2026年2月，全球AI产业见证了历史性的权力移交 。OpenRouter数据显示 ，中国大模型周调用量（Token）首次超越美国
，在全球前五中独占四席
。当国产AI模型以“量大管饱”的姿态席卷全球开发者生态，这不仅是算法的胜利 ，更是底层算力与应用生态的共振。

随着春节后国产大模型在海外调用量的井喷式增长
，资金对于科创板AI硬科技资产的关注度显著回升 。这种关注并非盲目跟风，而是基于一个确凿的事实：中国AI正在蜕变
。作为精准锚定这一进程的工具 ，科创人工智能ETF华夏(589010)近日大幅回调
，价格达到近三个月的低点，处于低位布局绝好时机。

一
、热点解读：Token出海 ，不仅是流量更是“数字石油 ”

在深入这场大变局之前
，我们需要先理解一个核心概念：Token（词元） 。

简单来说，Token是AI理解人类语言的最小单位。正如我们要学习一门语言必须先掌握单词 ，AI处理文本时，也会将一段话拆解成一个个Token
，一个长句可能由数十个Token组成
。在AI时代，Token调用量就等同于用电量或石油消耗量 ，它是衡量一个大模型真实使用强度、商业价值与渗透深度的硬指标。

2026年2月26日
，全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter发布了一组令硅谷侧目的数据：2月9日至15日当周，中国模型以4.12万亿Token的调用量 ，历史上首次超过同期美国模型的2.94万亿 。紧接着的一周（2月16日至22日）
，这一数字进一步冲高至5.16万亿，三周内实现了127%的爆发式增长
。

图：中国模型Token调用量历史上首次超过美国 ?来源：“口罩哥研报六十秒”公众号

在这份沉甸甸的成绩单背后 ，是一个令人振奋的细节：OpenRouter平台近47.17%的用户来自美国
，而中国开发者占比仅约6.01%。这意味着，这惊人的调用量并非来自国内市场 ，而是全球开发者——尤其是北美和欧洲的极客们
，在对比了GPT-5 、Claude4等模型后，基于性能与成本的考量 ，选择了“中国制造
” 。

故事的转折点发生在2026年春节
。当硅谷还在争论Scaling?Law（缩放定律）是否触顶时，中国厂商集群式发力。MiniMaxM2.5
、月之暗面KimiK2.5、智谱GLM-5和DeepSeekV3.2四款模型
，凭借极高的性价比和推理能力，迅速占领了全球前五调用榜单中的四席 ，合计贡献了前五名总调用量的85.72% 。

这种增长逻辑与过去不同
。过去
，我们谈论出海多是社交 、电商等终端App；而现在，中国输出的是底层API服务。开发者们发现 ，国产模型在处理复杂代码编写
、长文本分析和多智能体协作时
，不仅响应速度极快，且Token单价具有绝对竞争优势 。降维打击式的渗透标志着中国AI产业正式开启了确定性增长的新时代
。

二、产业链透视：从算力底座到全球应用的传导

“Token出海”并非单一模型的孤勇奋战 ，而是整条产业链能力的集中外溢。

1.上游：算力基建的蓄水池效应

Token消耗量的爆发式增长
，直接拉动了对底层算力的饥渴 。国产GPU 、AI服务器以及高速互联模组的需求正经历指数级扩张。随着OpenAI近期宣布获得1100亿美元巨额融资用于构建10吉瓦级数据中心，全球算力竞赛已进入白热化
。在国内 ，以寒武纪为代表的算力领军企业
，不仅受益于国内大模型的推理需求，更在“算力自主可控 ”的战略指引下 ，承载着构建中国版“星际之门
”的重任。

2.中游：模型算法的进化场

国产模型厂商在充分竞争的市场中，打磨出了极强的适应性 。从阿里的通义千问到字节的豆包
，再到DeepSeek，国产开源生态已成为全球第一
。这种“全尺寸
、全模态”的布局 ，使得模型性能与国际顶级的差距几近抹平
，甚至在视觉理解和代码能力上实现反超。这为下游应用提供了肥沃的土壤，让AI不再是昂贵的实验室玩物 ，而是触手可及的生产力工具 。

3.下游：应用集成与智能体的跃迁

当Token成本大幅降低
，AI应用正从聊天对话向Agent智能体进化
。无论是金山办公的WPS?AI，还是石头科技的具身智能探索 ，都在利用低成本Token重塑交互体验。Token的爆发
，意味着AI正在真正进入工厂、办公室和千家万户的终端设备中 。

图：Max Claw上线MiniMax 智能体将继续加大Token调用量需求 ?来源：MiniMax

三 、投资逻辑：三重维度锚定AI长牛主线

面对这波由“出海 ”引发的产业浪潮，投资逻辑可以概括为以下三个维度：

逻辑一：全球竞争力溢价

国产模型在海外调用量的领先 ，验证了中国大模型不仅能“活下来
”
，还能“走出去”
。这种全球竞争力将带来业绩与估值的双重重估。当中国模型成为全球开发者的首选，国产大模型调用量的指数级增长会沿着“Token—算力—芯片 ”路径反向传导 ，为产业链中上游公司提供扎实的业绩支撑，国内相关的API服务商及背后的算力支撑链将迎来确定性增长 。

逻辑二：推理侧算力的“长坡厚雪
”

训练需求可能随模型迭代波动
，但推理需求随用户量增加是永无止境的
。Token消耗量的爆表，直接利好提供高速互联芯片（如澜起科技）
、国产替代AI芯片（如寒武纪）以及高性能计算环境的硬科技公司。

逻辑三：ETF的配置优势

AI技术迭代极快 ，个股波动巨大（如3月初部分模型概念股的回撤） 。科创人工智能ETF华夏(589010)采取“一揽子”布局策略
，既能捕捉到类似DeepSeek这类算法突破带来的爆发力，也能通过持仓多元化分散单一公司波动的风险。

四、分享人工智能时代红利 ，锚定AI全产业链

作为投资中国人工智能产业的旗舰工具
，科创人工智能ETF华夏(589010)紧密跟踪上证科创板人工智能指数
。

纯粹的成分构成：该指数精选30只市值大 、流动性好的人工智能代表性企业，涵盖了从底层的寒武纪（AI芯片） ，到中游的澜起科技（内存接口）、金山办公（软件应用）
，再到下游的机器人与智能终端龙头。

极致的研发强度：数据显示，该指数成分股的研发投入占比常年维持在26%以上 ，远高于沪深300等主流宽基 。在AI这个拼投入
、拼迭代的赛道
，高研发投入就是穿越周期的最强护城河
。

高弹性的交易特征：依托科创板20%的涨跌幅限制，该ETF在市场情绪回暖或技术利好释放时 ，往往能展现出更强的进攻性。截至2026年3月初，该ETF规模维持在25亿元左右
，日均成交额活跃，是机构与大资金布局AI赛道的重要通道 。

“Token出海 ”首超美国 ，是中国AI产业从跟随者向定义者转变的里程碑
。这不仅是算力与电力的胜利
，更是中国工程师红利与市场广度的成功。在这个变革的时代，唯有把握核心、顺势而为 ，方能共享智能未来的红利 。

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、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上 ，理性判断并谨慎做出投资决策
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注：以上所提及ETF均不收取中购费
、赎回费、销售服务费，中购赎回代理机构可按照不超过0.5%的标准收取佣金 ，其中包含证券交易所 、登记结算机构等收取的相关费用；此外
，相关ETF的管理费率和托管费率（均从基金资产中扣除）如下表格所示：