【经管大课堂·AI经管实践】中国AI大模型调用量连续两周超越美国：MiniMax环比大增690%背后的Token经济与产业格局之变

案例背景

2026年11月初，每日经济新闻援引全球大模型周Token调用榜的报道称，中国AI大模型的调用量已连续两周超越美国，其中MiniMax凭借环比高达690%的调用增长，一举冲进全球榜单第八位。有分析认为，这一增长与国产模型在智能体应用、视频生成等新场景的放量密切相关：单次任务动辄消耗数十万Token，调用量随之呈量级式跃升。Token调用量——即模型处理文本的基本计量单位——正在取代融资额、参数量等传统指标，成为衡量大模型产业实力的「用电量级」硬指标。

过去两年，行业习惯用发布会、跑分榜单和融资新闻来判断中美AI的相对位置，但调用榜揭示了另一条逻辑：真正反映产业竞争力的是模型被真实使用的规模与频次。中国模型在调用量上反超，背后是开源生态的繁荣、开发者社区的应用渗透，以及国内电商、内容、搜索、智能硬件等高频场景对推理算力的巨大消耗。与以闭源旗舰模型路线为主的美国厂商相比，中国厂商更善于把模型能力「拆散」成千万个具体应用中的微小调用，积小胜为大胜。当AI从「演示品」变成「日用品」，产业竞争的计分规则也随之改变。

核心分析

一、Token调用量：AI产业的新「用电量」指标

宏观经济学用电量判断工业景气度，AI产业则可以用Token调用量判断模型真实价值。调用量背后是三层信息：一是真实付费需求的规模，二是模型单位推理成本的竞争力，三是下游应用生态的厚度。Token经济正在形成清晰的商业模式——按量计费、阶梯定价、规模折扣，模型厂商的收入与调用量直接挂钩。中国模型调用量反超，说明其「单位Token成本／价值比」在全球市场形成了优势，这与制造业当年以成本竞争力赢得全球份额的逻辑一脉相承，但AI的成本优势更多来自算法效率与开源协同，而非单纯的人力成本。对管理者而言，Token成本曲线正在成为AI时代的新「单位经济模型」：谁能把每百万Token的成本持续压低而不牺牲质量，谁就能在应用爆发时承接住需求的洪流。

二、开源生态与应用渗透：中国路线的护城河

中国大模型的崛起路径高度依赖开源：开源模型降低了企业接入门槛，让长尾开发者可以低成本试错，应用越繁荣，调用越增长，进而反哺模型迭代的数据与资金。这构成了典型的网络效应与双边市场结构——模型方（供给侧）与应用方（需求侧）互相成就。MiniMax单周690%的环比增长，很可能来自某个爆款应用的拉动，说明在AI时代，单点应用的爆发足以在极短时间内改写竞争格局，「赢家通吃」的窗口期被显著压缩。对竞争战略而言，这意味着先发优势的半衰期变短，持续的应用创新与生态运营能力比一次性技术领先更重要。

三、竞争格局之变：从技术竞赛到生态竞赛

中美大模型竞争正在从「谁的模型更强」转向「谁的生态更繁荣」。美国头部厂商以闭源旗舰模型和高端算力构筑壁垒；中国厂商则以开源矩阵、多模态全家桶和极致性价比抢占调用量。这类似于操作系统的竞争：Windows与Android走了不同路线，最终市场份额取决于开发者生态而非单点性能。调用榜的连续两周反超还传递出一个信号——评价体系的话语权正在多元化，产业界开始用更务实的「使用指标」校正过去由资本叙事主导的评估框架。对资本市场的观察者来说，调用榜还提供了一条区分「叙事型公司」与「现金流型公司」的线索：前者的故事停留在发布会，后者的价值沉淀在每一次被付费调用的Token之中。对中国AI产业而言，下一步的关键是把调用量的规模优势转化为技术代际的领先，避免陷入「有量无质」的低水平均衡。

管理启示

本案例给出三条可迁移原理。第一，数字经济中衡量产业地位的核心指标正在从资产规模转向使用规模，管理者应学会用「调用量、活跃度、留存率」等使用型指标评估AI业务的真实健康度。第二，开源是一种商业战略而非慈善行为，其本质是用技术公开换取生态主导权与标准话语权。第三，单点爆款应用可以瞬间改变平台格局，企业必须为「指数级不确定性」设计组织与算力弹性，避免在流量洪峰中因供给不足而错失机会。

其他思考

1. Token调用量作为产业指标，是否可能被「刷量」或低价值调用扭曲？应如何设计更健康的评价体系？
2. 开源模型的商业闭环如何成立？当开源免费版本逼近商业版本性能时，模型厂商的持续研发投入靠什么支撑？
3. 如果调用量竞争演变为推理算力的军备竞赛，中小企业和开发者生态会否被挤出？平台治理应如何平衡？

关键词：大模型、Token经济、开源生态、平台竞争、应用渗透
来源：每日经济新闻 | 整理：经管大课堂