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但隨著硬件架構(gòu)迭代，卡單token的成本下降，能源價格在全球AI競爭中的重要性與日俱增。據(jù)我們測算，千萬億級全球日均token用量對中國電量和電力或有10%級別彈性，對綠證價格、容量電價甚至電量電價的拉動顯著。推薦：1）低估值的綠電，有望充分受益于AIDC清潔能耗需求；2）推理時代電力瓶頸的出現(xiàn)大概率先于電量，容量電價市場化利好火電；3）重申我們1月報告《中美電價剪刀差——中國電力股何時見底I》的結(jié)論，2026年開始電力供給側(cè)降速，電力板塊步入配置窗口，token出海只是錦上添花。
　　推理時代，Token出海對中國電量/電力的潛在拉動超過10%
　　訓練時代，海外大模型由于數(shù)據(jù)管制不會布局核心算力在中國，國內(nèi)大模型本土AIDC的需求增長又受制于國產(chǎn)芯片能力。推理時代，Anthropic/OpenAI等海外企業(yè)部署邊緣算力在中國的探索逐步成熟，而國內(nèi)大模型的規(guī)模效應與成本優(yōu)勢在token競爭中開始體現(xiàn)。我們測算常見參數(shù)的MoE推理模型每百萬token的電耗在0.01-1度，若全球日均token調(diào)用量達到千萬億級別（目前百萬億級），對中美用電量的彈性在2%-12%。假設國產(chǎn)大模型1）30%-50%的市占率，2）70%-90%的本土算力部署，token需出海帶來的用電需求對中國電量/電力的正向拉動可能達8%/18%。
　　硬件優(yōu)化與架構(gòu)創(chuàng)新帶動單位算力GPU降本，電價占比快速提升
　　雖然中美電價自2025年底開始已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的剪刀差，但我們測算電力在AIDC和token的單位成本中占比通常都不超過9%，芯片依然是當前算力競爭的決定因素。1）高配訓練版AIDC中，電價占比僅5%；推理模型對峰值浮點算力的要求大幅降低，國產(chǎn)芯片適配度提升，硬件降維后電價占比翻倍達10%。2）token成本中，頂配海外芯片電價占比6%-8%，自研推理級芯片可能會推升電價占比上升至20%-30%。我們認為能源成本在AI競賽中的重要性提升；至少中國寬松的電力供需不會成為算力擴張的瓶頸。
　　Token出海的電價彈性：綠證先于容量先于電量
　　根據(jù)我們的測算，國產(chǎn)token的全球競爭力有望增厚：1）我國2026-30年綠電需求4%-33%，利好本就折價的綠證價格；2）實現(xiàn)我國2026-30年容量電價增厚50-300元/千瓦有較大概率。中美兩國在AI的需求爆發(fā)下缺電量的概率都不大，但是電力的緊張幾乎都是確定性的。事實上，因為推理模型產(chǎn)能利用率顯著低于訓練，這意味著相同耗電量情況下，推理模型用電負荷更高；后訓練和推理時代，AI對電力需求的彈性可能勝于電量的彈性。
　　與市場觀點不同之處
　　市場尚未意識到AI的全球競賽已經(jīng)從“訓練時代”演化到“推理時代”，國產(chǎn)與海外算力的差距在縮小，Agent模式的token消耗將會呈現(xiàn)指數(shù)增長。市場可能認為中國大模型token出海的核心競爭優(yōu)勢是電價，但是我們測算發(fā)現(xiàn)電價占比目前僅10%，隨著芯片推理經(jīng)濟性和效率的優(yōu)化、電價在單位token的成本中占比有可能持續(xù)提升。
　　最利好綠電和火電,尤其推薦關注低估值港股
　　推薦：1）受益于AIDC可再生能源需求的龍源H、綠發(fā)、京能清潔、中廣核H、節(jié)能風電等；2）受益于容量電價彈性的建投、京能、浙能、淮河、陜西能源等；3）電量和電價彈性下利潤兼具彈性、估值兼具性價比港股火電，如華能H、華潤和中國電力；4）2026年開始中國基荷電源和新能源裝機都會降速，板塊已經(jīng)步入配置窗口，推薦龍頭長電、國投、川投等。
　　風險提示：單位token能耗下降，數(shù)據(jù)本地化的法規(guī)挑戰(zhàn)（海外API調(diào)用中國的大模型的算力需要本地部署），中國供給增速能否如期下降。