全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示✿ღ✿，2月9日~15日这周✿ღ✿，中国模型以4.12万亿Token（词元）的调用量✿ღ✿，首次超过同期美国模型的2.94万亿Token✿ღ✿。2月16日~22日这周✿ღ✿，中国模型的周调用量进一步冲高至5.16万亿Token✿ღ✿，三周大涨127%✿ღ✿，而同期美国模型调用量跌至2.7万亿Token✿ღ✿。与此同时✿ღ✿，全球调用量排名前五的模型中✿ღ✿，中国模型占据四席✿ღ✿，这股强大的增长动能✿ღ✿，并非依赖单一爆款产品✿ღ✿，而是中国AI厂商集群式崛起k8凯发国际官网✿ღ✿。

　　Token是AI模型处理文本的最小单位✿ღ✿。相比用户数✿ღ✿，Token调用量是更能真实反映AI模型使用强度✿ღ✿、用户黏性及商业价值的关键指标✿ღ✿。

　　OpenRouter平台汇聚了全球数百种大语言模型凯发k8一触即发✿ღ✿，拥有超过500万开发者用户✿ღ✿，是目前全球最大的AI模型API聚合平台✿ღ✿。因此✿ღ✿，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”✿ღ✿，因为它直接反映了开发者“用脚投票”的选择✿ღ✿，体现了模型在实际应用中的受欢迎程度和竞争力✿ღ✿。

　　值得注意的是✿ღ✿，该平台的用户主要由海外开发者构成✿ღ✿，其中美国用户占比高达47.17%✿ღ✿，中国用户仅占6.01%✿ღ✿，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✿ღ✿。

　　《每日经济新闻》记者梳理OpenRouter数据发现✿ღ✿，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✿ღ✿。2025年3月3日至9日当周✿ღ✿，该平台前十大模型的周调用量仅为1.24万亿Token✿ღ✿。而到2026年2月中旬✿ღ✿，这一数字已飙升至13.95万亿Token✿ღ✿，短短不到一年时间增长超过10倍✿ღ✿。

　　2025年✿ღ✿，美国模型是市场增长主要动力新一期军情观察室✿ღ✿，其Token周调用量一度占据平台前十大模型总量的近七成✿ღ✿，而同期的中国模型占比则不到两成✿ღ✿。然而✿ღ✿，进入2026年✿ღ✿，美国模型的增速开始显露疲态✿ღ✿，而中国模型则开启了“狂飙”模式✿ღ✿。

　　数据显示✿ღ✿，2026年2月第一周（2日至8日）✿ღ✿，中国模型的周调用量已跃升至2.27万亿Token✿ღ✿，发出强烈的追击信号✿ღ✿。

　　仅仅一周后✿ღ✿，2月9日至15日当周✿ღ✿，中国模型便以4.12万亿Token的惊人调用量✿ღ✿，正式超越同期美国模型的2.94万亿Token✿ღ✿，实现历史性赶超✿ღ✿。

　　这股势头并未就此停止✿ღ✿，到2月16日~22日当周✿ღ✿，中国模型的周调用量更是冲高至5.16万亿Token✿ღ✿，三周时间调用量增长127%✿ღ✿，将领先优势进一步扩大✿ღ✿。

　　2026年2月16日至22日的周榜单显示✿ღ✿，平台调用量排名前五的模型中✿ღ✿，有四款来自中国厂商✿ღ✿，分别为MiniMax的M2.5环保建材✿ღ✿，✿ღ✿、月之暗面的Kimi K2.5凯发一触即发✿ღ✿！✿ღ✿、智谱的GLM-5以及DeepSeek的V3.2✿ღ✿。这四款模型合计贡献Top5总调用量的85.7%✿ღ✿。

　　具体来看✿ღ✿，MiniMax于2026年2月13日发布的M2.5模型✿ღ✿，上线不足一周便迅速登顶周调用量榜首✿ღ✿。2月9日至15日当周✿ღ✿，OpenRouter平台总调用量激增的3.21万亿Token中✿ღ✿，仅M2.5模型就贡献1.44万亿Token的惊人增量✿ღ✿。

　　月之暗面于1月27日发布的Kimi K2.5模型✿ღ✿，凭借其原生的多模态架构和强大的Agent（智能体）并行处理能力✿ღ✿，调用量实现连续跳涨✿ღ✿。该模型能调度多达100个“Agent分身”并行工作✿ღ✿，将复杂任务处理效率提升3倍到10倍凯发国际k8官网登录手机✿ღ✿。✿ღ✿。据媒体报道✿ღ✿，Kimi在发布Kimi K2.5模型后不到一个月的累计收入✿ღ✿，已超过其2025年全年的总收入✿ღ✿，增长主要由全球付费用户及API调用量大涨共同推动✿ღ✿。

