【经管讲堂·AI经管实践】27.58万亿Token周调用量：中国大模型规模经济的崛起与反思

案例背景

2026年7月14日发布的数据显示，中国大模型周调用量达到27.58万亿Token，是美国同期调用量的4倍。这一数据震惊了全球AI产业界——它意味着中国在大模型应用规模上已实现对美国的显著超越。Token是大模型处理信息的基本单位，调用量直接反映了AI技术的使用强度和渗透深度。27.58万亿这个数字背后，是中国庞大的用户基数、激烈的价格竞争、以及丰富的应用场景共同驱动的结果。从社交聊天到办公写作，从代码生成到医疗辅助，大模型已经深度嵌入中国数字经济的毛细血管。

然而，调用量第一并不等同于商业价值第一和技术创新第一。美国在基础模型能力、芯片设计和AI基础研究方面仍保持领先，而中国的高调用量在某种程度上是”低价驱动”的结果——2025年以来，中国大模型行业爆发了激烈的价格战，部分厂商的API调用价格低至美国的十分之一甚至更低。这种以量换价的策略，虽然在短期内推动了应用普及，但也引发了关于可持续性的深刻质疑：当算力成本居高不下、而调用价格持续走低时，规模经济是否真正成立？高调用量背后隐藏着怎样的产业生态特征？这一问题对于理解中国AI产业的竞争格局和发展路径至关重要。

核心分析

一、规模经济效应在大模型时代的重塑与边界

27.58万亿Token的周调用量，首先引发了关于大模型时代规模经济效应的深层思考。传统经济学中的规模经济（Economies of Scale）指单位成本随产量增加而下降的现象。在大模型领域，规模经济体现在两个层面：训练阶段的规模经济（模型越大，性能越好，但训练成本也越高）和推理阶段的规模经济（调用量越大，单次推理的固定成本摊薄越显著）。中国的高调用量，理论上应该带来推理成本的显著下降，形成正向循环。

然而，大模型的规模经济存在一个关键边界：算力供给的刚性约束。与传统制造业不同，大模型推理需要GPU集群的实时支撑，算力无法像工业品一样通过增加生产线来弹性扩产。当调用量增长速度快于算力扩容速度时，边际成本不是下降而是上升——企业需要以更高价格获取稀缺算力，或牺牲响应速度来限流。这解释了为何中国大模型厂商在调用量远超美国的情况下，盈利能力却并未同步领先。经济学家约翰·希克斯曾指出，规模经济的发生需要要素供给具有弹性，否则规模扩张将受制于瓶颈要素的报酬递减。当前中国大模型产业面临的正是GPU供给刚性带来的”规模不经济”风险。因此，27.58万亿Token的调用量既是成就也是挑战：它验证了中国市场的巨大潜力，也暴露了算力基础设施的短板。真正可持续的规模经济，需要算力供给、模型效率和应用价值三者同步提升，而非单纯追求调用量数字的飙升。

二、应用生态密度与国家竞争力：波特钻石模型的验证

中国大模型调用量达到美国的4倍，从产业竞争力视角看，反映了”应用生态密度”的差异。迈克尔·波特的钻石模型（Diamond Model）指出，国家在某一产业的竞争力取决于四大要素：生产要素条件、需求条件、相关及支撑产业、企业战略与竞争结构。中国在大模型应用上的领先，正是这四大要素协同作用的结果。在需求条件方面，中国拥有14亿人口和全球最大的移动互联网用户群，教育、电商、政务等场景的数字化程度高，为大模型应用提供了天然的试验场和规模市场。在企业战略与竞争结构方面，中国大模型行业的竞争强度远超美国——”百模大战”虽然带来了资源浪费，但也极大地加速了产品迭代和价格下降，形成了”竞争驱动普及”的效应。

