单周调用56万亿Token，中国AI凭什么霸榜全球第一？

OpenRouter最新周榜显示了一个令人侧目的数字对比：上周全球AI大模型总调用量210万亿Token，其中来自中国的模型贡献了116．18万亿——超过总量的一半。而同期美国模型的调用量只有13．98万亿，环比暴跌32．4％。这已经不是偶然领先了，而是中国产品连续第28周超越美国。在排在前五位的模型里，有四款来自中国。

DeepSeek V4．1 Flash 1017更是连续三周霸占榜首，单周调用量高达56万亿Token，环比增长17％。这个数字是什么概念？它一家就占了本周全球调用量的四分之一以上。

但如果你只看这些数字就觉得“中国AI赢了”，那可能忽略了更关键的一层真相——这场霸榜背后，与其说是技术碾压，不如说是一场极致的成本控制与开发者争夺战。

从参数内卷到任务交付

回顾过去几年，大模型行业的主流叙事一直是“拼参数量、拼训练数据规模”。但到了2026年下半年，这个逻辑正在被重新改写。

多家券商研报指向同一个趋势：企业端AI竞争的核心已不再是单轮问答的能力上限，而是Agent任务交付效率和推理成本。方正证券分析指出，DeepSeek V4．1－Flash－1017实现了“性能与成本的帕累托改进”——这意味着它在完成任务速度更快、输出更精简的同时，价格还更低。

Kimi K3．1 Pro的定位是支持100万Token上下文，Highspeed版本输出速度是标准版的2至3倍。MiniMax M3．1 Flash升级Agentic任务能力后，推理速度提升近3倍，同时“Agent任务综合使用成本降低了70％”。这些描述的共同点是：不是比谁更聪明，而是比谁干活更快更便宜。

浙商证券的观察也印证了这一判断——他们注意到OpenAI的FDE团队正在深入半导体客户现场做集成开发，目标是在3到6个月内把用例推入生产环境，且能减少约90％的定制代码。这说明真正赚钱的逻辑不在展示Demo，而在帮企业解决问题。

Token降价与GPU涨价的剪刀差

如果要用一个词概括当前大模型商业化的核心矛盾，那就是“剪刀差”。

一面是Token价格的持续走低。据SiliconData Token价格指数监测，当前价格已降至约0．94美元每百万Token，这意味着API调用的边际成本正在无限压缩。DeepSeek开源推理框架DeepInfer的数据披露显示，按谷价折算的生产集群每GPU小时收入为38美元，仅扣除GPU租金后的推理毛利率大约82％。这是一份极其诱人的利润表——前提是你的算力成本足够低。

另一面却是高端算力的租金在暴涨。同一时期内，基于B300芯片的云端GPU租金较今年5月上涨了51．9％。新一代GPU供给仍在追赶需求，大型实验室提前锁定长期预订后，按需市场的可用容量被进一步压缩。

这种剪刀差带来的是一个清晰的商业结论：当推理成本几乎可以忽略不计时，决定开发者选择哪家模型的关键变量从“质量”转向了“可及性”和“价格”。中国模型恰好踩中了这一转变的时间窗口——它们以近乎免费的姿态先一步占领了开发者的工作流，形成了路径依赖。

这也是为什么Q3公募基金加仓方向值得玩味。招商证券统计显示，机构主要加仓的是智谱、金山办公等“大模型加软件龙头”，而非单纯的算力租赁公司。资金在向更靠近应用端的标的集中。

五家模型同台竞技的真实格局

回到OpenRouter的排行榜本身，我们需要看清前五名中四款中国模型的分布逻辑。根据21财经援引的OpenRouter原始榜单数据，排名第一的是DeepSeek V4．1 Flash 1017，单周调用量56万亿Token；其余三个席位的具体模型名称和各自独立调用量数字在该报道中未逐一披露，但可以确认的都是中国品牌。

这里有一个值得注意的细节：虽然前五中有四个席位被中国品牌占据，但这并不等于中国在所有场景下都全面领先。OpenRouter本身是一个面向全球开发者的API聚合平台，其用户群体的构成很大程度上反映了哪些模型最容易被开发者接入和使用——而这恰恰是定价策略最激进的品类更容易获得的优势。换句话说，这份榜单反映的是“谁的API最好接、最便宜”，不完全等同于“哪个模型的综合能力最强”。

腾讯混元Hy4在11月4日发布并宣布跻身“最强开源模型之列”，但其在OpenRouter上的实际表现仍需观察。同样，阿里通义千问、百度文心一言等巨头也在密集迭代，只是它们在OpenRouter平台上的曝光度和调用集中度未必能直接体现其真实市场影响力。

谁在为这场狂欢买单？

免费或极低价格的API策略从来不是一个可持续的单边游戏。当大量开发者迁移到便宜的国产模型后，后续的商业化挑战将如何展开？

从目前行业进展来看，三种路径已经逐渐清晰。第一种是分层付费模式——以阿里云为例，近期对个人版Token Plan进行了大幅额度上调，实质相当于变相降价约45％，但在企业级服务上则提供更高性能的专属通道和SLA保障，形成价格梯度。第二种是嵌入应用场景收费——模型本身低价甚至免费，但通过绑定搜索引擎如Fetch API、数据分析工具或其他增值服务来创造额外收入。DeepSeek已开放Search与Fetch API，走的正是这条路。第三种是向企业端收取年费制服务费。Anthropic的财务数据显示其第12个月客户留存率达到87％，“让已有客户将AI用于更多任务、推广至更多团队”成为重要增长来源。这不是卖一次API调用的生意，而是按年收取的基础设施订阅。

公募基金的持仓调整已经给出了初步答案——资金不再赌单纯的模型提供商，而是在选那些既能拿到海量调用量、又能转化为ARR的标杆企业。

接下来该看什么？

对于投资者和产业观察者而言，以下几个指标值得关注。首先是Token价格走势是否见底，当前每百万Token约0．94美元已接近零边际成本的临界点，进一步下降空间有限。一旦价格企稳甚至反弹，将改变现有模型的盈利模型。其次是B300等新世代GPU产能释放节奏，高盛预计2030年全球数据中心容量将达273GW，但短期内供给瓶颈仍是制约因素，租金若持续上涨，低价策略将面临根本性考验。第三是头部模型月度活跃开发者数变化，调用量可以短期靠补贴拉高，但日活和月活的粘性才是检验产品价值的最终指标。最后是大型企业AI落地渗透率，Anthropic的留存率数据和OpenAI的FDE现场部署经验表明，真正的增量不在个人开发者，而在规模化企业集成。谁能率先突破这一环节，谁就能建立起区别于其他玩家的壁垒。

单周56万亿Token的榜单确实抢眼，但它更像是一面镜子——折射出的是全球AI产业正在经历的阶段性重构：从早期的军备竞赛，滑向了以效率和成本为核心的下一轮淘汰赛。在这个赛道里，赢家未必是最聪明的，但一定是最快学会精打细算的。