【经管讲堂·AI经管实践】周调用量27.58万亿Token：中国AI大模型的规模与成本之辩

周调用量27.58万亿Token：中国AI大模型的规模与成本之辩

案例背景

2026年7月13日，《每日经济新闻》根据OpenRouter最新数据测算，7月6日至12日这一周，全球AI大模型总调用量达54.6万亿Token，环比增长12.6%。其中，中国AI大模型周调用量达27.58万亿Token，环比增长17.61%，连续七周增长、连续十一周超越美国，是美国6.33万亿Token的四倍以上，稳居全球首位。全球调用量排名前六均为中国大模型，限时免费的腾讯Hy3以6.13万亿Token登顶，终结了DeepSeek-V4-Flash的「七连冠」。

更值得关注的是，自2026年2月8日以来，美国企业在OpenRouter上使用中国AI大模型的Token占比每周稳定在30%以上，最高触及46%；而在2025年上半年，这个数字仅为4.5%。国家数据局局长刘烈宏介绍，今年3月中国日均Token调用量已突破140万亿，两年增长超千倍。阿里巴巴CEO吴泳铭宣布未来五年阿里云和AI商业化年收入要突破1000亿美元，MiniMax创始人闫俊杰透露2026年2月公司年度经常性收入已超1.5亿美元。Token正从技术指标变成衡量AI经济价值的核心锚点。

核心分析

一、调用量领先的本质是生态结构领先

中国大模型调用量霸榜，容易被简单解读为「中国AI应用很火」，但其深层推演价值在于生态结构的差异。美国大模型调用量长期集中在OpenAI、Anthropic、Google三家，走「旗舰模型＋高客单价」路线；中国则呈「多强并存」格局——腾讯Hy3、小米MiMo-V2.5、DeepSeek-V4-Flash、MiniMax M3、智谱GLM 5.2五家头部模型周调用量均在3万亿Token以上，彼此仅差一两个量级，没有绝对垄断。以登顶的腾讯Hy3为例，其采用混合专家（MoE）架构，总参数达2950亿、激活参数210亿，支持256K上下文长度，智能水平比肩参数规模2至5倍的旗舰模型。这种结构意味着：调用量增长更多来自海量C端应用和中小企业的实际业务驱动，而非少数头部客户的巨额订单。多元供给、极致性价比、开源开放与持续迭代，构成了中国模型用户增长的核心动力——去年中国企业推出的开源大模型下载量全球第一，大幅降低了AI的使用门槛。

二、性价比红利：成本倒逼下的市场重构

布鲁金斯学会学者Kyle Chan指出，在AI成本持续上升的背景下，中国模型价格通常仅为美国竞品的一小部分，但性能已接近前沿水平，当前整体技术差距约6至9个月。上海财经大学特聘教授胡延平认为，企业在模型选型时，性价比与模型特性是否适配Agent、工具调用、MCP协同等企业场景，正成为决策关键。关键变化是，在中低难度任务上中美模型差距迅速收窄，中国头部开源模型已可覆盖大部分常规企业需求。美国企业用脚投票——Token占比从4.5%飙升至30%以上，正是成本压力下的理性选择。MiniMax的开放平台产品在2026年2月新注册用户数已达2025年12月的4倍以上，当智能边界被突破时会催生大量新场景与新用户。这揭示了一个商业规律：在能力差距可接受的区间内，价格优势足以重塑全球市场的供给格局。

三、规模之后：从「调用领先」到「能力领先」的跨越

调用量领先能否转化为模型能力领先，是行业最核心的追问。如果当前调用量增长主要用于客服、内容生成、简单问答等中低难度任务，那么领先只说明市场渗透率高，并不证明在复杂推理、科学计算、Agent自主决策等高阶能力上超越美国头部模型。阿里吴泳铭的判断给出了乐观信号：2026年大模型已开始具备完成复杂工作流的能力，Token正成为生产资料的一部分而非IT预算。2026年上半年中国AI落地的关键词是「规模化」，超6000个垂直大模型完成部署，重点行业AI渗透率突破80%。但算力成本高企、AI幻觉仍存、长程任务可靠性不足等深层挑战依然存在。国盛证券研报指出，AI加速卡2024年全球市场已超1000亿美元，预计2028年将超5000亿美元，届时中国市场需求将超万亿人民币。调用量是能力领先的前兆，而非证明——这场跨越仍需在编码、数学推理、长程任务规划等基准上持续验证。

管理启示

Token经济的崛起，为企业AI战略提供了三点启示。第一，AI的商业化正在从「能力竞赛」转向「规模与成本效率竞赛」，企业选型应将总拥有成本（TCO）置于与模型能力同等重要的位置，中国模型的性价比红利为中小企业降低了AI落地门槛。第二，多元供给的生态结构比单一垄断更有利于应用层创新，企业应避免将AI能力绑定于单一供应商，保持架构的可替换性。第三，调用量增长的红利能否沉淀为壁垒，取决于企业能否在规模扩张的同时，向高价值、高复杂度的应用场景攀升——用得起只是起点，用得好、用得深才是护城河。

其他思考

1. 中国大模型「多强并存」的竞争格局，长期会加速还是消耗行业的整体创新能力？
2. 美国企业大量使用中国模型，是否会引发新的技术出口与数据安全博弈？
3. 当Token成为「生产资料」，企业应如何重新设计内部AI能力的成本核算与投入产出评估体系？

关键词：Token经济、大模型调用量、性价比红利、商业化规模、多强并存
来源：每日经济新闻、经济观察报、蓝鲸财经、腾讯财经 | 整理：经管讲堂