中國AI調用量反超美國——國產大模型的全球化拐點

"4倍差距，不是營銷噱頭，是全球AI產業權力轉移的信號。"

作者｜家昌

出品｜極新

2026年7月，全球最大AI模型API聚合平臺OpenRouter的最新數據在科技圈刷屏：中國大模型單周Token調用量突破36.11萬億，美國模型僅為7.28萬億，雙方差距達到5倍。這不是某一周的偶然波動——中國模型已經連續12周在調用量上壓制美國，全球前五的大模型中中國產品占據4席。

一年前，沒有人敢想象這樣的畫面。2025年夏天，美國模型還在OpenRouter平臺占據72%的調用量份額，GPT和Claude是開發者心中不可動搖的標桿。僅僅12個月，攻守之勢異也。

1

被質疑的"4倍"，與被忽視的產業拐點

數據出來后，質疑聲從未停止。

"OpenRouter只是一個聚合平臺，不能代表全球。""免費模型刷量，調用量高不代表賺錢。""中國模型靠低價傾銷，技術還是不行。"這些說法都有道理，但都在刻意回避一個最核心的事實：全球開發者正在用腳投票，選擇中國大模型。

讓我們先厘清數據的邊界。OpenRouter不是某個小眾平臺，它是全球最大的第三方大模型API聚合市場，服務超過200萬開發者和數十萬家企業，覆蓋從獨立開發者到財富500強的全譜系客戶。它的數據不包含OpenAI、Anthropic的官方直連客戶，但它恰恰是全球開發者"自由選擇"的最佳觀察窗口——在這里，沒有生態鎖定，沒有捆綁銷售，開發者純粹根據性價比、能力、穩定性來選擇模型。

更值得注意的是增長曲線。2026年2月，中國模型周調用量首次超過美國，當時的數字是5.16萬億對2.94萬億，差距不到2倍。之后的5個月里，中國模型的調用量環比增速始終保持在20%-30%，而美國模型的增速從未超過15%，甚至多次出現環比下滑。此消彼長之下，差距從2倍拉大到5倍，這不是某款模型爆火帶來的短期脈沖，而是結構性的趨勢轉移。

斯坦福大學《2026年AI指數報告》的數據印證了這一點：中美AI模型的性能差距已經縮小到2.7%，在代碼生成、數學推理等核心任務上，DeepSeek V4、Kimi K3等國產模型已經與GPT-5、Claude 4.8不相上下，甚至在部分中文場景和長文本處理上實現反超。

當性能差距縮小到個位數百分比，價格就成了決定選擇的核心變量。而這，正是中國模型的殺招。

2

不是傾銷，是工程能力的代差

很多人把中國模型的價格優勢簡單歸結為"補貼"和"低價傾銷"，這是對AI產業最深刻的誤解。

讓我們看一組殘酷的數字對比：根據第三方基準測試機構Artificial Analysis的數據，完成同樣一項標準化智能任務，使用DeepSeek V4 Flash模型的加權平均成本僅為2美分，而使用Anthropic的Claude Fable 5需要2.75美元——137倍的價格差距。即使是DeepSeek的旗艦模型V4 Pro，輸出價格也只有0.87美元/百萬Token，而GPT-5的同等輸出價格是15美元/百萬Token，相差17倍。

這不是補貼能燒出來的差距。DeepSeek V4 Pro在5月宣布永久降價75%之后，仍然保持健康的毛利率，這背后是整套工程體系的勝利：

MoE架構的極致優化：DeepSeek首創的MLA（多頭潛在注意力）機制和DeepSeekMoE架構，把推理計算量降到了同級別模型的27%。訓練DeepSeek V3的總成本僅為557.6萬美元，而訓練同等能力的GPT-4o花費超過1億美元，相差近20倍。

推理工程的深度壓榨：從KV緩存優化到批處理調度，從量化壓縮到谷定價，中國公司把推理效率做到了極致。當美國公司還在按統一價格賣API時，DeepSeek已經在用峰谷定價調節算力供需，把閑置算力的價格壓到了原來的十分之一。

國產算力的成本紅利：隨著華為昇騰、海光等國產芯片的成熟，中國大模型公司的算力成本比使用英偉達H100的美國公司低40%-60%。首個十萬卡全國產算力集群建成后，算力成本還將進一步下降。

本質上，這是一場"工程能力"對"研究能力"的勝利。美國大模型公司繼承了硅谷的研究傳統，擅長從0到1的算法突破，但在從1到100的工程化、商業化、成本控制上，中國公司展現出了更強的戰斗力。就像當年中國制造業用極致的供應鏈管理和成本控制打敗歐美競爭對手一樣，AI產業正在重演同樣的故事。

黃仁勛在最近的播客中坦言："中國公司的工程能力被嚴重低估了。他們不是在抄我們的作業，他們在用我們完全沒想到的方式，把同樣的事情做得便宜10倍。"

