Token 之战：中国 AI 凭何连续五周超越美国？

事件概述

根据全球知名大模型 API 调用平台 OpenRouter 最新数据，3 月 30 日至 4 月 5 日期间，中国 AI 大模型的周调用量达到 12.96 万亿 Token，环比暴涨 31.48%，实现连续五周超越美国。同期美国调用量仅为 3.03 万亿 Token，不足中国的四分之一。

值得注意的是，支撑这一数据的用户群体高度全球化：OpenRouter 平台上 47% 的用户来自美国，而中国本土用户仅占 6%。硅谷程序员、欧洲初创企业及东南亚企业正在通过实际调用行为，将中国模型作为首选工具。

核心驱动因素

1. 能源成本与基础设施优势

AI 产业的底层约束已从单纯的算力转向能源供应。中国凭借全球最大的电力基础设施和极具竞争力的电价水平，构建了独特的商业闭环：

• 电价差异：中国西部绿电（风电、光伏）成本可压至 0.2 元/度左右，工业用电整体成本显著低于欧美。
• “东数西算”工程：通过将数据中心直接建在西部绿电富集区，实现了“电力不出境、价值已跨境”。
• API 价格对比：以 OpenRouter 为例，美国 Claude Opus 4.6 模型输出价格为 25 美元/百万 Token，而中国 MiniMax M2.5 输出价格低于 2.5 美元/百万 Token。同等任务下，使用中国模型的成本仅为美国竞品的十分之一。

2. 架构优化与推理效率

中国主流大模型普遍采用 MoE（混合专家） 架构，解决了传统模型每次推理需调动全部参数的问题：

• 按需激活：系统仅激活与问题最相关的“专家”模块处理任务，其余参数待命，大幅压缩计算量。
• 成本效益：阿里千问（Qwen）等模型利用该架构在保持庞大知识储备的同时降低了推理成本，使其能够推出免费版本并维持商业可持续性。

3. 制造业生态与数据闭环

中国拥有全球最完整的工业产业链，为 AI 提供了真实的“练兵场”：

• 实战迭代：从精密电子到重型机械，海量真实场景中的高价值需求倒逼技术快速迭代，直面数据噪音和极端工况挑战。
• 数据燃料：工业场景产生的多维、高质量数据成为训练和优化模型的关键资源。
• 芯片突破：2026 年 3 月，达摩院发布玄铁 C950 RISC-V 架构 CPU，首次在单颗 CPU 上跑通 DeepSeek V3 671B 全量大模型推理，标志着定制化、低功耗芯片架构在 AI 推理领域的历史性机遇。

竞争格局与挑战

尽管调用量领先，但行业仍需理性看待当前局势：

• 技术差距：在核心芯片领域（如英伟达 Feynman 架构 GPU），美国仍保持性能领先；在基础算法原创性上，美国依然具有优势。
• 价格依赖风险：部分海外用户选择中国模型主要基于成本优势。若美国通过先进芯片或架构降低自身成本，或中国电价优势减弱，用户流向可能发生变化。
• 合规挑战：欧盟《AI 法案》生效及美国各州立法加速，要求高风险 AI 系统进行合规评估、透明度审查及人类监督机制，增加了中国 AI 出海的监管复杂度。

结论

这场由“电费单”引发的权力转移正在改写全球 AI 产业规则。Token 已成为数字时代的新型“大宗商品”，中国凭借能源成本、基建能力和制造业生态的三重优势，正在形成从能源到芯片、再到模型与应用的完整闭环。这标志着中国首次可能在信息技术革命的基础设施层占据先机，但高端芯片瓶颈、品牌认知短板及行业利润压力仍是未来必须正视的挑战。