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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。

风险提示：以上基金风险等级为R4（中高风险） 。以上基金属于股票基金，风险与收益高于混合基金
、债券基金与货币市场基金
。个股不作为推荐。投资者在投资基金之前 ，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件
，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的 、投资期限
、投资经验、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，独立承担投资风险 。指数表现不代表产品业绩 ，二级市场价格表现不代表净值业绩
。本基金为ETF基金，投资者投资于本基金面临跟踪误差控制未达约定目标 、指数编制机构停止服务
、成份券停牌等潜在风险、标的指数回报与股票市场平均回报偏离的风险 、标的指数波动的风险、基金投资组合回报与标的指数回报偏离的风险
、标的指数变更的风险、基金份额二级市场交易价格折溢价的风险 、申购赎回清单差错风险
、参考IOPV决策和IOPV计算错误的风险、退市风险 、投资者申购赎回失败的风险
、基金份额赎回对价的变现风险、衍生品投资风险等。

本资料不作为任何法律文件
，观点仅供参考，资料中的所有信息或所表达意见不构成投资 、法律
、会计或税务的最终操作建议 ，我公司不就资料中的内容对最终操作建议做出任何担保 。在任何情况下
，本公司不对任何人因使用本资料中的任何内容所引致的任何损失负任何责任
。市场有风险，入市需谨慎。

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：