2月井喷！中国AI调用量首超美国，四款大模型霸榜全球前五

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003cp\u003e每经记者：宋欣悦每经编辑：肖勇,王嘉琦,高涵\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2月，中国AI的模型调用量爆发式增长，首次超过美国。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，9日~15日这周，\u003cstrong\u003e中国模型𱓶.12万亿Token的调用量，首次超过同期美国模型񊄪.94万亿Token。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e16日~22日这周，中国模型的周调用量进一步冲高񑎃.16万亿Token\u003cstrong\u003e，三周大�%，\u003c/strong\u003e而同期美国模型调用量跌񑎀.7万亿Token。与此同时，全球调用量排名前五的模型中，中国模型占据四席，这股强大的增长动能，并非依赖单一爆款产品，而是中国AI厂商集群式崛起。\u003c/p\u003e\u003cp\u003eToken是AI模型处理文本的最小单位。相比用户数，\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003eToken调用量\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e是更能真实反映AI模型使用强度、用户粘性及商业价值的关键指标。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e中国模型厂商，正凭借快速迭代和成本优势占领全球市场，国产算力需求正经历指数级增长。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_0--\u003e榜单洗牌：中国Token调用量首超美国，四款大模型霸榜\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eOpenRouter平台，汇聚了全球数百种大语言模型，拥有超�万开发者用户，是目前全球最大的AI模型API聚合平台。\u003c/strong\u003e因此，其API调用量数据被视为洞察全球AI应用落地趋势最真实的“晴雨表”，因为它直接反映了开发者“用脚投票”的选择，体现了模型在实际应用中的受欢迎程度和竞争力。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e值得注意的是，该平台的用户主要由海外开发者构成，\u003cstrong\u003e其中美国用户占比高�.17%，\u003c/strong\u003e而中国开发者仅𴇆.01%，这使得其榜单数据更能客观反映中国AI模型在全球范围内的真实吸引力。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）梳理OpenRouter数据发现，全球大模型Token调用量在过去一年经历了惊人的爆发式增长。2025𻂋񀙓日񑎇日当周，该平台前十大模型的周调用量仅𰹅.24万亿Token。\u003cstrong\u003e而�𻂊月中旬，这一数字已飙升�.95万亿Token，短短不到一年时间增长了超�倍。\u003c/strong\u003e\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp\u003e2025年，美国模型是市场增长主要动力，其Token周调用量一度占据平台前十大模型总量的近七成，而同期的中国模型占比则不到两成。然而，\u003cstrong\u003e进�年，美国模型的增速开始显露疲态，而中国模型则开启了“狂飙”模式。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e数据显示，2026𻂊月的第一周（2日񑎆日），中国模型的周调用量已跃升񑎀.27万亿Token，发出了强烈的追击信号。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e仅仅一周之后，\u003cstrong\u003e𶞒񀙙日�日当周，中国模型便𱓶.12万亿Token的惊人调用量，正式超越了同期美国模型񊄪.94万亿Token，实现了历史性赶超。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这股势头并未就此停止，𳗢�日当周，中国模型的周调用量更是冲高񑎃.16万亿Token，三周时间调用量增�%，将领先优势进一步扩大。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这股强大的增长动能，并非依赖单一爆款产品，而是中国AI厂商集群式崛起。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2026𻂊�日�日的周榜单显示，\u003cstrong\u003e平台调用量排名前五的模型中，有四款来自中国厂商，分别为MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5以及\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_1--\u003eDeepSeek\u003c!--VERTICAL_CARD_END_1--\u003e的V3.2。\u003c/strong\u003e这四款模型合计贡献了Top5总调用量�.7%。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e具体来看，MiniMax�𻂊�日发布的M2.5模型，上线不足一周便迅速登顶周调用量榜首。𶞒񀙙日�日当周，OpenRouter平台总调用量激增񊄫.21万亿Token中，仅M2.5这一款模型就贡献𱄽.44万亿Token的惊人增量。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e月之暗面𱆍�日发布的Kimi K2.5模型，凭借其原生的多模态架构和强大的Agent并行处理能力，调用量实现了连续跳涨。该模型能调度多�个“Agent分身”并行工作，将复杂任务处理效率提𴃉�倍。据媒体报道，Kimi在发布Kimi K2.5后不到一个月的累计收入，已超过�年全年的总收入，增长主要由全球付费用户及API调用量大涨共同推动。