当电力价值以Token为载体完成跨境交付，中国AI算力服务正以 "算力不出境、服务与价值出境" 的创新模式，重塑全球数字服务贸易格局。国家统计局数据显示，中国日均Token调用量突破140万亿，较上年末增长超40%，两年间实现千倍级爆发。OpenRouter周度数据印证，中国AI大模型调用份额已占据全球30.89%，多款产品稳居全球前列。

在全球工业电价上涨、基建滞后的对比下，中国凭借电力成本与全产业链优势，成为AI算力服务的核心供给方。但Token出海的繁荣背后，数据跨境流动的合规风险正成为制约中国AI全球化的关键瓶颈，构建完善的合规体系，已成为企业破局的核心命题。

Token出海：数字价值跨境的新型范式

Token出海，是中国AI企业通过API接口向海外用户提供大模型推理、生成式AI等算力服务，以Token为计价单位完成全球服务交付与费用结算的商业模式。其核心逻辑是 "算力、电力在国内，服务在全球"—— 海外用户通过OpenRouter等平台发起调用请求，数据经跨境网络传输至中国境内数据中心，依托国内电力完成推理计算，结果回传至海外并按Token量完成结算。该模式实现了"电力价值的数字化出口"，既规避了算力硬件出境的技术壁垒，又通过数据要素流动完成价值转化，成为中国AI技术输出的主流形态。从产业维度看，Token已成为"智能时代的价值锚点"。

艾媒咨询预测，2030年中国Token调用总量将达7046680.4万亿次，2025-2030年复合增长率高达210%。全球AI智能体技术普及推动Token 消耗指数级增长，中国凭借稳定的电力供给、高效的基建能力与完善的产业链配套，形成显著成本优势。这种优势不仅吸引全球开发者转向中国大模型服务，更推动中国AI产业从本土应用向全球供给跃迁，构建起覆盖模型训练、算力调度、API服务、跨境结算的完整产业链。

Token出海模式下的数据跨境合规挑战

Token出海的本质是中国AI推理能力以数据要素形式实现全球交付。在此模式下，境外用户的请求数据入境、境内处理、结果回传出境形成完整闭环，嵌入多重合规风险。

当前，中国已构建以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为核心，配套《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》等规则的跨境数据流动监管体系，形成数据出境安全评估、个人信息出境标准合同（SCC）、个人信息保护认证的合规框架。Token出海的全球化、高频化、规模化特征，使企业面临境内监管的约束，叠加数据属性模糊、全链路管控难等问题，合规挑战尤为突出。

（一）个人信息跨境的规模性风险

Token出海服务全球海量用户，API调用的高频性、全球性，导致个人信息跨境流动呈现“海量、动态、不可控”特征。境外用户在提示词、交互内容中常嵌入姓名、联系方式、医疗健康、金融账户等个人信息，AI模型对该类信息的处理、存储及结果回传，均构成《个人信息保护法》第三十八条定义的“向境外提供个人信息”行为。

根据《促进和规范数据跨境流动规定》，企业自当年1月1日起累计向境外提供100万人以上个人信息（不含敏感个人信息）或者1万人以上敏感个人信息的应该申报数据出境安全评估。或自当年1月1日起累计向境外提供10万人以上、不满100万人个人信息（不含敏感个人信息）或者不满1万人敏感个人信息的，应当依法与境外接收方订立个人信息出境标准合同或者通过个人信息保护认证。Token出海场景下，全球用户的持续调用使出境规模快速扩张，大型模型服务商数月内即可触及百万级阈值，且规模动态增长、实时波动，企业极易因未及时申报、备案触发监管风险。同时，个人信息与非个人信息在提示词、推理日志中高度混杂，人工分类效率低、精准度差，进一步放大合规隐患。

（二）重要数据认定模糊

重要数据出境实行“强制评估、严禁未经评估出境”的刚性管控，企业需按行业重要数据目录主动识别、申报，未履行义务将面临高额处罚。但Token 出海场景下，重要数据的认定存在显著模糊性：一是AI训练数据集、核心模型参数、算法逻辑是否属于重要数据，行业目录尚未完全明确，不同地区、部门认定标准差异大，企业难以提前预判；二是大规模用户行为数据、行业推理数据、API调用日志等，可能因涉及经济运行、产业竞争力、公共利益被纳入重要数据范畴，但边界模糊、缺乏统一指引。

这导致企业陷入两难：若误判为非重要数据未申报，将面临高额罚款，甚至停业整顿、刑事责任。同时，核心模型参数、训练数据作为AI企业核心资产，出境评估需披露详细信息，存在技术泄密风险，进一步加剧企业合规顾虑。

