从电力到Token：AI算力的能源经济学

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核心结论一句话

在数据中心里，电力是最大的单项成本（占运营总成本 60%~70%）；但在 token 的价签上，它只占 2%~21%。真正被定价的不是电价，而是“每度电能换出多少 token”。

一条换算链（每级都能替代）

东西部 0.44 元/度的价差，折到 token 上是每百万 0.52 元。

三个能立住的判断

**一、电价差只在低价位上是护城河。**同样的 0.52 元，在 27 元/百万通道里只值 2 个百分点；在 4 元/百万通道里就是 13 个百分点。前沿模型可以留在东部就近服务用户，廉价模型则必须部署到西部绿电园区：这是算术结果，不是战略偏好。

**二、真正的杠杆是“token/度”，不是“元/度”。**电价能降一半，但受地理与网络条件约束；而每度电产出从 135 万提到 270 万 token，电费同样减半，且不占外部条件。缓存命中把输入价打到原价 3%，本质是把同一度电重复利用。这也解释了价目表的形状：输出比输入贵 3~4 倍，是因为解码串行、受显存带宽限制，是物理事实而非商业定价。

**三、碳会先于电费变成硬约束。**绿色算力设施评价里能源利用水平权重 42%（PUE 单项 24%，1.10 得满分、1.30 仅 4 分）；非绿电按 0.8273 kgCO₂e/度 计，每百万 token 约 0.74 千克；绿电占比要与所在省消纳责任权重挂钩（四川、青海、云南 70%）。“电便宜但不绿”会先失去订单资格，再失去价格优势。

规模感

2025 年全国算力中心用电 1700 亿度（占全社会用电 1.6%），2030 年预计 8000 亿度（约 6%）——若全按电网因子折算，相当于每年 6.6 亿吨 CO₂。这正是“算电协同”被写进 2026 年《政府工作报告》的现实原因。

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口径说明：电价、PUE、用电总量、政策权重、碳因子、API 价格均取自公开来源（含工信部评价指标体系专家解读的政策详情页、经济日报宁夏与贵州实地报道、新华网算力大会数据、DeepSeek 官方价目）；“每度电 135 万 token”是我自建模型的基准假设，参数与敏感性矩阵在网页第 02、05 节全部摊开，你可以按自己机房的真实吞吐替换重算。

如果需要，我可以把这套模型做成带输入框的小计算器（填入自己的电价、PUE、吞吐，直接算出 token 单位成本），或再补一版零碳对比（绿电直连前后每百万 token 的成本与碳双曲线）。