　　智谱的旗舰模型GLM-5自2月12日发布后✿ღ✿，凭借其200K的超长上下文窗口和对长程Agent任务的深度优化✿ღ✿，用户规模迎来高速增长✿ღ✿，其调用量在上线万亿Token✿ღ✿。

　　过去一年✿ღ✿，阿里千问虽单个模型上榜频次不高k8凯发国际官网✿ღ✿，但a16z与OpenRouter联合发布的报告显示✿ღ✿，其全系列模型总Token调用量以5.59万亿位居全球第二✿ღ✿，仅次于DeepSeek（14.37万亿）✿ღ✿。

　　咨询公司弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）发布的报告显示✿ღ✿，在中国大模型B端市场✿ღ✿，2025年下半年新一期军情观察室✿ღ✿，千问（Qwen）系列模型的日均Token调用量占比32.1%✿ღ✿，位列第一✿ღ✿，相较2025年上半年的17.7%几乎翻倍新一期军情观察室✿ღ✿，相比字节豆包（21.3%）✿ღ✿、DeepSeek（18.4%）领先优势扩大✿ღ✿。

　　对于中国AI大模型的格局✿ღ✿，上海财经大学特聘教授胡延平在接受《每日经济新闻》记者采访时提出了“AI中国团”的说法✿ღ✿。

　　他认为✿ღ✿，产业市场集中度并非越高越好✿ღ✿，有多家头部企业形成宽广的技术产业群落✿ღ✿，而不是少数两三家寡头✿ღ✿，对于竞争创新和人才生态建设是好事✿ღ✿，也有利于在中美AI竞争中形成集群优势✿ღ✿。

　　知名风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）的合伙人Martin Casado观察到✿ღ✿，如今在硅谷寻求融资的AI初创公司中✿ღ✿，其路演核心模型高达80%使用中国的开源模型✿ღ✿。

　　中国模型之所以能在短时间内席卷全球开发者✿ღ✿，除了性能上比肩甚至超越国际顶尖模型外✿ღ✿，其极具竞争力的成本是另一个无可争议的核心优势✿ღ✿。

　　在模型处理输入信息（Input）环节✿ღ✿，MiniMax的M2.5与智谱的GLM-5✿ღ✿，其价格均为0.3美元/百万Token✿ღ✿。作为对比✿ღ✿，海外主 流 的 对 标 产 品 Claude Opus4.6的价格则高达5美元/百万Token✿ღ✿，是中国这两款模型的约16.7倍✿ღ✿。

　　弗若斯特沙利文中国总监李庆在接受《每日经济新闻》记者采访时分析指出✿ღ✿，以“混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）”架构为代表的技术路线✿ღ✿，是中国模型能够大幅降低推理成本的核心原因之一✿ღ✿。目前✿ღ✿，包括榜单上的DeepSeek✿ღ✿、阿里巴巴的千问3.5-Plus等模型✿ღ✿，都已广泛采用了MoE架构✿ღ✿。

　　MoE架构的巧妙之处在于✿ღ✿，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”凯发娱乐✿ღ✿，✿ღ✿。尽管模型的总参数量可能非常庞大（如拥有数千亿参数）✿ღ✿，从而保证其“知识储备”和能力上限✿ღ✿，但在实际处理一个任务时✿ღ✿，门控网络会智能地判断该任务的性质✿ღ✿，并只激活（调用）其中一小部分最相关的专家网络参与计算✿ღ✿。

　　这种“按需激活”而非“全体动员”的模式✿ღ✿，相较于传统的稠密模型（每次计算都调用全部参数）✿ღ✿，极大地减少了计算量和对硬件资源的需求✿ღ✿。数据显示✿ღ✿，采用MoE架构可以直接让推理时的显存占用降低60%✿ღ✿，推理吞吐量（单位时间内处理的Token数量）提升高达19倍✿ღ✿。这种从技术源头上实现的降本增效✿ღ✿，是其成本优势的根本来源✿ღ✿。

　　除了算法架构革新✿ღ✿，中国AI厂商还在积极探索“垂直整合”路径k8凯发国际官网✿ღ✿，以进一步压缩每一个Token背后的成本✿ღ✿。这条路径的核心思想✿ღ✿，是将上层的模型算法✿ღ✿、中层的云计算基础设施和底层的AI芯片进行深度✿ღ✿、一体化协同设计与优化✿ღ✿，从而解决软硬件之间的适配痛点✿ღ✿，榨干每一分算力✿ღ✿。