在相关及支撑产业方面，中国拥有全球最完整的数字产业链——从云服务到移动支付，从短视频到在线教育，这些产业为大模型的嵌入式应用提供了丰富的接口和场景。波特理论强调，相关产业的集群效应能够产生”溢出创新”——一个产业的突破会带动上下游产业共同升级。中国大模型的高调用量，正是这种集群溢出效应的体现：电商客服中的AI对话、短视频平台中的AI内容生成、政务系统中的AI审批，每一个场景贡献的调用量汇聚成了27.58万亿的总量。然而，波特模型也提醒我们关注”生产要素条件”中的高级要素——高端芯片、核心算法人才、基础研究能力。中国在这些高级要素上的相对薄弱，意味着当前的”应用规模优势”可能缺乏”技术深度支撑”，存在被基础层”卡脖子”的风险。调用量第一是竞争力的表象，而生产要素条件的升级才是竞争力的根基。

三、从「调用量」到「经济价值」的转化路径与价值链分析

27.58万亿Token的调用量，如果不能转化为可衡量的经济价值，就仅仅是”数字繁荣”而非”产业繁荣”。迈克尔·波特的价值链分析框架（Value Chain Analysis）为此提供了分析工具。在AI产业的价值链中，大模型调用属于”运营活动”环节，其上游是芯片设计和模型训练，下游是应用开发和行业解决方案。高调用量意味着运营环节的活跃，但如果上游（芯片）和下游（高价值应用）的价值捕获能力不足，中国AI产业将陷入”微笑曲线”中间薄利的位置——大量Token在流转，但利润被上游的芯片厂商（如英伟达）和下游的标杆应用所获取。

这一困境与改革开放初期中国制造业”世界工厂”的处境高度相似：产量全球第一，但利润率微薄，核心技术和品牌溢价被跨国公司获取。要实现从”调用量大国”到”价值创造大国”的跃迁，需要在价值链两端同时发力。上游端，全球首颗软件定义3D芯片等国产芯片的突破，有望逐步降低对进口GPU的依赖，将算力成本内化为国内产业红利。下游端，企业需要从”API调用服务”向”行业解决方案”升级——不是按Token收费，而是按业务价值（如节省的人力成本、提升的转化率）收费。这一转型的核心在于”价值定价”替代”用量定价”，即从卖”水电”转向卖”解决方案”。此外，27.58万亿Token的调用量本身也是宝贵的”数据资产”——通过分析调用模式、用户反馈和任务完成质量，可以反哺模型优化，形成”规模—数据—性能”的正反馈循环。谁能率先将调用量转化为数据资产并闭环到模型能力提升，谁就能在下一轮竞争中占据制高点。

管理启示

本案例为企业管理者提供了关于规模经济与价值创造的三层启示。第一，警惕”虚假规模经济”：企业不应盲目追求用户量或调用量等虚荣指标，而应关注单位经济模型（Unit Economics）的健康度——只有当边际收益高于边际成本（含算力成本和合规成本）时，规模扩张才创造价值而非毁灭价值。管理者应建立”规模质量”指标体系，将留存率、付费率、利润率等质量维度纳入规模评估。第二，价值链定位意识：企业应清晰认知自身在AI产业价值链中的位置，避免长期停留在”微笑曲线”底部。向上游突破核心技术，向下游构建品牌和解决方案能力，是从”量大”走向”质强”的必由之路。第三，数据资产的战略管理：高调用量产生的数据是企业最宝贵的战略资产，企业应建立系统化的数据采集、清洗、反馈机制，将运营数据转化为模型优化的燃料，构建”规模飞轮”。同时，企业应警惕价格战的”囚徒困境”——当所有参与者都以低价抢量时，行业整体利润空间被压缩，最终无人有足够资源投入研发，导致整个产业陷入”低端锁定”。

其他思考

1. 27.58万亿Token调用量中，有多少来自真实的生产性应用，又有多少来自娱乐性或甚至”刷量”行为？如何建立调用量质量的评估标准？
2. 当中国大模型调用量远超美国时，是否意味着中国在AI应用层面已具备”数据飞轮”优势？这种优势能否弥补基础模型能力上的差距？
3. 大模型价格战导致的”低价高量”模式，是否类似于中国电商早期的”补贴大战”？它最终会走向寡头垄断还是差异化共存？

关键词：规模经济、波特钻石模型、价值链分析、Token调用量、AI应用生态
来源：中国信息通信研究院大模型应用监测报告 | 整理：经管讲堂