2026年2月，中國(guó)AI模型調(diào)用量迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)，首次超越美國(guó)。

全球最大AI模型API聚合平臺(tái)OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示，2月9日至15日期間，中國(guó)模型調(diào)用量達(dá)4.12萬億Token，首次超過美國(guó)模型的2.94萬億Token。

2月16日至22日，中國(guó)模型周調(diào)用量進(jìn)一步攀升至5.16萬億Token，三周內(nèi)增長(zhǎng)127%，而美國(guó)模型調(diào)用量降至2.7萬億Token。同時(shí)，全球調(diào)用量前五的模型中，中國(guó)占據(jù)四席，這一增長(zhǎng)并非依賴單一產(chǎn)品，而是中國(guó)AI廠商集群式崛起的結(jié)果。

Token是AI處理文本的最小單位，相比用戶數(shù)量，Token調(diào)用量更能反映模型使用強(qiáng)度、用戶粘性及商業(yè)價(jià)值。

中國(guó)模型廠商憑借快速迭代和成本優(yōu)勢(shì)拓展全球市場(chǎng)，國(guó)產(chǎn)算力需求正呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

榜單變動(dòng)：中國(guó)Token調(diào)用量首超美國(guó) 四款大模型占據(jù)前五

OpenRouter平臺(tái)匯聚全球數(shù)百種大語言模型，擁有超500萬開發(fā)者用戶，是全球最大的AI模型API聚合平臺(tái)。其API調(diào)用量數(shù)據(jù)被視為全球AI應(yīng)用落地趨勢(shì)的“晴雨表”，直接體現(xiàn)開發(fā)者選擇及模型實(shí)際競(jìng)爭(zhēng)力。

該平臺(tái)用戶以海外開發(fā)者為主，美國(guó)用戶占比47.17%，中國(guó)開發(fā)者僅占6.01%，榜單數(shù)據(jù)更能客觀反映中國(guó)AI模型的全球吸引力。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者梳理數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，全球大模型Token調(diào)用量過去一年增長(zhǎng)顯著。2025年3月3日至9日，平臺(tái)前十大模型周調(diào)用量為1.24萬億Token；2026年2月中旬已達(dá)13.95萬億Token，不到一年增長(zhǎng)超10倍。

2025年，美國(guó)模型是市場(chǎng)增長(zhǎng)主力，周調(diào)用量占前十大模型總量近七成，中國(guó)模型占比不足兩成。2026年，美國(guó)模型增速放緩，中國(guó)模型則快速增長(zhǎng)。

2026年2月2日至8日，中國(guó)模型周調(diào)用量升至2.27萬億Token，展現(xiàn)追趕態(tài)勢(shì)。

2月9日至15日，中國(guó)模型以4.12萬億Token超越美國(guó)模型的2.94萬億Token，實(shí)現(xiàn)歷史性突破。

2月16日當(dāng)周，中國(guó)模型調(diào)用量達(dá)5.16萬億Token，三周增長(zhǎng)127%，領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大。

這一增長(zhǎng)源于中國(guó)AI廠商的集群式發(fā)展。

2026年2月16日至22日榜單顯示，調(diào)用量前五的模型中，四款來自中國(guó)廠商，分別是MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智譜的GLM-5和DeepSeek的V3.2，合計(jì)貢獻(xiàn)Top5總調(diào)用量的85.7%。

MiniMax于2月13日發(fā)布的M2.5模型，上線不足一周便登頂周調(diào)用量榜首。2月9日至15日，平臺(tái)總調(diào)用量增加的3.21萬億Token中，M2.5貢獻(xiàn)1.44萬億Token。

月之暗面1月27日發(fā)布的Kimi K2.5模型，憑借多模態(tài)架構(gòu)和Agent并行處理能力，調(diào)用量持續(xù)增長(zhǎng)。該模型可調(diào)度100個(gè)“Agent分身”并行工作，提升復(fù)雜任務(wù)處理效率3到10倍。發(fā)布后不到一個(gè)月的累計(jì)收入已超2025年全年，增長(zhǎng)來自全球付費(fèi)用戶及API調(diào)用量提升。

智譜GLM-5模型2月12日發(fā)布后，憑借200K超長(zhǎng)上下文窗口和長(zhǎng)程Agent任務(wù)優(yōu)化，用戶規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，上線次周調(diào)用量達(dá)0.8萬億Token。

過去一年，阿里千問單個(gè)模型上榜頻次不高，但a16z與OpenRouter聯(lián)合報(bào)告顯示，其全系列模型總Token調(diào)用量5.59萬億，全球排名第二，僅次于DeepSeek的14.37萬億。

