里程碑來了，中國AI調用量歷史性反超美國！這意味著什么？

文/識局智庫研究組

2026年2月，全球AI產業迎來了一個歷史性拐點。

當全球最大的AI模型API聚合平臺OpenRouter發布最新數據時，整個科技界為之震動：在2月9日-15日這一周，中國模型以4.12萬億Token的調用量，首次超過同期美國模型的2.94萬億Token。而在2月16日至22日這一周，中國AI模型的周調用量達到5.16萬億Token，不僅首次超越美國的2.7萬億Token，更在三周內實現了127%的爆發式增長。

全球調用量前五的模型中，四款來自中國廠商——MiniMax M2.5、月之暗面Kimi K2.5、智譜GLM-5、DeepSeek V3.2，合計貢獻了Top5總調用量的85.7%。

這不僅僅是一個數字的超越，而是全球AI競爭格局的深層重構。

當硅谷的開發者們開始大規模"用腳投票"選擇中國模型時，這一里程碑究竟意味著什么？

01

長期以來，AI領域的競爭被簡化為Benchmark分數的比拼——誰在MMLU、ARC、SWE-Bench上得分更高，誰就更接近AGI的圣杯。

美國巨頭們沉迷于參數規模的軍備競賽，GPT-5、Claude 4、Gemini Ultra的發布會被包裝成"技術突破"的盛宴。

但OpenRouter的數據揭示了一個被忽視的真相：真正的權力轉移發生在API調用量這個"暗線"上。

Token調用量不同于DAU（日活躍用戶）或下載量，它衡量的是模型被實際使用的"強度"與"深度"。每一次API調用都代表著一次真實的商業決策、一段代碼的生成、一個產品的運行。

當中國模型在OpenRouter上的調用量從2025年不足20%的份額，躍升至2026年2月超越美國時，這標志著全球開發者正在用真金白銀重構技術棧。

更關鍵的是，OpenRouter的用戶結構中，美國開發者占比高達47.17%，中國開發者僅占6.01%。這意味著中國模型的增長并非"內銷轉出口"的內循環，而是在美國本土開發者的主場贏得了戰役。

當硅谷的初創公司在路演中展示基于Kimi或DeepSeek構建的產品時，當a16z的合伙人觀察到80%的AI初創公司核心模型使用中國開源模型時，技術霸權的心理防線正在被擊穿。

02

中國AI廠商的集體突圍，并非依靠單點突破的"英雄主義"，而是一場合力而為的非對稱戰爭。

美國模型的定價策略長期遵循"技術溢價"邏輯：GPT-4 Turbo的輸入Token定價曾高達$10/百萬Token，Claude 3 Opus更是$15/百萬Token。

這種定價建立在一個假設之上：模型的智能水平足以支撐高溢價。

但這一假設在2025年底開始崩塌——中國廠商通過MoE（混合專家）架構優化和訓練效率革命，將推理成本壓縮至美國同類產品的1/10。

DeepSeek V3的發布是這場革命的導火索。當這款模型以OpenAI 1/50的成本實現接近GPT-4o的性能時，它重新定義了行業的成本曲線。

隨后，MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智譜GLM-5的密集發布，形成了"集群式崛起"的飽和攻擊。開發者發現，中國模型不僅更便宜，而且在中文理解、長文本處理（Kimi的200K上下文）、Agent能力等垂直場景中表現更優。

這種"夠用且便宜"的策略，精準擊中了AI應用落地的痛點。對于全球500萬開發者而言，在模型能力差距縮小到"感知閾值"以下時，成本優勢就變成了決定性因素。

OpenRouter的數據曲線因此呈現斷崖式傾斜：美國模型的調用量從2.94萬億跌至2.7萬億，而中國模型從4.12萬億飆升至5.16萬億。

03

調用量的超越不僅是商業勝利，更是生態標準制定權的轉移。

當全球開發者習慣于通過OpenRouter調用中國模型的API時，他們實際上正在接受一套新的技術范式：基于中國模型架構的微調方法、適配中國模型特性的Prompt工程、圍繞中國模型構建的Agent框架。