\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp\u003e智谱的旗舰模型GLM-5񑌦�日发布后，凭借�K的超长上下文窗口和对长程Agent任务的深度优化，用户规模迎来高速增长，其调用量在上线次周便增长񑍾.8万亿Token。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e过去一年，阿里千问虽单个模型上榜频次不高，但a16z与OpenRouter联合发布的报告显示，其全系列模型总Token调用量𱓷.59万亿位居全球第二，仅次于DeepSeek（14.37万亿）。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e咨询公司弗若斯特沙利文（Frost \u0026amp; Sullivan）报告显示，在中国大模型B端市场，2025年下半年，千问（Qwen）系列模型的日均Token调用量占�.1%位列第一，相较上半年�.7%几乎翻倍，相比字节豆包（21.3%）、DeepSeek（18.4%）领先优势扩大。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e对于中国AI大模型的格局，\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e上海财经大学\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e特聘教授胡延平在接受每经记者采访时提出了“\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_2--\u003eAI中国团\u003c!--VERTICAL_CARD_END_2--\u003e”的说法。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e他认为，\u003cstrong\u003e产业市场集中度并非越高越好，\u003c/strong\u003e有多家头部企业形成宽广的技术产业群落，而不是少数两三家寡头，对于竞争创新和人才生态建设是好事，也有利于在中美AI竞争中形成集群优势。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e知名风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）的合伙人Martin Casado观察到，\u003cstrong\u003e如今在硅谷寻求融资的AI初创公司中，其路演核心模型高�%使用中国的开源模型。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_1--\u003e竞争力：成本不到美国AI񊄩/10，中国Token为何便宜？\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e中国模型之所以能在短时间内席卷全球开发者，\u003cstrong\u003e除了性能上比肩甚至超越国际顶尖模型外，其极具竞争力的成本是另一个无可争议的核心优势。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e以OpenRouter平台公示的价格为例，中国模型的成本优势一目了然。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e在模型处理输入信息（Input）的环节，MiniMax的M2.5与智谱的GLM-5，其价格均𰹄.3美元每百万Token。作为对比，海外主流的对标产品Claude Opus4.6的价格则高񙵱美元/百万Token，是中国这两款模型的�.7倍。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e在模型生成内容（Output）的环节，成本差异更为悬殊。MiniMax M2.5的输出价格𰹅.1美元/百万Token，智谱GLM-5𰹆.55美元/百万Token，而Claude Opus4.6的价格则飙升�美元/百万Token，分别是前两者的�.7倍𴶁.8倍。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003c!--IMG_5--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如此巨大的成本差距，直接决定了开发者在选择API时的经济考量。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这种显著的成本差异，首先源于算法层面的架构创新。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e弗若斯特沙利文中国总监李庆在接受每经记者采访时分析指出，\u003cstrong\u003e以“混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）”架构为代表的技术路线，是中国模型能够大幅降低推理成本的核心原因之一。\u003c/strong\u003e目前，包括榜单上的DeepSeek、阿里巴巴的通义千񝭏.5-Plus等模型，都已广泛采用了MoE架构。\u003c/p\u003e\u003cp\u003eMoE架构的巧妙之处在于，它将一个巨大的模型拆分为多个相对较小的“专家网络”和一个“门控网络”。尽管模型的总参数量可能非常庞大（如拥有数千亿参数），从而保证了其“知识储备”和能力上限，但在实际处理一个任务时，门控网络会智能地判断该任务的性质，并只激活（调用）其中一小部分最相关的专家网络参与计算。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这种“按需激活”而非“全体动员”的模式，相较于传统的稠密模型（每次计算都调用全部参数），极大地减少了计算量和对硬件资源的需求。数据显示，\u003cstrong\u003e采用MoE架构可以直接让推理时的显存占用降�%，推理吞吐量（单位时间内处理的Token数量）提升高�倍。\u003c/strong\u003e这种从技术源头上实现的降本增效，是其成本优势的根本来源。\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp\u003e除了算法架构的革新，中国AI厂商还在积极探索“垂直整合”的路径，以进一步压缩每一个Token背后的成本。