江西
中國AI大模型的周調用量，已經連續十一周超過美國，穩居全球第一。
上周，全球AI大模型總調用量54.6萬億Token，其中中國占了27.58萬億，是美國的四倍以上。OpenRouter數據顯示，前六名全是中國的模型，騰訊Hy3、小米MiMo、DeepSeek、MiniMax、智譜GLM，把美國模型擠到了第七名開外。
這組數字放在兩年前，沒人信。當時中國AI還在追著美國的尾巴跑，別說超過，能跟上就不錯了。
現在，情況變了。
調用量是美國的四倍，不代表中國AI已經全面超越美國。但有一點是確定的，美國AI正在被中國AI“卷”到不得不重新算賬。
2026年6月，舊金山AI初創公司Lindy做了一個決定：把模型從Anthropic Claude全面切換到DeepSeek-V4。原因很直接，他的API賬單已經超過了全公司員工的薪資支出。切換之后，推理成本下降了95%。不是Claude不好用，是用不起了。Lindy的CEO說了一句很直白的話：“大多數初創企業負擔不起為品牌溢價買單。”
Coinbase也把中國大模型設成了工程師的默認工具。通過模型替換和智能路由，AI支出壓縮了近一半。愛沙尼亞的數據公司Floxy從GPT-4o切到DeepSeek-V3，成本降了92%。加拿大律所和英國在線教育平臺也把部分工作負載遷了過來。OpenRouter的數據顯示，美國企業使用中國AI大模型的Token占比，從2025年的4.5%飆升到最高46%。
為什么？因為中國AI的性價比已經到了一個讓美國企業無法忽視的程度。
性能差距在縮小。斯坦福大學發布的《2026年AI指數報告》顯示，中美AI模型性能差距已縮小到2.7%。2025年2月，DeepSeek-R1曾短暫追平美國頂尖模型。智譜GLM-5.2在代碼和長程任務基準上，與Claude Opus 4.8的差距只有1%到4%。
價格差距卻大得多。中國開源模型的價格，比美國頭部模型低60%到90%。DeepSeek-V4-Pro的輸出價格是0.87美元/百萬Token，而GPT-5.6 Sol是30美元，Claude Fable 5是50美元。性能差不到5%，價格差90%。這筆賬，誰都會算。
中低難度任務上，中國模型已經能覆蓋大部分常規企業需求。正如上海財經大學特聘教授胡延平所說：“在中低難度任務上，中美模型差距迅速收窄，中國頭部開源模型已可覆蓋大部分常規企業需求。”對企業來說，90%的日常應用，中等復雜度代碼生成、常規客服，用中國模型就夠了，成本還低一大截。
但我們也得說清楚自己的短板。
美國在基礎模型創新、資本投入和算力基礎設施上仍然領先。美國擁有5427個數據中心，是其他任何國家的10倍以上。2025年美國私人AI投資2859億美元，是中國的23倍。
美國還在造火箭，中國在造電車。美國模型迭代速度極快，OpenAI和Anthropic幾乎每月一個新版本，投入不設上限。中國在性價比和應用落地上跑得更快，用低成本覆蓋大部分場景。美國市場在收斂，中國市場還在混戰。美國OpenAI和Anthropic兩家已經拿走了89%的企業LLM收入，而中國有11家公司在LMArena排名前二十，融資總額超過1300億人民幣。還沒有人看到終局。
斯坦福的報告還指出一個問題：AI能力進步并不均衡。AI能拿IMO奧數金牌，但讀取指針式時鐘的準確率只有50.1%。中國大模型的調用量超越美國是事實，但在某些維度上，差距依然存在。
所以這篇的結論是：中國AI在性價比和應用落地這條路上，已經跑出了一條讓美國企業不得不正視的路線。但在底層創新、算力儲備和資本投入上，美國仍然領先。我們贏了量，還沒贏質。差距在縮小，但追上去還需要時間。
不過，從OpenRouter的數據看，這個趨勢已經鎖死了，美國企業用中國模型的Token占比，從4.5%一路漲到46%，這個過程只用了不到一年。企業正在用腳投票，投給性價比。
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