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过去二十年，中国数字经济的核心逻辑是“流量互联网”。无论是搜索、电商，还是短视频平台，本质上都依赖于用户规模扩张与注意力分发效率提升，进而带动广告和交易转化。但随着用户红利触顶，流量互联网的增长模式逐渐见顶。

如今，中国AI产业的叙事重燃，折射出另一条产业主线——“算力互联网”的崛起。AI大模型的快速普及，让算力、存储、网络带宽 成为稀缺资源，行业竞争的焦点正从“谁能获取更多流量”转向“谁能提供更高效、更低成本的算力服务”。

一、为什么算力成为新核心？

1.大模型迭代速度加快

模型参数规模不断攀升，对底层算力需求成倍增加。高盛预计，到 2027 年，全球数据中心的功率需求将从当前约 55 GW  增长至 84 GW ，其中 AI 工作负载占比将从 14% 提升至 27% 。这意味着算力将成为数字经济的新“水电煤”。

2.企业级应用临界点到来

金融、制造、医疗、政务等行业客户，正在将大模型嵌入生产系统与决策流程。这类场景对实时计算与高可靠性 要求极高，直接拉动推理阶段的 Token 消耗。

3.Token = 新的“活跃用户数”

流量互联网时代，日活用户（DAU）是平台商业价值的核心指标；而在算力互联网时代，Token 消耗量 正逐渐成为衡量大模型使用强度和商业潜力的关键指标。

二、Token 消耗暴涨的产业意义

根据高盛引用 Frost & Sullivan 的数据，2025 年上半年 中国企业级大模型的日均 Token 消耗已达到 10.2 万亿（trillion） ，较 2024 年下半年环比增长 363% 。这一增速远超市场预期，标志着企业级大模型应用已经从“试点阶段”进入“规模化落地”。

典型场景包括：

1. 银行在风控与反欺诈系统中批量调用大模型；
2. 制造业在设计与工艺流程中反复调用模型优化参数；
3. 政务服务需要大规模多语种、多场景的对话支持。

这些场景的共同点是：高频调用+稳定需求 ，形成对 Token 的长期刚性消耗。一旦完成嵌入，就会形成稳定的算力需求池，远比C端热点应用更具可持续性。

三、阿里云的商业模式弹性

在这一背景下，阿里云的定位格外关键：

1.算力即服务（IaaS 层）

阿里云是国内最大的云服务商，市场份额约 47% 。随着企业 Token 消耗量的增加，阿里云可以直接通过算力租赁获取稳定现金流。

2.平台即服务（PaaS 层）

阿里正构建面向企业的大模型服务平台，将大模型调用打包为可配置的 API 与工具。随着调用需求增长，阿里有望在云使用费之外收取增值服务收入 ，提升利润率。

3.生态绑定效应

企业一旦在阿里云生态中完成模型部署与流程对接，迁移成本极高。这会带来类似当年“电商生态锁定”的网络效应。

高盛在研报中指出，阿里云的业绩弹性正在超预期，并将阿里巴巴集团整体的目标价从 163 美元/ADS 上调至 179 美元 ，核心理由之一就是企业级 Token 消耗带来的增长空间。

四、长期影响：业绩与宏观层面

1.业绩可见性增强

与消费互联网不同，算力需求具备更强的确定性。企业级 Token 消耗的稳定增长，将驱动阿里云 IaaS 稳步增长，同时带动 PaaS 与 SaaS 毛利率提升。

2.对中国经济的拉动

高盛测算，从**  2026 年**开始，生成式 AI 将为中国潜在 GDP 增速贡献 0.2–0.3 个百分点/年 （此前仅为 0.1 个百分点），且到 2030 年 AI 普及率将超过 30% ，意味着企业级需求的释放才刚刚开始。

3.能源与基础设施压力

高盛同时警示，到 2030 年全球数据中心电力需求将较 2023 年增长 165% ，全球电网改造和输配电系统需投入约 7200 亿美元 。在中国，电力与冷却设施可能成为约束算力释放的关键瓶颈。

五、投资启示与风险提示

投资启示

1. 估值逻辑重塑 ：阿里云从“互联网公司”逐步转向“基础设施+平台公司”，估值框架有望切换。
2. 行业 Beta + 公司 Alpha ：算力需求确定性带来行业红利，阿里凭借领先份额与生态锁定，有望跑赢行业。
3. 长期配置价值 ：企业级 Token 消耗的刚性增长，使阿里云具备稳定的中长期配置价值。

风险提示

1. 技术替代风险 ：未来若出现更高效的计算范式（如量子计算），可能削弱现有云算力模式。
2. 政策合规风险 ：数据与隐私监管趋严，短期可能影响企业落地节奏。
3. 竞争风险 ：华为、腾讯、百度等厂商加大投入，若同质化竞争激烈，利润率承压。
4. 能源瓶颈风险 ：若电力供给、冷却设施不足，算力释放将受限，短期影响业绩兑现。

结论

中国AI基础设施叙事的重燃，并非短期热度，而是产业逻辑的深层转变。企业级大模型的 Token 消耗暴涨，使阿里云在算力互联网时代具备更高的商业模式弹性。高盛的多份报告显示，从企业 Token 消耗到宏观 GDP 拉动，AI 已进入“规模化落地—基础设施重构”的关键阶段。对投资者而言，这既意味着长期的配置价值，也提示了在能源、政策与竞争上的潜在风险。