【经管大课堂·AI经管实践】11.13万亿Token——中国大模型调用量超越美国的产业解读-锐察

案例背景

2026年6月，一组数据引发AI产业广泛关注：中国大模型周调用量连续五周领跑全球，达到11.13万亿Token；中国AI应用调用量已连续两周超越美国。小米MiMo-V2.5环比增超999%，新兴模型Hunter Alpha登上全球调用量排行榜。这一里程碑式的数据，标志着中国AI产业从”追赶者”向”领跑者”的角色转变。

然而，调用量超越美国是否意味着中国AI产业的真实竞争力已经领先？Token消耗量与经济价值之间是什么关系？这些问题值得从管理学和经济学的角度进行深入分析。

核心分析

一、调用量≠竞争力：Token经济的”虚胖”与”实胖”

Token调用量衡量的是AI模型的使用频次和文本处理量，但并不直接等同于经济价值。从经济学角度，Token消耗可分为”生产性消耗”（企业用AI提升运营效率、创造新产品）和”试水性消耗”（用户免费体验、低价值聊天）。如果中国Token调用量的大幅增长主要由免费用户和低价值应用驱动，那么”超越美国”可能只是一种”虚胖”——量的超越掩盖了质的差距。

然而，从网络效应和规模经济理论看，调用量本身也是一种战略性资源。大量用户的使用数据可以驱动模型迭代优化，形成”使用越多—模型越好—用户更多”的正反馈循环。因此，调用量领先可能是构建长期竞争力的必要条件，尽管不是充分条件。

二、从”模型军备赛”到”应用落地战”

中国AI产业正在从”模型军备赛”（谁的参数更大、性能更强）转向”应用落地战”（谁的应用场景更多、商业化更好）。智源大会上的行业共识是：Scaling Law远未见顶，但真正的壁垒在于”场景闭环”。这意味着，未来AI竞争的核心不是模型本身，而是模型与行业场景的深度融合能力。

从资源基础观（RBV）的角度，AI模型的通用能力是”可模仿资源”，而将模型能力转化为行业解决方案的知识和经验是”不可模仿资源”。中国拥有全球最大的互联网用户基础和最丰富的应用场景，这是美国的AI企业所不具备的独特优势。调用量超越美国，正是这种场景优势的量化体现。

三、Hunter Alpha与新兴势力的战略启示

新兴模型Hunter Alpha的突然上榜，揭示了AI产业竞争的动态性和不确定性。根据Schumpeter的”创造性破坏”理论，AI产业可能正在经历一轮新的创造性破坏——现有巨头的主导地位可能被新兴力量打破，竞争格局远未稳定。对管理者而言，这意味着AI选型和合作策略不能基于”今天的领先者”，而应基于”技术路线的适配性”和”生态系统的开放性”。

管理启示

中国AI调用量超越美国是一个重要的产业信号，但管理者需要穿透”数字表象”看到”竞争实质”。调用量领先是起点而非终点，真正的竞争力在于将调用量优势转化为商业价值优势和生态壁垒。企业应把握三个关键：第一，在应用层构建”场景闭环”——将AI能力深度嵌入业务流程；第二，在数据层建立”飞轮效应”——让用户数据驱动模型优化，形成正反馈；第三，在战略层保持”生态开放”——避免被单一模型锁定，保持技术路线的灵活性。