（三）算法备案与生成式 AI 监管的全域适用要求

《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十七条规定，提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式AI服务，需开展安全评估并履行算法备案。Token出海虽服务境外用户，但模型运行、数据处理均在境内，仍需完成算法备案。未备案企业不仅面临国内监管处罚，其服务在海外市场也可能因合规瑕疵被限制接入。

（四）跨境全链路数据管控挑战

Token出海数据流动涉及多环节、多主体，全链路管控难度极大。一方面，境外接收方的合规能力、数据保护水平难以管控，存在接收方违规存储、滥用、二次传输数据的风险；另一方面是跨境传输链路复杂，数据经多运营商、多节点传输，加密、审计、溯源机制不完善，易发生数据窃取、篡改、泄露。

企业合规建议

（一）构建数据分类分级体系

以“分类精准、分级清晰、动态更新”为核心，建立覆盖全数据类型的分类分级制度。一是全面梳理数据资产，对提示词输入、模型训练、推理输出、调用日志等数据，按相关法律法规划分为个人信息（一般/敏感）、重要数据、一般业务数据等；二是制定分类分级清单，明确每类数据的合规属性、管控要求、出境路径，如敏感个人信息需严格脱敏、重要数据需专项评估；三是建立动态更新机制，结合业务拓展、法规变化、监管指引，每季度复核数据分类，及时调整重要数据、敏感个人信息认定范围；四是嵌入业务流程，在API服务开发、上线、迭代各环节落实分类分级要求，确保数据处理全流程合规。

（二）部署自动化检测与脱敏技术，降低跨境风险

依托AI技术构建对应技术防护体系。一是部署实时敏感数据检测引擎，基于大模型训练识别个人信息与敏感信息，对提示词、推理结果实现毫秒级检测，精准定位身份证号、医疗数据、金融账户等敏感内容；二是采用分级脱敏策略，对一般个人信息实施伪名化、掩码处理，对敏感个人信息实施匿名化处理，确保数据无法还原关联自然人，并确保脱敏全流程留痕，记录检测时间、敏感内容、脱敏方式、处理结果，留存日志不少于1年，满足监管审计要求。

（三）建立动态监测与阈值预警机制

针对个人信息出境规模动态增长特征，搭建动态监测体系。一是开发数据出境监测平台，实时统计当年累计出境的一般个人信息、敏感个人信息数量，按地区、用户群体、业务场景多维拆分；二是建立分级响应机制，针对不同规模的个人信息采取不同预警措施。三是联动业务规划，结合市场拓展计划预测出境规模，提前布局合规路径，实现业务发展与合规推进同步。

（四）落实算法备案与安全评估

确保境内运行的AI模型完成算法备案，同时建立输出内容的安全审核机制，防范违规内容生成风险。

（五）完善合同与责任体系，明确跨境权责边界

通过合同条款明确合规义务，防范法律纠纷。一是优化境外用户服务协议，明确数据处理范围、存储位置、使用期限、出境方式，约定用户保证提交数据不包含非法、敏感内容，承担违规提交责任；二是规范境外接收方合作协议，与API聚合平台、海外企业客户订立专项协议，明确接收方仅按约定用途处理数据，采取等同中国法规的数据保护措施，禁止二次传输、泄露、滥用。

（六）强化技术支撑与组织保障

企业应当构建完善的跨境数据安全技术体系，采用端到端加密、跨境数据网关、隐私计算、区块链存证等技术，保障数据传输安全。同时，设立专职合规团队，配备首席数据合规官（DPO），整合法务、安全、技术、业务力量，统筹境内外合规事务；此外，建立合规培训与考核机制，定期开展法规、技术、流程培训，将合规指标纳入部门与个人绩效考核。

小结

Token出海作为数字服务贸易的创新形态，既具巨大商业价值，也面临严峻合规挑战。企业需以系统性思维构建全链路合规能力，平衡安全与发展、合规与创新，才能突破全球数据监管壁垒，将中国AI的成本优势、技术优势转化为可持续的全球竞争优势。

未来，随着全球AI治理协同深化，Token出海的合规环境将持续优化。中国企业唯有坚守合规底线、创新合规模式，才能在全球AI竞争中行稳致远，让中国算力服务惠及全球，推动构建开放、安全、共赢的全球数字经济新生态。

参考：

1. Four Governance Approaches to Securing Advanced AI

2. 《“算电协同”首入政府工作报告——Token出海的法律思考》

3. 《Token出海：以Token计价的中国AI算力服务出口模式》

4. 《Token：完善全球数据治理的突破口》

5. AI Trends in Cross-Border Compliance 2026

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