Token出海要走得更远，数据治理体系要到位

“缺一不可，偏废则危。”

作者｜星雨

出品｜极新出海

AI出海正在经历一场范式级跃迁。

IDC在2026年6月发布的报告中首次系统界定了“Token出海”这个概念。认为Token不是加密货币，而是AI时代智能能力的计量单位，就像电力的“度”、流量的“GB”，而中国对Token也有独立的名字，叫词元。每调用一次AI能力，就消耗一定Token。Token出海，就是把中国的AI智能能力，以Token为单位输出到全球市场。

出海的标的物正在从实体商品变成智能能力本身。

IDC中国副总裁武连峰给出了判断：Token出海不是把便宜模型API卖到海外，而是把中国的模型能力、算力效率、工程经验和行业Know-how，转化为海外客户可以合规采购、透明计量、持续运营的智能生产力。

现实的出海现状

产品卖到海外容易，一手交钱一手交货，但是问题就来了，AI能力卖到海外后怎么算账。过去无论是卖硬件、还是卖软件，价格都是清晰的，并且边际成本是逐渐递减的。但现在AI开始按Token计费，Token值多少钱、Token怎么定价、怎么跟客户解释清楚Token的问题，全是新的“头痛点”。

同时还要考虑数据合规所带来的影响，数据合规会不会卡住业务。就一个GDPR在罚款上动辄上千万欧元，并且不同国家的数据法规简直是天差地别，有的欢迎，有的抵制。然后就出现了这种情况，如果数据不出境，别人不和你做业务；数据要是出境了，国内国外双重打击。

AI推理成本又要怎么控。每次调用都花钱，大多数老板根本不知道自己的Token消耗了多少、花在了哪里、产出是什么，效率无法量化，一不小心就Token破产了。比如Uber鼓励工程师无限制使用Agentic编程工具后，四个月内烧光了全年的AI预算。

还有就是海外客户凭什么相信你。模型可以远程调用，API可以跨境访问，但真正的企业级客户需要可落地的本地化服务。没有本地化的交付能力，技术再强也只是去卖工具，甚至别人都不看一眼。

这些问题好像在告诉我们：AI出海不再是简单的卖产品逻辑，我们要明白经营智能生产力怎么计量、怎么合规、怎么管成本、怎么落地，全部需要新的规则，是了解还是学习需要我们亲自下场，AI无法替代。

时间好像到了

现在，Token经济正在爆发。IDC预测2026年中国MaaS市场Token调用量将达40000万亿次，营收约186亿元，2024至2030年年复合增长率达1154.9%。2026年2月，中国AI模型在OpenRouter上周调用量首次超越美国。截至7月，中国模型近28天份额约63.5%，占据全球三分之二市场份额，美国模型仅为35.5%。中国AI大模型周调用量已经连续15周超过美国。

开源生态正在成为第一入口。阿里通义千问Qwen系列在Hugging Face的累计下载量超过9.4亿次，是同期其他8家主要国际开源模型组织合计下载量的2倍以上，正式超越Meta Llama成为全球第一开源大模型家族。

（图片来源：网络素材）

同时，海外需求正在升级。海外市场不再满足于能用，而是要求合规、透明、可持续。IDC报告指出，未来三年真正决定中国厂商全球竞争力的，是模型性能和Token单价，也是成本控制、合规能力和本土体验。

如何解决当下问题

可以建立全球分层部署架构，用节点位置决定成本、合规和体验

推理节点放在哪里，直接决定了成本、合规和体验三个变量。

如果按延迟敏感度分层部署，实时对话类任务放在离用户最近的区域节点，批量推理任务集中部署在成本更低的区域。如果按合规要求分区隔离，根据用户IP把请求分发到不同算力节点。首都在线通过统一API网关兼容各类国产大模型，一套标准化接口即可调度全球不同区域的模型服务。优刻得已在全球构建覆盖28个国家和地区的36个算力节点。阿里云2026年6月宣布法国巴黎、马来西亚柔佛地域正式开服，扩建日本东京和墨西哥数据中心。

构建区域化数据治理体系，数据不出境也能做全球生意

GDPR实施以来累计罚款超71亿欧元，数据合规是出海最大的硬约束。

我们可以推行数据本地化策略，核心业务数据存储在目标市场当地。汕头试点了一条新路：将大模型服务部署在华侨试验区的“来数加工”专区，这个区域像一个“数据保税区”，向海外用户提供Token调用服务，与国内互联网完全物理隔离。汕头已完整跑通“离岸数据中心—生产Token—海外调用—数据合规传输”的全链路闭环。

或者寻找本地合作伙伴。迅策科技与意大利Lutech共同开发遵循欧盟数据主权原则的AI转型解决方案。找对本地伙伴去合资，合规的问题其实就解决了一半。

（图片来源：网络素材）

设立企业级Token的总账本，要像管钱一样去管Token

国家数据局数据显示我国日均Token调用量已突破140万亿次，但大多数企业连自己每天消耗多少Token都说不清楚。

所以，我们要建立Token成本的部门级核算，每个部门每条业务线消耗了多少Token、花了多少钱、产出了什么价值，全部都要可追踪。把Token纳入到财务科目的管理，从技术调用升级为治理对象。腾讯云副总裁吴运声指出，越来越多企业开始通过不同模型组合、任务拆分等方式优化Token投入。金蝶“灵基”采用“席位费+用量点数”的双轨收费模式。硅基流动通过Token工厂模式提供高效MaaS服务，日均Token调用量达数万亿，服务超1000万用户和1万家企业客户，营收同比增长超10倍，海外市场单月营收达数百万美元。

构建本地化的交付生态，没有本地伙伴Token出海就是空中楼阁

模型可以远程调用，API可以跨境访问，但真正的企业级客户需要可落地的本地化服务。

从卖产品转向建生态。迅策与Lutech的合作模式可以复用：迅策输出技术底座，Lutech贡献本地行业认知和欧盟合规经验。建立本地交付团队，滴普科技在东南亚通过私有化部署、本地团队协同和持续运营机制，将AI能力转化为可长期运行的本地化生产力。接入区域生态平台，三大运营商已形成Token出海业务链，中国信通院也启动了“算力词元出海生态计划”。

这四件事分别对应四个层面的能力。部署架构让我们有地方提供服务，治理体系让我们能合规地提供服务，总账本让我们知道服务赚不赚钱，交付生态让我们能把服务持续做下去。

Token出海，缺一不可

那么我们回到最开始的问题。最焦虑的四件事，怎么计价、怎么合规、怎么控成本、怎么让客户信任，在IDC提出的四件事里都能找到答案。

我们可以简单的总结一下，全球分层部署架构解决的是在哪提供服务。区域化数据治理体系解决的是数据怎么合规。企业级Token总账本解决的是钱花在哪了。本地化交付生态解决的是怎么落地。

这四件事环环相扣。如果我们只做其中一件，AI出海一定走不远。只有这四件事同时推进，才有机会成为全球智能生产力运营商。

IDC中国副总裁武连峰的判断值得记住：谁能把Token从技术调用变成业务结果、财务预算和治理对象，谁就有机会成为全球智能生产力运营商。