2026开年，“龙虾潮”席卷全球——智能体OpenClaw上线数周登顶GitHub星榜榜首，成为史上增速最快的开源项目。国内也掀起了“养虾热”，腾讯、阿里、字节等大厂纷纷下场，搭建自己的龙虾系产品。
OpenClaw的出圈打破了固有认知：AI产品已从“聊天工具”进阶为了 “自动执行系统”。但实现这种“自动化”的代价，是Token消耗的指数级暴增。为完成单条复杂指令，智能体需在后台向大模型发起高频循环调用。这一惊人的Token吞吐量不仅化作尝鲜用户的高额API账单，更直接砸向了现实电网。
实际上，这笔账单的大头是电费。Token是由高性能GPU在消耗大量电能、完成千亿次运算后生成的“数字燃料”。由此可见，AI的核心是算力，算力的根基是电力。当算力需求爆发，AI产业的用电需求快速增长，全产业链的碳排放激增也成必然结果。
从生命周期来看，AI的高碳属性在制造端已经显现。以全球最大的芯片代工厂台积电为例，其2024年范围2碳排放（即企业外购的电力、热力/蒸汽在生产过程中产生的排放）高达12,674,921tCO₂e，占总排放比重过半。这源于先进制程的高能耗属性，如EUV极紫外光刻技术、复杂先进封装等，这些顶尖工艺需要更多电力，直接推高了制造阶段的总碳排。
进入训练与推理环节，能耗压力进一步显现。数据显示，GPT-4训练阶段综合能耗为GPT-3的20倍，大模型迭代与参数规模扩张意味着训练能耗的指数级增长。而智能体的普及，让推理端的高频、长链路调用成为常态，Token需求的暴发直接转化为了持续、刚性、巨量的电力支出。
为减少碳排放，微软、谷歌等AI巨头已加速推进供应链的绿电替代，并长线布局核能。然而，欧美老旧电网的扩容与核电重启周期动辄以十年计，这让拥有庞大绿电底座的中国，掌握了算力博弈的主动权。
依托“东数西算”工程与超前的可再生能源装机布局，中国已建成全球最大规模的绿电基础设施，全社会用电量绿电占比接近4成。在AI算力需求爆发的当下，中国的绿电优势转化为了核心竞争力，通过“低碳token出海”的方式，承接全球溢出的算力需求。
在向外输出的同时，AI也向内赋能各行业的低碳转型。以青钥Cyacle为代表的AI-Native碳管理工具，通过AI实现了碳数据自动采集、精准核算、减排路径推演与全价值链降碳规划。这不仅将助力纺织、化工、机电等行业攻克降碳难题、提升企业ESG表现，更为中国“十五五”时期双碳目标实现提供了有力支撑。
🌏️碳衡「碳视图」，用数据透视政策风向，以图表拆解低碳变局。