已占全球60%，液冷、储能等赛道也在吸引大量资本涌入。如果Token出海的需求增长不及预期，或者海外数据中心建设周期出现波动，当前的高景气度可能快速转化为库存积压和价格战。

面对Token出海带来的结构性机会，电力电气企业可以从三个方面进行战略卡位。

建议一：绑定算力产业链的核心客户。不要等待客户上门，而要主动进入算力运营商、云服务商和数据中心开发商的供应商体系。这意味着不仅要卖设备，还要理解数据中心的电力架构设计逻辑，提供与算力密度提升相匹配的产品迭代。

建议二：从设备出口升级为系统出海。单一设备的利润空间正在收窄，而系统集成和解决方案的附加值更高。把变压器、开关柜、UPS、储能、液冷打包成“数据中心电力基础设施一站式方案”，是在海外市场中建立竞争壁垒的有效路径。

建议三：提前布局绿电直连和算电协同的技术能力。政策已经明确了方向，未来新建的大型数据中心将越来越多地采用绿电直连模式。谁能率先掌握“新能源+储能+智能微网”的集成技术，谁就能在下一轮的算电协同项目中拿到入场券。

Token出海是一个极具中国特色的产业创新。它把中国西部的阳光和风，通过光伏板和风机变成了电流；再把电流通过数据中心变成了算力；最后把算力通过API接口变成了全球开发者支付的Token费用。在这个过程中，电力电气企业身处价值链的核心环节——没有变压器，电流无法升压；没有配电系统，算力无法稳定运行；没有储能，绿电无法直连。

当全球AI竞赛进入算力为王的时代，电力的战略价值正在被重新定价。对于中国的电力电气企业而言，Token出海不仅是一次订单增长的机会，更是一次从“传统制造业”向“数字基础设施服务商”跃迁的窗口期。毕竟，在AI时代，控制算力的人赢得竞争，而控制电力的人，控制算力。

注：文中数据来源于海关总署、OpenRouter、IEA、QYResearch、国家能源局及公开行业报告，部分预测性数据仅供参考。