中国日均token调用量从2024年初的约1000亿飙升至2026年3月的140万亿——两年增长逾千倍。推理已占机器学习计算80%-90%需求，一个对话式AI的年推理耗电量可能超出训练数十倍。每百万token推理电费可达1.4元，占API定价的7%-28%。清华大学联合Linux基金会的这份报告系统分析了AI推理能耗的构成与优化路径，首次给出了从单位token能耗到电费账单的完整测算框架。

模型训练是一次性投入，推理是持续性支出。一个对话式AI部署后，年推理耗电量可能超出训练数十倍。2025年全球数据中心用电激增17%，AI推理是主要驱动力之一。
中国市场的token调用量增速远超全球平均水平。2024年初日均约1000亿次token调用，到2026年3月已飙升至140万亿。这一增速意味着推理能耗将在未来数年内持续保持指数级增长态势。

报告建立了单位token电费的测算公式：单位token电费 = 每token消耗电量 × 电价 × 数据中心电能利用效率（PUE）。以典型数据中心电价和PUE计算，每百万token推理电费可达1.4元，占API定价的7%-28%。
不同模型、不同配置下的电费差异可达数倍，这意味着能效优化直接转化为成本优势。

Qwen3.5-397B与Llama4-Maverick在相同硬件、相同精度条件下，能耗差距达到3倍以上。这一差距意味着在相同吞吐量下，选择能效更优的模型每年可节省数百万元的电力成本。

能耗随批处理大小增大单调下降。合理配置并发数对降低推理成本的收益超过模型选型本身。在批处理大小从8提升至128的过程中，单位token能耗可降低50%以上。

DeepSeek-V4在vLLM引擎下文本场景能耗为4.43 J/token，切换到SGLang后骤降至0.97 J/token，降幅达78%。这一差距远超不同模型之间的能效差异。

同样在文本场景，吞吐量从487 tok/s提升至2763 tok/s，提升5.7倍。推理引擎的成熟度直接影响服务吞吐能力，进而影响单位token的摊销成本。

当前能耗获取高度依赖NVML接口，精度不足。报告提出高精度能耗测量平台方案——在芯片供电轨道上串联精密分流电阻，利用1kHz高精度电流监控芯片采样，实现Token级瞬态能量特征捕捉。
Token级测量将揭示通信能耗、长尾能耗效应，支撑动态电压频率调整，为AI推理的精细化能耗管理提供数据基础。