　　李庆以阿里巴巴的“通义-云-芯”体系为例进行说明✿ღ✿，这种从上到下的垂直整合模式✿ღ✿，能够通过极致的算力调度算法✿ღ✿，实现对底层硬件资源的最高效利用✿ღ✿，从而大幅降低AI服务背后的基础设施成本✿ღ✿。这种系统级优化✿ღ✿，使得Token的生成成本得以进一步降低✿ღ✿。

　　摩根大通在其研报中对中国市场做出极为乐观的预测✿ღ✿，预计从2025年到2030年新一期军情观察室✿ღ✿，中国Token消耗量的年复合增长率将为惊人的330%✿ღ✿，在短短5年间实现370倍增长✿ღ✿。

　　Token消耗量的指数级攀升✿ღ✿，表面看是用户规模与使用时长的增长✿ღ✿，但其背后更深层次的驱动力✿ღ✿，是用户对AI使用模式的根本性转变✿ღ✿。AI的角色正在从一个提供简单信息✿ღ✿、进行日常闲聊的“问答工具”✿ღ✿，进化为能够深度参与工作流✿ღ✿、处理复杂任务的“生产力工具”✿ღ✿。

　　国联民生证券在近期发布的研报中✿ღ✿，提出了“Token通胀”这一概念✿ღ✿。这并非指Token本身变贵✿ღ✿，而是指在单位时间内✿ღ✿、单位用户的Token消耗结构性上升✿ღ✿。研报将这一现象归因于三大核心趋势✿ღ✿。

　　首先✿ღ✿，用户的核心需求正在从浅层的“问答”转向深度的“干活”✿ღ✿，即越来越多地利用AI来重构代码✿ღ✿、改写文件✿ღ✿、生成文档和跑测试✿ღ✿。编程场景天然具有“长上下文✿ღ✿、多轮迭代✿ღ✿、大量输出”特征✿ღ✿，会大量消耗Token✿ღ✿。

　　其次✿ღ✿，AI Agent技术的兴起和普及✿ღ✿，放大了Token的消耗✿ღ✿。Agent会主动规划✿ღ✿、检索✿ღ✿、执行✿ღ✿、反思✿ღ✿，多次调用模型✿ღ✿，Token消耗自然按步骤累加✿ღ✿。

　　最后是推理强度上升✿ღ✿。更多深度思考✿ღ✿、更长链路推理会显著提高输出与中间过程的Token消耗✿ღ✿。对开发者而言✿ღ✿，这往往带来更高成功率与更少返工✿ღ✿，用户反而愿意“增加Token投入来换取效率”✿ღ✿。

　　这一系列转变✿ღ✿，意味着Token不是传统互联网时代边际成本几乎为零的“流量”✿ღ✿，而是执行生产任务时必不可少的“燃料”✿ღ✿。

　　这一趋势与全球顶尖芯片制造商的判断不谋而合✿ღ✿。英伟达CEO（首席执行官）黄仁勋在2月26日的业绩电话会上✿ღ✿，反复向市场强调一个核心观点✿ღ✿：“计算即收入”“推理即收入”✿ღ✿。他指出✿ღ✿，没有算力k8凯发国际官网✿ღ✿，就无法生成Token✿ღ✿；没有Token✿ღ✿，就无法带来收入增长✿ღ✿。在AI时代✿ღ✿，推理性能直接决定了客户的收入能力✿ღ✿，而推理的核心✿ღ✿，正是高效地生成可被商业化的Token✿ღ✿。在全球数据中心电力瓶颈日益凸显的今天✿ღ✿，“性能/瓦特”（Performance per Watt）已成为衡量AI服务效率与收入能力的关键指标✿ღ✿。

　　李庆向《每日经济新闻》记者表示✿ღ✿，AI服务的商业模式正从过去单纯的“按量计费”✿ღ✿，向“燃料+成果”的混合模式演进✿ღ✿。一方面✿ღ✿，作为“燃料”的Token✿ღ✿，其单价会随着技术进步和规模效应持续下降✿ღ✿；另一方面✿ღ✿，随着AI从“问答”工具向“干活”的生产力工具转变✿ღ✿，企业将更愿意为直接的“成果”付费✿ღ✿，这将催生出更多基于订阅制的商业模式✿ღ✿。

　　李庆还预测✿ღ✿，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✿ღ✿。她表示✿ღ✿，Agent时代到来意味着任务的复杂度千差万别✿ღ✿，单一的定价模式将无法覆盖所有商业需求k8凯发国际官网✿ღ✿。未来✿ღ✿，计算消耗✿ღ✿、调用频次✿ღ✿、任务是否涉及多步推理或规划等高成本操作✿ღ✿，都将成为影响定价的因素✿ღ✿，一个多维度✿ღ✿、动态的定价体系将成为主流k8凯发✿ღ✿。

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