這種"路徑依賴"一旦形成，將產生強大的鎖定效應。

更深遠的影響在于開源生態的重心轉移。

中國廠商普遍采取"開源+商業版"的雙輪驅動策略：DeepSeek、Qwen、GLM的開源模型在全球Hugging Face榜單上長期霸榜，吸引了大量海外貢獻者。

相比之下，OpenAI的閉源策略和Meta的"偽開源"（Llama 3的限制性許可）正在失去開發者的心智。

當開源社區的星星之火形成燎原之勢，當全球AI基礎設施開始適配中國模型的接口規范，技術標準的制定權正在悄然易主。這類似于Android通過開源策略瓦解Symbian霸權的歷史重演，只不過這一次，中國很可能將扮演Google的角色。

04

調用量的爆發正在反向重塑上游的算力格局。

5.16萬億Token的周調用量意味著什么？

按照當前主流模型的推理成本估算，這相當于每周消耗數千萬美元的算力資源。當需求端呈現指數級增長時，供給端的國產算力產業鏈迎來了歷史性機遇。

華為昇騰、寒武紀、海光信息等國產芯片廠商，正在經歷從"可用"到"好用"的臨界點跨越。智譜GLM-5已經實現對摩爾線程等七大國產平臺的深度適配，單節點性能媲美雙GPU集群。這種"模型-芯片-框架"的垂直整合，正在構建獨立于CUDA生態的平行宇宙。

華爾街分析師開始重新評估中國算力路徑的價值。當美國通過芯片禁令試圖遏制中國AI發展時，中國反而通過"模型效率革命+國產算力替代"的組合拳，正在走出一條"低算力消耗、高產出效率"的顛覆性路徑。

這類似于中國在新能源汽車領域繞過燃油機技術壁壘、直接押注電動化的戰略成功。

05

AGI競賽的"中國時刻"：從追趕者到規則制定者

站在2026年2月的歷史節點回望，中國AI產業完成了三次躍升。

第一次躍升（2023-2024）：從"大模型荒漠"到"百模大戰"，解決"有沒有"的問題；

第二次躍升（2024-2025）：從"技術跟跑"到"局部并跑"，解決"好不好"的問題；

第三次躍升（2026-至今）：從"市場追隨"到"生態主導"，解決"強不強"的問題。

OpenRouter的數據標志著第三次躍升的完成。當中國模型在全球開發者市場占據主導地位時，AGI（通用人工智能）的定義權、發展路徑、倫理框架，都將不可避免地打上中國烙印。

但冷靜地看，這絕不意味著美國已經出局。OpenAI、Google、Anthropic在基礎研究領域仍具優勢，Sora、Gemini的多模態能力依然領先。

然而，技術領先與市場主導是兩件不同的事。正如當年IBM的技術優勢未能阻止微軟定義PC時代，微軟的技術優勢未能阻止Google定義移動互聯網時代，歷史正在AI領域重演。

06

在AI時代，Token正在取代石油和流量，成為新的權力籌碼。

5.16萬億Token的周調用量，不僅是一個商業里程碑，更是全球技術權力轉移的晴雨表。

當中國模型以"高性價比+快速迭代+開源生態"的三重優勢席卷全球時，當美國開發者開始依賴中國技術棧構建下一代應用時，我們見證的不僅是一次市場份額的易主，而是一個多極化技術秩序的萌芽。

這場超越不是終點，而是起點。它意味著中國AI產業從"追趕敘事"中解放出來，必須開始回答更艱難的問題：如何定義AGI的安全邊界？如何構建全球開發者共同受益的治理框架？如何在技術霸權與開放合作之間找到平衡？

歷史已經翻頁。Token即權力，而權力的重心已經開始東移……