3

商業邏輯戰勝意識形態

最有說服力的不是開發者的個人選擇，而是企業客戶的批量遷移。

舊金山AI創業公司Lindy.ai上個月把100%的流量從Anthropic遷移到了DeepSeek V4。創始人Flo Crivell算了一筆賬：遷移之前，Anthropic的賬單超過了20多名員工的工資總和；遷移之后，同樣的工作量成本下降了92%，一年節省數百萬美元，而工作效果幾乎沒有差別。"作為CEO，我不可能為了'支持美國公司'的情懷，每年多花幾百萬美元。"他在接受采訪時直言。

這不是孤例。美國外賣巨頭DoorDash已經把日常辦公和大部分業務流程切換到Kimi K2.6，Claude只保留少量最高難度的核心任務；加密貨幣交易所Coinbase把DeepSeek設為工程師的默認編程助手；德國工業巨頭西門子公開確認，公司的工業AI體系中已經搭載DeepSeek和智譜Z.ai兩款中國模型。

甚至連OpenAI最大的金主微軟，其內部也在大量測試和使用DeepSeek模型。微軟CEO納德拉在內部會議上表示："我們必須正視中國模型的競爭力，忽視它只會讓我們在成本上失去競爭力。"

意識形態的壁壘在真金白銀的成本差距面前不堪一擊。當性能差距只有3%，價格差距卻有10倍的時候，任何理性的企業都會做出選擇。CNBC的評論一針見血："美國政客可以喊'國家安全'，但企業CFO看的是財務報表。一年省幾百萬甚至上千萬美元，這個誘惑沒有人能拒絕。"

更值得警惕的是網絡效應的形成。當越來越多的開發者和企業開始使用中國模型，圍繞中國模型的工具鏈、插件、應用生態就會開始繁榮，反過來進一步鞏固中國模型的優勢。就像當年安卓靠開源和低價打敗Windows Phone一樣，一旦生態形成，再想翻盤就難了。

4

調用量≠營收，數量反超后的質量差距

當然，我們沒有必要盲目樂觀。調用量反超是里程碑，但遠不是終局。

最核心的差距在營收。雖然中國模型的調用量是美國的5倍，但在API收入上，OpenAI一家的年收入就超過所有中國大模型公司的API收入總和。這里面有兩個原因：一是中國模型單價太低，靠走量換市場；二是高價值的企業級客戶、敏感場景客戶，仍然在使用美國模型。

具體來說，差距體現在三個層面：

高端市場的差距：在最復雜的多步推理、科學計算、企業級定制化場景，GPT和Claude仍然有明顯優勢。金融、醫療、法律等對準確性要求極高的行業，大部分客戶還在觀望。

生態系統的差距：美國模型已經形成了從開發工具到應用商店的完整生態，OpenAI的GPTs商店有超過100萬個應用，而中國模型的生態還在早期階段。

合規與信任的差距：歐洲、北美市場對數據安全、隱私保護的要求極高，中國模型在合規認證、數據本地化、品牌信任度上還有很長的路要走。

調用量反超只是第一步，是"量"的積累。接下來的3-5年，才是真正的決戰：中國模型能不能從"便宜好用的平替"，變成"企業首選的主力"？能不能在高端市場撕開缺口？能不能建立起自己的全球生態？這些問題的答案，將決定全球AI產業的最終格局。

但至少，拐點已經到來。

5

AI全球化的新時代，不再有一家獨大

回望AI產業的發展歷史，我們會發現一個清晰的規律：每一次技術浪潮的權力轉移，都是從"性能追趕"到"成本碾壓"，再到"生態反超"。

大型機時代，IBM一家獨大；個人電腦時代，微軟和英特爾靠標準化和成本優勢拿下市場；智能手機時代，中國品牌靠供應鏈優勢和工程創新占據全球半壁江山。AI產業正在走同樣的路。

中國大模型調用量反超美國的真正意義，不是"中國贏了"，而是全球AI產業從此進入多極化時代。不會再有一家公司、一個國家壟斷AI技術的發展，美國的基礎研究優勢和中國的工程化、商業化優勢將長期共存，互相競爭，共同推動技術進步。

對于中國AI產業來說，這是最好的時代機遇。我們用了一年時間證明了自己的工程能力和成本優勢，接下來要做的，就是繼續深耕技術，補齊高端能力和生態短板，真正從"AI大國"走向"AI強國"。

對于全球開發者和企業來說，這也是最好的時代。充分的競爭帶來了更低的價格、更好的服務、更快的創新，AI技術不再是少數巨頭的奢侈品，而是所有企業都能用得起的通用生產力工具。

歷史的車輪滾滾向前。2026年夏天的這組數據，終將被證明是AI產業史上的關鍵轉折點——它標志著AI技術真正開始從硅谷的實驗室，走向全世界的每一個角落。而中國，已經站在了這個新時代的潮頭。

更多干貨分享敬請注我們的公眾號與視頻號~超多精彩對話內容等待您的解鎖！