20260314-华泰证券-图说研报_|_Token出海对中国电力的影响_18页_4mb

报告摘要

随着AI技术的发展，token的全球使用量持续增长，对中国电力行业产生显著影响。文档重点分析了token出海对电力需求的弹性、电价对AIDC（人工智能数据中心）成本的影响、以及不同芯片配置下token能耗差异等关键问题。

Token出海对电力需求的弹性：中国大模型调用量在全球token使用量中占比不断提升，若全球日均token消费量达到千万亿级别，中国电力需求将有 $10%$ 级别的弹性。这主要体现在对绿电、容量电价及电量电价的拉动作用。
电价敏感性提升：在推理时代，由于芯片性能的提升，AIDC对电价的敏感性显著增加。国产芯片配置的AIDC在电价成本占比可能达到 $20% - 30%$。
中国电价优势：虽然中国电价并非决定性因素，但其低电价配合充足的电力供应，为AI算力扩张提供了有力支撑。同时，中国电价优势在中美工业电价剪刀差中更加明显。
芯片差异显著影响token成本：不同芯片（如英伟达H100、A100、AMD MI325X、寒武纪MLU590、华为310等）在token成本中的占比差异较大，能效比和单卡性能是关键影响因素。
模型参数与能耗关系密切：模型参数越大，单位token能耗越高。7B模型比70B模型能耗低5-10倍，参数越多，计算量越大。
电力需求测算：基于不同模型参数和芯片类型，假设全球日均token消费量为千万亿级别，中国电力需求可能增长至 $5 - 10%$，对尖峰负荷和有效容量的供需系数有显著影响。

全球日均Token消费量(万亿)	悲观	中性	乐观
中国 token年电量需求(亿度)	7	329	8,213
vs 2025用电量	0.0%	1%	16%
电力需求（GW）	0.1	8	274
vs 2025最高用电负荷	0.01%	0.5%	18%