AI 热潮背后的经济账：业内人士拆解 AI 算力真实成本

一句话看懂：针对“AI 算力成本中 60%—70% 是电费”的普遍说法，行业技术负责人给出了精确拆解：该比例仅适用于运营阶段的运维费用，而非智算中心的全生命周期成本。一座投资约 15 亿元的万卡级智算中心，电费加运维的总占比不超过 20%。

事件核心：发生了什么

2026 年 3 月，中国词元（Token）日均调用量突破 140 万亿次，AI 算力背后的电力成本成为关注焦点。近日，沐曦股份联合创始人、CTO 兼首席硬件架构师彭莉在央视《对话》节目中，对算力成本构成进行了专业解读。她明确指出，“AI 算力成本 60%—70% 都是电费”这一说法，实际指的是运营过程中的运维费用占比，而非从建站到退出的全生命周期总成本。以一座投资约 15 亿元的万卡级智算中心为例，在其整个投入成本中，电费加运维的占比合计不超过 20%。但在进入运营阶段后，电费确实是主要开销，此时电力能效成为降本的关键。

为什么重要

这一讨论直接关系到 AI 大模型商业化落地的成本预期。如果外界误以为“电费占 60%—70%”，容易高估 AI 应用的长期边际成本，进而影响开发者定价、企业采购决策和资本市场对算力公司的估值。彭莉的拆解揭示了一个更健康的成本结构：前期 80% 以上投入来自 IT 设备、数据中心基建等一次性资本支出，运营期电费虽然占比高，但绝对值可以被优化。这为行业提供了更理性的成本模型，也有助于评估芯片能效优化、液冷技术等方案的真实价值。

对用户/开发者/创作者的影响

对于开发者，API 调用价格的压力可能没有想象中那么大——运营成本中可优化的空间（如提高能效、使用更高效芯片）依然存在，这意味着模型推理成本仍有下降可能。对于内容创作者和企业用户，算力成本的构成透明化有助于更理性地评估长期使用 AI 服务（如图像生成、文本处理）的预算。对于硬件和算力采购方，彭莉提到的选择电力合作伙伴的两个标准——“成本”与“通用、易用、稳定可靠”——提供了可参考的评估框架，未来在选址、选电时需更多考虑能效和电力基础设施的可靠性。

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值得关注的后续

能效优化是否会成为芯片厂商新卖点：运营阶段电费成本高，芯片和散热技术的能效提升（如液冷、先进封装）将直接影响智算中心的长期盈利能力，是否有更多厂商跟进相关技术指标披露。
词元定价是否会调整：随着成本结构被清晰拆解，AI 模型厂商（尤其国内大模型公司）是否会在 API 定价上做出更透明或更具竞争力的调整。
智算中心投资热度是否受成本拆分影响：目前公开信息显示，一次性投资仍是最大成本项，这可能会影响地方政府和企业对新建万卡级算力中心的投资节奏与回报周期评估。

来源：Readhub · AI

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