Token出海四大层次排行榜：新手必看对比

春节后辗转全国多个城市，密集拜访Token业务合作伙伴。几乎每到一处，都会被问及同一个话题：“Token出海”。

看到OpenRouter上国产Token占比持续走高，不少人误以为Token出海已形成规模化态势。但实地走访一圈后，现实远比想象中复杂——目前仍面临多重障碍，大规模落地尚需时日。

以下从四个层级逐一拆解Token出海的真实格局，供决策参考。

1 总论：Token出海的四个层级

从技术栈与运营主体角度，Token出海可划分为五个递进层次：

• 层次0：国外模型 + 国外企业运营 + 国外基础设施 + 国外芯片；
• 层次1：国产模型 + 国外企业运营 + 国外基础设施 + 国外芯片；
• 层次2：国产模型 + 国内企业运营 + 国外基础设施 + 国外芯片；
• 层次3：国产模型 + 国内企业运营 + 国内基础设施 + 国外芯片；
• 层次4：国产模型 + 国内企业运营 + 国内基础设施 + 国产芯片。

2 层次0：模型至芯片全链路不涉及中国

典型代表包括美国OpenAI的GPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini以及xAI的Grok等。这些模型由美国本土企业开发、运营，部署在美国的云计算基础设施上，核心芯片亦为美国产品。层次0与中国市场无直接关联。

3 层次1：海外企业部署国产模型

以DeepSeek为例，全球两大公有云巨头——AWS与Microsoft Azure——均已开放其API接口，支持调用DeepSeek模型。这标志着国产模型已实现“走出去”，但服务提供方并非中国企业。层次1的本质是“模型出口”，而非运营出口。

4 层次2：国内企业海外运营Token业务

多家国内云厂商正在海外积极布局Token服务。例如阿里云与字节跳动火山引擎，利用海外算力基础设施部署了Qwen与豆包模型，向全球客户提供API调用。此即层次2：模型与技术由中国企业提供，但底层基础设施与芯片均位于境外。

5 层次3：中国算力物理出海

真正意义上的“Token出海”往往指向物理层面——中国自建算力设施部署海外，直接服务当地用户的Token需求。这涉及双向跨境合规：国内政策是否允许算力与数据出境？目标国又是否允许数据回流？关于跨境数据流动与算力出海的实操问题，推荐阅读《中国AI模型出海真相：别再被“电力算力Token出海”忽悠了》，该文梳理得极为详实。

当前国内NVIDIA算力缺口巨大，国产算力在性能与生态上尚未形成足够竞争力。因此，国产算力大规模出海的规模短期内有限。层次3的典型特征：模型、企业与算力均为国产，但核心芯片仍依赖进口。

6 层次4：基于国产芯片的算力出海

国产算力伴随国产Token一同走向海外，已成为不可逆转的趋势，但前提是国产芯片必须实现大规模商业化落地。AI Token浪潮正在重塑基础设施标准，使计算生态要求大幅降低——Token本身正成为国产芯片突围的最佳窗口。预计未来两年内，国产芯片在性能与成本上将具备一定竞争力，届时国产算力与国产Token才能同步实现规模化出海。层次4意味着全链路国产化：模型、企业、算力、芯片全部来自中国。

7 总结

国产Token出海短期内难以爆发，长期看则是确定性方向。当前仍存在政策合规、算力缺口、芯片性能等多重挑战，需要产业链上下游协同攻坚，推动基于国产芯片的算力基础设施大规模走出国门。

（正文完）