芯耀
与非AI
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引言
春节后，一直在全国出差，密集拜访Token业务合作伙伴。“Token出海”是几乎每个人都关心的问题。
看到OpenRouter上国产Token占比很高，大家普遍以为Token出海已经广泛落地了。而实际情况是，Token出海，目前还存在诸多挑战，并没有大规模落地。
这篇文章，聊聊我们对Token出海的看法。抛砖引玉，供大家讨论。
1 总论：Token出海的四个层次
我们认为，关于Token出海，可以从这四个层次来判断：
层次0：国外模型 + 国外企业运营 + 国外基础设施 + 国外芯片；
层次1：国产模型 + 国外企业运营 + 国外基础设施 + 国外芯片；
层次2：国产模型 + 国内企业运营 + 国外基础设施 + 国外芯片；
层次3：国产模型 + 国内企业运营 + 国内基础设施 + 国外芯片；
层次4：国产模型 + 国内企业运营 + 国内基础设施 + 国产芯片。
2 层次0：从模型到底层，均与中国无关
典型的就是美国的GPT、Claude、Gemini、Grok等模型，均是美国公司开发的模型，美国公司经营，部署在美国的基础设施上，采用的是美国芯片。
层次0，和中国没有太多关系。
3 层次1：国外企业部署国内模型
以Deepseek为例，全球最大的两家公有云公司亚马逊云和微软云均对外提供Deepseek模型API调用服务。这个可以理解成是中国的模型走出去了，但是整个服务的提供者并不是中国企业。
层次1，仅采用中国模型。
4 层次2：国内企业出海经营Token业务
国内的很多企业，也在海外开展Token业务。以做公有云的阿里云和字节火山引擎为例，其在海外的算力基础设施上，部署千问和豆包模型，对海外提供模型服务能力。
层次2，中国的模型，中国的企业，海外的基础设施，海外的芯片。
5 层次3：中国算力走出去
真正的“Token出海”，通常指的是，物理上的，中国的算力走出去，服务全球其他国家Token用户。
这涉及到双向跨境的问题：国内政策是否允许算力和数据走出去，国外的某个国家，是否允许数据进入中国。关于Token跨境的相关问题，推荐一篇文章给到大家，讲的非常仔细全面：中国AI模型出海真相：别再被“电力算力Token出海”忽悠了。
当前，国内的NVIDIA算力缺口很大，而国产算力竞争力不足。在这种情况下，国产算力走出去，规模不会太大。
层次3，中国的模型，中国的企业，中国的算力，但不是中国的芯片。
6 层次4：基于中国芯片的算力走出去
国产算力，随着国产Token，走出去，是大势所趋的事情，但这需要等到基于国产芯片的国产算力大规模落地的时候。
AI Token的兴起，使得整个AI基础设施的标准化和简单化，这降低了对计算生态的要求，Token成了国产芯片崛起最好的机会。预计2年左右时间，国产芯片会更加成熟，在性能和价格上形成一定竞争力。这个时候，才是国产算力和国产Token大规模走出去的时候。
层次4，中国的模型，中国的企业，中国的算力，中国的芯片。
7 总结
国产Token出海，短期看规模不会太大，长期看是必然的发展趋势。
国产Token出海，目前还存在诸多挑战，需要产业链的所有企业共同努力，让基于国产芯片的国产算力大规模出海，这一天早日到来。
（正文完）
我们是一家AI产业链技术服务企业，重点关注Token的生产和销售，在国内和海外有诸多合作伙伴的Token生产或销售平台落地。欢迎关注Token相关业务的企业和朋友，交流讨论，共探商机。
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