《中国AI产业核心要素出海发展白皮书》发布：聚焦算力、Token与合规三大瓶颈

2026 年 7 月 18 日，InfoQ 极客传媒与 GMI Cloud 联合火山引擎、小米 MiMo、快手、出门问问、商汤科技、像素绽放 PixelBloom、Moka 等十余家产业链企业，正式发布《中国 AI 产业核心要素出海发展白皮书》（以下简称「白皮书」）。白皮书首次以「算力、Token、出海」三大核心要素为统一分析框架，串联上游基础设施与基础模型、中游 MaaS 算力平台、下游垂直应用四大参与主体，试图梳理中国 AI 企业全球化转型的现状、痛点与协同路径。

全球 AI 进入推理经济与 Agent 时代

白皮书引用 Gartner 数据指出，2026 年全球 AI 总支出预计将达 2.59 万亿美元，其中生成式 AI 支出同比增速达 59%；全球 AI 加速器市场规模已突破 2000 亿美元，英伟达 Blackwell 系列 GPU 成为主流基础设施标配。行业竞争逻辑已从参数竞赛的训练时代，切换为以高频并发、长链路智能体任务为核心的「推理经济」时代，Token 被定义为衡量 AI 产出与商业成本的通用计量单位。

白皮书披露的关键数据包括：

• 中国日均 Token 调用量已突破 140 万亿，两年内实现超 1000 倍增长；
• 企业在推理环节的累计资金消耗约占其 AI 总预算的 85%，占全球 AI 总算力开支约三分之二；
• 显存带宽决定超长上下文（KV Cache）处理上限，而 Token 的指数级爆发又反向推动数据中心架构向推理吞吐效能倾斜。

出海面临算力溢价、Token 通胀与合规壁垒

白皮书预警，中国 AI 企业出海已不再是简单的产品输出，而是面临三层现实鸿沟：

• 算力溢价：高端智算硬件受地缘供应链约束，算力已成为高资本排他的竞争资源，压缩全产业链利润空间；
• Token 通胀：全球 MaaS 市场已演变为非对称定价的「精细化通证经济体」，非英语语种在底层编码中普遍存在效率损耗与语义丢失；
• 合规壁垒：欧盟 GDPR、数据主权与「零留存」要求将合规能力推升为企业核心竞争力。

白皮书认为，「单打独斗」的时代已经结束，行业必须走向多方协同的「生态输出」，将重资产物理算力转化为弹性可调用的流动资源。

多主体协同构建出海增量闭环

白皮书提出的产业生态模型由四类主体构成：基础模型厂商提供技术支撑，MaaS 平台搭建服务桥梁，算力基础设施提供方夯实物理底座，AI 应用企业聚焦场景落地。白皮书强调，协同生态的核心价值在于分摊研发、算力运维与合规适配的刚性成本，减少各环节技术摩擦，并以应用端积累的市场数据反向驱动上游模型迭代，形成「技术—算力—场景—合规」的闭环联动，提升 AI 产业全球化的适配能力与抗风险能力。

出海方法论：算力、Token、合规三要素协同

白皮书将出海行动路径归纳为三要素协同：

• 算力侧：依托具备全球数据中心布局与多代际高端芯片（GB300、B300、B200、H200 等）的 AI Native Cloud，构建弹性可扩展的推理与训练底座；
• Token 侧：通过统一推理引擎聚合全球主流模型，提供标准化、低延迟的模型服务，以规模效应摊薄非英语语种的编码通胀；
• 合规侧：提前构建覆盖数据主权、隐私保护与本地化的合规体系，将其转化为可持续的商业竞争壁垒。

白皮书呼吁，中国 AI 产业需凝聚全行业出海共识，以生态协同替代单点竞争，在全球 AI 工业化浪潮中形成可落地、全链路的行动指南。