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国产算力需求正经历指数级增长

每日经济新闻02-26

2月，中国AI的模型调用量爆发式增长，首次超过美国。　　全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，9日~15日这周，中国模型以4.12万亿Token的调用量，首次超过同期美国模型的2.94万亿Token。　　16日~22日这周，中国模型的周调用量进一步冲高至5.16万亿Token，三周大涨127%，而同期美国模型调用量跌至2.7万亿Token。与此同时，全球调用量排名前五的模型...

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　　OpenRouter平台，汇聚了全球数百种大语言模型，拥有超过500万开发者用户，是目前全球最大的AI模型API聚合平台。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。　　值得注意的是，该平台的用户主要由海外开发者构成，其中美国用户占比高达47.17%，而中国开发者仅占6.01%，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。　　《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年3月3日至9日当周，该平台前十大模型的周调用量仅为1.24万亿Token。而到2026年2月中旬，这一数字已飙升至13.95万亿Token，短短不到一年时间增长了超过10倍。　　2025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，进入2026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。　　数据显示，2026年2月的第一周（2日至8日），中国模型的周调用量已跃升至2.27万亿Token，发出了强烈的追击信号。　　仅仅一周之后，在2月9日至15日当周，中国模型便以4.12万亿Token的惊人调用量，正式超越了同期美国模型的2.94万亿Token，实现了历史性赶超。　　这股势头并未就此停止，到2月16日当周，中国模型的周调用量更是冲高至5.16万亿Token，三周时间调用量增长127%，将领先优势进一步扩大。　　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。　　2026年2月16日至22日的周榜单显示，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DeepSeek的V3.2。这四款模型合计贡献了Top5总调用量的85.7%。　　具体来看，MiniMax于2026年2月13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。在2月9日至15日当周，OpenRouter平台总调用量激增的3.21万亿Token中，仅M2.5这一款模型就贡献了1.44万亿Token的惊人增量。　　月之暗面于1月27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。该模型能调度多达100个“Agent分身”并行工作，将复杂任务处理效率提升3到10倍。据媒体报道，Kimi在发布Kimi K2.5后不到一个月的累计收入，已超过其2025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。　　智谱的旗舰模型GLM-5自2月12日发布后，凭借其200K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至0.8万亿Token。　　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调用量以5.59万亿位居全球第二，仅次于DeepSeek（14.37万亿）。　　咨询公司弗若斯特沙利文（Frost & 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调用量占比32.1%位列第一，相较上半年的17.7%几乎翻倍，相比字节豆包（21.3%）、DeepSeek（18.4%）领先优势扩大。　　对于中国AI大模型的格局，上海财经大学特聘教授胡延平在接受每经记者采访时提出了“AI中国团”的说法。　　他认为，产业市场集中度并非越高越好，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。　　知名风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）的合伙人Martin Casado观察到，如今在硅谷寻求融资的AI初创公司中，其路演核心模型高达80%使用中国的开源模型。　　竞争力：成本不到美国AI的1/10，中国Token为何便宜？ 　　中国模型之所以能在短时间内席卷全球开发者，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。　　以OpenRouter平台公示的价格为例，中国模型的成本优势一目了然。　　在模型处理输入信息（Input）的环节，MiniMax的M2.5与智谱的GLM-5，其价格均为0.3美元每百万Token。作为对比，海外主流的对标产品Claude Opus4.6的价格则高达5美元/百万Token，是中国这两款模型的约16.7倍。　　在模型生成内容（Output）的环节，成本差异更为悬殊。MiniMax M2.5的输出价格为1.1美元/百万Token，智谱GLM-5为2.55美元/百万Token，而Claude Opus4.6的价格则飙升至25美元/百万Token，分别是前两者的约22.7倍和9.8倍。　　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。　　这种显著的成本差异，首先源于算法层面的架构创新。　　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，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。目前，包括榜单上的DeepSeek、阿里巴巴的通义千问3.5-Plus等模型，都已广泛采用了MoE架构。　　MoE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。　　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，采用MoE架构可以直接让推理时的显存占用降低60%，推理吞吐量（单位时间内处理的Token数量）提升高达19倍。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。　　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，从而解决软硬件之间的适配痛点，榨干每一分算力。　　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。　　摩根大通在其研报中对中国市场做出极为乐观的预测，预计从2025年到2030年，中国Token消耗量的年复合增长率将达到惊人的330%，在短短5年间实现370倍的增长。　　价值质变：Token正从互联网“流量”，成为AI时代的“燃料” 　　Token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”。　　国联民生证券在近期发布的研报中，提出了“Token通胀”这一概念。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。　　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。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。　　其次，AI Agent技术的兴起和普及，放大了Token的消耗。Agent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。　　最后是推理强度上升。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，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”。　　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”。　　这一趋势与全球顶尖芯片制造商的判断不谋而合。英伟达CEO黄仁勋在2月26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”。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，“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。　　李庆向每经记者表示，AI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。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。　　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。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，一个多维度、动态的定价体系将成为主流。（文章来源：每日经济新闻）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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