今年3月，国家统计局副局长毛盛勇在新闻发布会上说了一个数字：

中国3月份日均词元（Token）调用量，突破140万亿。

很多人看到「140万亿」就过去了。

但这个数字背后有一个很少人认真想过的问题：这140万亿个词元，是怎么跑出来的？它们消耗的是什么？谁因为这件事，真正赚了钱？

做个换算：如果把140万亿个词元，换成人说「你好」这两个字——

每秒说一句，不眠不休，需要连续说440万年，才能说完一天的调用量。

这不是修辞。这是中国AI产业在一天之内，真实产生的计算规模。

而且这个数字还在涨。国家统计局数据显示，3月份较2025年底增长超过40%。

问题来了：如此规模的计算，需要什么来支撑？

▍三层基础设施，缺一不可

把一个AI请求从头到尾拆开看，你会发现它需要三样东西：

第一层是算力。AI模型的每一次推理，都要在GPU或NPU芯片上完成。2026年国内主流AI平台，算力来源以英伟达H系列芯片为主，华为昇腾910B的比例在持续提升。3月起阿里云部分大模型服务宣布涨价，直接原因之一就是算力成本上升（来源：新浪财经）。

第二层是电力。数据中心是典型高耗能设施。一个中等规模（10MW）的AI数据中心，年耗电约8760万度。按2026年均价约0.6元/度计算，仅电费一项，每年超过5000万元（以上为据公开数据推算，实际因地区电价和用能合同有所差异）。

第三层是网络。每一个请求的发出和响应，都要通过光纤完成传输。你在手机上问AI「今天天气怎么样」，这个问题和答案，走的是几千公里的光纤。

▸ 日均token调用量：140万亿（国家统计局，2026年3月新闻发布会）

▸ 较2025年底增速：超40%（同一来源）

▸ 阿里云大模型涨价：2026年3-4月，部分模型单价上调20-30%（新浪财经）

▸ 国内AI算力格局：英伟达系为主，华为昇腾占比持续提升（据公开市场数据）

▸ 数据中心PUE参考范围：国内约1.35-1.5（来源：工信部相关报告）

▍算力层：芯片是核心

英伟达是全球AI算力市场最大的受益者，2025财年数据中心收入475亿美元，同比增长142%（来源：英伟达2025财年年报）。这是美股，但其芯片出口对中国AI产业的计算能力有直接影响。

华为昇腾：国内算力国产替代的核心方向。910B性能已接近A100水平，在外部供应受限的背景下，采购昇腾的意愿持续上升。

寒武纪：国产AI芯片的另一主要参与者，2025年收入同比增速超100%（来源：公司年报），但规模与头部仍有差距。

▍电力层：数据中心是新型用电大户

AI数据中心的用电需求，是近两年电力行业最确定性的新增量。

液冷系统是重要的配套方向：据业内公开资料，高密度数据中心引入液冷方案后，PUE（能源使用效率）可从1.4降至1.2以下，节能效果显著（各厂商技术白皮书，具体数值因部署方案有差异）。英维克、申菱环境等液冷方案商的订单随AI算力增长而持续扩大。

▍网络层：光纤是信息的血管

每一个AI请求的收发，都依赖光纤网络。长飞光纤、亨通光电、中天科技是国内主要光纤供应商，2025年整体订单保持快速增长（来源：各公司2025年年报）。

养活AI的，不只是程序员，还有卖光纤、卖芯片、供电的人。

140万亿已经很大。但这只是起点。

目前调用AI最多的，是大企业和少数高净值用户。真正的规模化爆发，要等AI成本降到中小企业也用得起的临界点。

从行业经验规律来看，主流大模型单位token成本每6至12个月下降约50%（综合多家券商及研究机构报告）。当价格降到某个临界点，「全员用AI」的场景会在中小企业里集中爆发，带来整条产业链的新一轮增长。

140万亿词元的背后，有三条被低估的产业链： 算力、电力、光纤。它们的增长，不比AI本身慢。

理解AI产业，不能只看大模型的参数。看看它吃掉了多少电、用了多少芯片、铺了多少光纤——那里才是真正的基础底座。

作 者 | 知予

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�� 信息来源

1. 国家统计局：2026年3月新闻发布会，副局长毛盛勇发言，日均token调用量数据

2. 新浪财经：阿里云大模型服务涨价相关报道（2026年3-4月）

3. 英伟达2025财年年度报告（数据中心收入）

4. 长飞光纤、亨通光电、中天科技2025年年报

5. 工信部：数据中心能耗及PUE相关政策文件

6. 寒武纪2025年年报