你今天用了几次AI？

写周报、改文案、查资料、让它帮你想个标题……这些事现在稀松平常。但我最近看到一个数字，愣了一下——

截至2026年6月，全国日均词元（Token，你可以理解成AI处理文字的最小单位）调用量，已经突破500万亿。这比2024年初的1000亿，涨了大约5000倍。

5000倍是什么概念？需求在指数级往上冲。可很多人没注意到一件事：

AI越聪明，越耗电。

就在10月20日，物理AI与世界模型大会上，七家公司和机构联手发布了一份白皮书，专门要解决这件事。我看完觉得，这跟咱们做企业的人关系，比想象中大。

一、先说个反常识的事：AI正在变成“电老虎”

过去我们觉得，AI是软件，是代码，是飘在云上的东西，跟耗电有什么关系？

关系大了。

刘世锦前几天接受采访时打过一个比方：一个较大规模的数据中心，用电量相当于一座中等规模城市。业内还有句话，“模型的竞争是算力的竞争，算力的竞争是电力的竞争”。

更关键的变化是——以前AI主要在“训练”，也就是在机房里阶段性地学东西，负载是可以中断、可以调度的；现在AI进入“推理”时代，你每问它一句、它每答你一次，都是一次实时的电力消耗，而且你随时可能发问，负载像潮汐一样忽高忽低。

需求是绿色的，耗能却是实打实的。这个矛盾怎么解？

二、Token工厂是个啥？我给你打个比方

这份白皮书全名《绿色词元（Token）工厂技术白皮书》，名字挺唬人。我把它翻译成人话。

你可以把它想象成一座“用绿电造AI能力”的工厂。

光伏发的电、风电发的电，是“原材料”；服务器算力是“生产线”；最终生产出来、能卖给你的产品，就是一个个标准化的Token——也就是AI回答你问题的能力。

它整体分五层，从下往上是这样一条流水线：

这套逻辑，白皮书里叫“电—算—Token”的价值转化。说白了就一句话：让一度绿电，最终变成你用得起、用得好的一次AI回答。

三、最难的地方：要在毫秒级同时伺候好“两尊佛”

为什么这件事值得七家单位一起干？因为它真的难。

难处在于，它要在毫秒级的时间精度上，同时满足两个约束：

一头是用电。风电光伏靠天吃饭，太阳不晒、风不刮，出力就波动，电价还随时变。

另一头是算力。用户的需求说来就来，AI回答还不能卡顿、不能掉线，服务得稳定。

这就好比开一家工厂，上游的原材料供应忽多忽少，下游的订单还要求随叫随到、分秒不差——中间的调度难度可想而知。

白皮书给出的解法叫“三维耦合”：绿电能力、能源调度能力、算力运营能力，三者深度咬合。注意，它强调的是“乘法效应”，不是简单做加法——三样东西各自及格还不够，得配合起来，效率才能成倍地往上走。

四、这跟中小企业有什么关系？三点实在的

说回咱们做企业的——这事跟你至少有三点实在的关系。

第一，以后用AI可能更便宜。这套模式把绿电的成本优势，转成了Token的价格优势。AI推理成本往下走，意味着咱们用AI工具、做AI应用的门槛会越来越低，这对没钱自建算力的中小企业是利好。

第二，产业园区和工厂多了条转型路。白皮书明确说，“算电融合”会催生万亿级市场，给产业园区、工业企业提供转型升级路径。如果你厂里有屋顶光伏、有闲置空间，“绿电直连”算力设施，未来可能是门新生意。

第三，这本身就是双碳的一条新主线。政策已经铺好了：今年3月，“算电协同”第一次写进政府工作报告；5月，四部委联合发文，把“绿电使用比例”作为重要指标，鼓励算力设施绿电直连。从“能耗双控”转向“碳排放双控”，靠的就是这种创新，而不是简单地拉闸限电。

写在最后

双碳走到今天，真正有意思的，不是“少用点电”，而是“怎么把电用得更聪明、更干净”。

AI是这一轮最大的用电增量，绿色Token工厂想做的，就是让这个最大的增量，从一开始就长在绿电上。

这盘棋才刚开盘。

你平时用AI多吗？有没有感觉到这一年AI工具变便宜、变好用了？评论区聊聊你的体感。

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