社区

当全球AI大模型厂商仍在参数、算力卡和算法架构上贴身肉搏时，一个更深层的竞争维度已经浮出水面——每一轮Token生成的物理成本，正由储能基础设施悄然定价。 $思格新能(06656)$ $果下科技(02655)$

近期，全球AI储能领域接连释放标志性信号：Bloom Energy拿下甲骨文2.8GW燃料电池订单，中国AI储能企业思格新能将于明日（4月16日）正式登陆港交所，果下科技提出“储能即Token”战略。这些事件共同指向一个产业共识：AI的尽头不只是算力，算力的根基在于可调度、低成本的长时储能。

一、Token成本的决定权，正从芯片转向电表

行业普遍认为，决定大模型推理成本的第一要素不是制程工艺，也不是模型参数量，而是每度电的获取与调度成本。

一组对比数据清晰揭示了这一鸿沟：在美国，生成100万Token的基础纯电力成本约为100元人民币；在中国，同样的成本仅为30元。对于日调用量达到千亿级Token的头部AI企业而言，每度电价差0.3元，一年即可节省数亿元运营支出。在智算中心总运营成本中，电力占比已超过70%，这使得“哪怕一分钱的电价敏感度”成为大模型公司生存与竞争的核心能力。

中国AI大模型在调用量上的集体反超，正是这一成本优势的市场印证。据OpenRouter最新周榜数据（3月30日至4月5日），中国AI大模型周调用量达12.96万亿Token，环比增长31.48%，连续五周超越美国；美国同期仅为3.03万亿Token。调用量前六名全部来自中国——阿里千问、小米MiMo、阶跃Step、MiniMax、DeepSeek、智谱稳居全球第一梯队。

低Token成本 → 高调用量 → 数据反哺模型 → 进一步降低成本，这一飞轮的核心驱动力，正是储能基础设施的规模与效率。

二、“储能即Token”：从硬件设备到能源SaaS的范式迁移

在这一产业背景下，果下科技提出的“储能即Token”战略，被视为AI储能行业的一次模式重构。

传统储能企业的商业模式停留在“卖设备”——一套储能系统一次销售确认收入。果下科技的创新在于：将每一台储能设备视为一个Token能源节点，通过硬件快速铺设物理入口（甚至实现“负成本获客”），然后依托AI能量管理、峰谷套利算法、虚拟电厂调度等SaaS服务，从每个节点获取持续性的服务收益。

这套“硬件入口 + AI Token Energy SaaS”的闭环，本质上是将储能系统从被动的基础设施升级为主动的Token生产成本控制中心。当节点数量形成海量网络，果下科技便等同于运营着一座“AI Token能源工厂”——每调度一度电，即转化为一个有价格竞争力的Token。

从行业视角看，这种模式打开了储能企业的估值天花板：硬件毛利只是起点，未来数十年的服务性收入才是真正的价值沉淀。业内将这一模型称为“AI Token Energy SaaS”，其商业逻辑与云计算中的“按需付费”异曲同工。

三、两条技术路线，同一个产业爆发点

思格新能与果下科技被并称为“AI储能双雄”，但两者走出了截然不同的技术路径：

思格新能以“AI+储能”聚焦于可堆叠光储一体机，其旗舰产品SigenStor贡献超90%收入。凭借精准的产品定义，它在全球户用及中小型工商业储能市场快速占据份额，市占率近三成。其成长轨迹极具代表性：从2024年不足1亿净利润，到2025年跃升至近30亿元，一年完成从十亿级到百亿级收入的跨越。明日正式登陆港交所，意味着AI储能赛道迎来又一家具备规模验证的公众公司。

果下科技则更偏向系统级创新。其“储能即Token”战略面向的是AI算力中心这一场景——通过分布式储能节点与虚拟电厂调度，直接为数据中心提供低成本、低延迟的电力响应。2025年果下科技收入20.57亿元，利润1.03亿元，正处于思格新能2024年的业绩爆发前夜。

两条路线的共同点是：都踩在了AI算力需求倒逼能源基础设施升级的时间窗口上。无论是产品型公司还是系统型公司，都享受到了全球数据中心电力需求激增带来的结构性红利。

四、中国电网韧性：AI时代的“能源隔离墙”

更深层的产业优势，在于中美电力基础设施的代际差异。根据宏观预测，到2030年，中美两国将锁定全球数据中心电力增量的80%。但美国的电网呈现局部化、碎片化、老化特征，而中国依托特高压骨干网和强大的冗余承载能力，正在构建全球最具韧性的算力能源底座。

这意味着：中国AI企业不仅享受更低的电价，还拥有更稳定的电力供应和更灵活的储能调度能力。在极端天气、用电高峰或局部故障等场景下，中国的储能节点可以通过虚拟电厂快速响应，而美国部分地区可能面临数小时甚至数天的供电中断风险。

这种系统级的能源韧性，正在转化为中国AI大模型在全球竞争中的“隐形护城河”。Token的本质，不再只是算法输出的符号，而是由储能基础设施定价的硬通货。

五、产业展望：AI科技公司终将成为能源运营商

一个正在发生的趋势是：头部AI公司不再只关注算法和芯片，而是开始深度参与储能资产的规划与运营。甲骨文直接下单2.8GW燃料电池，本质上就是将自己从云计算服务商延展为能源自供给的运营商。

未来的AI科技巨头，很可能同时是分布式能源与超大规模储能资产的长期持有者。谁能率先实现低成本、长时储能与绿电的深度耦合，谁就握有全球Token的核心定价权。而随着思格新能明日上市，资本市场将拥有一个更清晰的参照系，来评估“AI储能”这一关键基础设施赛道的产业价值。

在这一轮产业变革中，以思格新能、果下科技为代表的中国AI储能企业，正从“配套商”走向“规则制定者”。它们所定义的“储能即Token”逻辑，或许将重塑整个AI产业链的成本结构与竞争格局。

AI的演进终局，不在硅片之间，而在兆瓦之间。

@爱发红包的虎妞 @话题虎