这条路径的核心思想，是将上层的模型算法、中层的云计算基础设施和底层的AI芯片进行深度的、一体化的协同设计与优化，从而\u003cstrong\u003e解决软硬件之间的适配痛点，榨干每一分算力。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e李庆以阿里巴巴的“通义-云-芯”体系为例进行说明，这种从上到下的垂直整合模式，能够通过极致的算力调度算法，实现对底层硬件资源的最高效利用，从而大幅降低了AI服务背后的基础设施成本。这种系统级的优化，使得Token的生成成本得以进一步降低。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e摩根大通在其研报中对中国市场做出极为乐观的预测，\u003cstrong\u003e预计�年�年，中国Token消耗量的年复合增长率将达到惊人�%，在短񊽇年间实�倍的增长。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_2--\u003e价值质变：Token正从互联网“流量”，成为AI时代的“燃料”\u003c/h1\u003e\u003cp\u003eToken消耗量的指数级攀升，表面看是用户规模与使用时长的增长，但其背后更深层次的驱动力，是用户对AI使用模式的根本性转变。AI的角色正在从一个提供简单信息、进行日常闲聊的“问答工具”，进化为能够深度参与工作流、处理复杂任务的“生产力工具”。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e国联民生证券在近期发布的研报中，\u003cstrong\u003e提出了“\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_3--\u003eToken通胀\u003c!--VERTICAL_CARD_END_3--\u003e”这一概念。\u003c/strong\u003e这并非指Token本身变贵，而是指在单位时间内、单位用户的Token消耗结构性上升。报告将这一现象归因于三大核心趋势。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e首先，用户的核心需求正在从浅层的“问答”转向深度的“干活”，即越来越多地利用AI来重构代码、改写文件、生成文档和跑测试。\u003cstrong\u003e编程场景天然具有“长上下文、多轮迭代、大量输出”的特征，会大量消耗Token。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e其次，\u003cstrong\u003eAI Agent技术的兴起和普及，放大了Token的消耗。\u003c/strong\u003eAgent会主动规划、检索、执行、反思，多次调用模型，Token消耗自然按步骤累加。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e最后是\u003cstrong\u003e推理强度上升。\u003c/strong\u003e更多深度思考、更长链路推理会显著提高输出与中间过程的Token消耗。但对开发者而言，\u003cstrong\u003e这往往带来更高成功率与更少返工，用户反而愿意“增加Token投入来换取效率”。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这一系列转变，意味着Token不是传统互联网时代边际成本几乎为零的“流量”，而是执行生产任务时必不可少的“燃料”。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这一趋势与全球顶尖芯片制造商的判断不谋而合。\u003cstrong\u003e英伟达CEO黄仁勋𶞒�日的业绩电话会上，反复向市场强调一个核心观点：“计算即收入”“推理即收入”。\u003c/strong\u003e他指出，没有算力，就无法生成Token；没有Token，就无法带来收入增长。在AI时代，推理性能直接决定了客户的收入能力，而推理的核心，正是高效地生成可被商业化的Token。在全球数据中心电力瓶颈日益凸显的今天，“\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_4--\u003e性能/瓦特\u003c!--VERTICAL_CARD_END_4--\u003e”（Performance per Watt）已成为衡量AI服务效率与收入能力的关键指标。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp\u003e李庆向每经记者表示，\u003cstrong\u003eAI服务的商业模式正从过去单纯的“按量计费”，向“燃料+成果”的混合模式演进。\u003c/strong\u003e一方面，作为“燃料”的Token，其单价会随着技术进步和规模效应持续下降；另一方面，随着AI从“问答”工具向“干活”的生产力工具转变，企业将更愿意为直接的“成果”付费，这将催生出更多基于订阅制的商业模式。\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp\u003e李庆还预测，未来AI服务的定价将不可避免地走向高度定制化和灵活化。她表示，Agent时代的到来意味着任务的复杂度千差万别，单一的定价模式将无法覆盖所有商业需求。\u003cstrong\u003e未来，计算消耗、调用频次、任务是否涉及多步推理或规划等高成本操作，都将成为影响定价的因素，\u003c/strong\u003e一个多维度、动态的定价体系将成为主流。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e记者|宋欣悦\u003c/p\u003e\u003cp\u003e编辑|肖勇王嘉琦高涵\u003c/p\u003e\u003cp\u003e视觉|刘青彦\u003c/p\u003e\u003cp\u003e排版|高涵\u003c/p\u003e\u003cp\u003e统筹|易启江\u003c/p\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: 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【纠错】

【责任编辑:轻佻语调陈诉一句】

深度观察

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