弗若斯特沙利文報(bào)告顯示，2025年下半年中國(guó)大模型B端市場(chǎng)中，千問系列模型日均Token調(diào)用量占比32.1%，位列第一，較上半年的17.7%翻倍，領(lǐng)先字節(jié)豆包（21.3%）和DeepSeek（18.4%）。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)特聘教授胡延平提出“AI中國(guó)團(tuán)”概念，認(rèn)為多家頭部企業(yè)形成技術(shù)產(chǎn)業(yè)群落，而非少數(shù)寡頭，有利于競(jìng)爭(zhēng)創(chuàng)新、人才生態(tài)建設(shè)及中美AI競(jìng)爭(zhēng)中的集群優(yōu)勢(shì)。

風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)Andreessen Horowitz合伙人Martin Casado發(fā)現(xiàn)，硅谷尋求融資的AI初創(chuàng)公司中，80%路演核心模型使用中國(guó)開源模型。

競(jìng)爭(zhēng)力：成本不足美國(guó)AI的1/10 中國(guó)Token為何價(jià)格更低？

中國(guó)模型能快速吸引全球開發(fā)者，除性能比肩國(guó)際頂尖模型外，成本優(yōu)勢(shì)是核心因素。

OpenRouter平臺(tái)價(jià)格顯示，中國(guó)模型成本優(yōu)勢(shì)明顯。輸入環(huán)節(jié)，MiniMax M2.5與智譜GLM-5價(jià)格為0.3美元/百萬Token，海外產(chǎn)品Claude Opus4.6為5美元/百萬Token，是中國(guó)模型的約16.7倍。

輸出環(huán)節(jié)，MiniMax M2.5為1.1美元/百萬Token，智譜GLM-5為2.55美元/百萬Token，Claude Opus4.6達(dá)25美元/百萬Token，分別是前兩者的約22.7倍和9.8倍。

巨大成本差距影響開發(fā)者API選擇。

成本差異源于算法架構(gòu)創(chuàng)新。弗若斯特沙利文中國(guó)總監(jiān)李慶分析，“混合專家（MoE）”架構(gòu)是中國(guó)模型降低推理成本的核心原因，DeepSeek、阿里通義千問3.5-Plus等模型廣泛采用該架構(gòu)。

MoE架構(gòu)將大模型拆分為多個(gè)“專家網(wǎng)絡(luò)”和“門控網(wǎng)絡(luò)”，總參數(shù)量大保證能力上限，實(shí)際任務(wù)中僅激活部分相關(guān)專家網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，減少計(jì)算量和硬件需求。數(shù)據(jù)顯示，MoE架構(gòu)可降低推理顯存占用60%，提升推理吞吐量19倍，從技術(shù)源頭實(shí)現(xiàn)降本增效。

中國(guó)AI廠商還通過“垂直整合”壓縮成本，將模型算法、云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和AI芯片深度協(xié)同優(yōu)化，解決軟硬件適配問題，提升算力利用效率。

李慶以阿里“通義-云-芯”體系為例，垂直整合模式通過算力調(diào)度算法高效利用硬件資源，降低AI服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施成本，進(jìn)一步降低Token生成成本。

摩根大通研報(bào)預(yù)測(cè)，2025至2030年中國(guó)Token消耗量年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)330%，5年間增長(zhǎng)370倍。

價(jià)值轉(zhuǎn)變：Token從互聯(lián)網(wǎng)“流量”變?yōu)锳I時(shí)代“燃料”

Token消耗量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，表面是用戶規(guī)模和使用時(shí)長(zhǎng)增加，深層原因是用戶對(duì)AI使用模式的轉(zhuǎn)變，AI從“問答工具”進(jìn)化為“生產(chǎn)力工具”。

國(guó)聯(lián)民生證券研報(bào)提出“Token通脹”概念，指單位時(shí)間、單位用戶Token消耗結(jié)構(gòu)性上升，歸因于三大趨勢(shì)：用戶需求從“問答”轉(zhuǎn)向“干活”，編程等場(chǎng)景消耗大量Token；AI Agent技術(shù)普及，多次調(diào)用模型累加Token消耗；推理強(qiáng)度上升，用戶愿增加Token投入提升效率。

這意味著Token不是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邊際成本為零的“流量”，而是生產(chǎn)任務(wù)的“燃料”。

英偉達(dá)CEO黃仁勛在業(yè)績(jī)電話會(huì)上強(qiáng)調(diào)“計(jì)算即收入”“推理即收入”，指出算力決定Token生成，Token影響收入增長(zhǎng)，推理性能決定客戶收入能力，“性能/瓦特”是AI服務(wù)效率與收入能力的關(guān)鍵指標(biāo)。

李慶表示，AI服務(wù)商業(yè)模式從“按量計(jì)費(fèi)”向“燃料+成果”混合模式演進(jìn)，Token單價(jià)隨技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)下降，企業(yè)更愿為“成果”付費(fèi)，催生訂閱制模式。

李慶預(yù)測(cè)，未來AI服務(wù)定價(jià)將高度定制化，計(jì)算消耗、調(diào)用頻次、任務(wù)復(fù)雜度等將影響定價(jià)，多維度動(dòng)態(tài)定價(jià)體系將成主流。

記者|宋欣悅