江西
中国AI大模型的周调用量，已经连续十一周超过美国，稳居全球第一。
上周，全球AI大模型总调用量54.6万亿Token，其中中国占了27.58万亿，是美国的四倍以上。OpenRouter数据显示，前六名全是中国的模型，腾讯Hy3、小米MiMo、DeepSeek、MiniMax、智谱GLM，把美国模型挤到了第七名开外。
这组数字放在两年前，没人信。当时中国AI还在追着美国的尾巴跑，别说超过，能跟上就不错了。
现在，情况变了。
调用量是美国的四倍，不代表中国AI已经全面超越美国。但有一点是确定的，美国AI正在被中国AI“卷”到不得不重新算账。
2026年6月，旧金山AI初创公司Lindy做了一个决定：把模型从Anthropic Claude全面切换到DeepSeek-V4。原因很直接，他的API账单已经超过了全公司员工的薪资支出。切换之后，推理成本下降了95%。不是Claude不好用，是用不起了。Lindy的CEO说了一句很直白的话：“大多数初创企业负担不起为品牌溢价买单。”
Coinbase也把中国大模型设成了工程师的默认工具。通过模型替换和智能路由，AI支出压缩了近一半。爱沙尼亚的数据公司Floxy从GPT-4o切到DeepSeek-V3，成本降了92%。加拿大律所和英国在线教育平台也把部分工作负载迁了过来。OpenRouter的数据显示，美国企业使用中国AI大模型的Token占比，从2025年的4.5%飙升到最高46%。
为什么？因为中国AI的性价比已经到了一个让美国企业无法忽视的程度。
性能差距在缩小。斯坦福大学发布的《2026年AI指数报告》显示，中美AI模型性能差距已缩小到2.7%。2025年2月，DeepSeek-R1曾短暂追平美国顶尖模型。智谱GLM-5.2在代码和长程任务基准上，与Claude Opus 4.8的差距只有1%到4%。
价格差距却大得多。中国开源模型的价格，比美国头部模型低60%到90%。DeepSeek-V4-Pro的输出价格是0.87美元/百万Token，而GPT-5.6 Sol是30美元，Claude Fable 5是50美元。性能差不到5%，价格差90%。这笔账，谁都会算。
中低难度任务上，中国模型已经能覆盖大部分常规企业需求。正如上海财经大学特聘教授胡延平所说：“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。”对企业来说，90%的日常应用，中等复杂度代码生成、常规客服，用中国模型就够了，成本还低一大截。
但我们也得说清楚自己的短板。
美国在基础模型创新、资本投入和算力基础设施上仍然领先。美国拥有5427个数据中心，是其他任何国家的10倍以上。2025年美国私人AI投资2859亿美元，是中国的23倍。
美国还在造火箭，中国在造电车。美国模型迭代速度极快，OpenAI和Anthropic几乎每月一个新版本，投入不设上限。中国在性价比和应用落地上跑得更快，用低成本覆盖大部分场景。美国市场在收敛，中国市场还在混战。美国OpenAI和Anthropic两家已经拿走了89%的企业LLM收入，而中国有11家公司在LMArena排名前二十，融资总额超过1300亿人民币。还没有人看到终局。
斯坦福的报告还指出一个问题：AI能力进步并不均衡。AI能拿IMO奥数金牌，但读取指针式时钟的准确率只有50.1%。中国大模型的调用量超越美国是事实，但在某些维度上，差距依然存在。
所以这篇的结论是：中国AI在性价比和应用落地这条路上，已经跑出了一条让美国企业不得不正视的路线。但在底层创新、算力储备和资本投入上，美国仍然领先。我们赢了量，还没赢质。差距在缩小，但追上去还需要时间。
不过，从OpenRouter的数据看，这个趋势已经锁死了，美国企业用中国模型的Token占比，从4.5%一路涨到46%，这个过程只用了不到一年。企业正在用脚投票，投给性价比。
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