---

前言

最近看到一组数据：截至2026年3月15日，中国AI大模型的周调用量达到4.69万亿Token，连续第二周超越美国，全球前三全部被中国模型包揽。

作为一个长期关注AI行业的技术人，这个消息让我想深入挖一挖背后的逻辑：调用量是怎么起来的？它代表什么？不代表什么？

本文从数据、应用、技术三个角度做一些分析，适合关注AI行业趋势的开发者阅读。

阅读本文可以收获：

• 中国AI大模型调用量的增长逻辑
• "龙虾"智能体带来的变化
• 国家数据局"词元"标准的含义
• 技术人可以从这波趋势中看到什么机会

---

一、数据：从哪里来的

1.1 OpenRouter是什么

OpenRouter是全球最大的AI模型API聚合平台之一，支持调用多种主流大模型。它的数据能反映全球AI模型的相对使用情况。

3月15日当周，OpenRouter数据显示中国AI模型周调用量达到4.69万亿Token，这个数字超过了美国的周调用量。

1.2 什么在驱动增长

主要有两个驱动力：

第一，国产模型密度高。 国内阿里、字节、腾讯、百度、智谱AI、MiniMax等多家厂商同时竞争，模型更新迭代速度快，用户有更多选择。相比之下，美国市场OpenAI和Google两家独大，选择相对集中。

第二，智能体降低了使用门槛。 过去几个月，一款名为"龙虾"的AI智能体突然爆火。它不需要用户写代码，直接发指令就能完成任务。这个产品形态的创新，把大量普通用户拉进了AI调用池子里。

这里有个坑要提醒一下：调用量这个指标，容易被"简单任务"大量重复调用拉高。比如一个人让AI帮他写50条商品文案，就产生了50次调用。调用量大不等于"高难度任务做得好"，这个区分很重要。

---

二、事件："词元"标准来了

2.1 国家数据局在做什么

3月24日，国家数据局正式官宣了"词元"（Token）计量标准。这个消息在圈外关注度不高，但在技术圈意义不小。

问题背景：之前各家AI厂商对Token的计算方式不统一。有的按原始输入字符算，有的按tokenizer处理后的token数算。不同标准之间横向对比误差很大。

标准来了意味着什么：

• 行业有了统一的计量规则，数据横向对比更有参考价值
• 企业采购AI服务时有更透明的成本参照
• 对整个AI服务市场的规范化有推动作用

对于开发者来说，这意味着以后估算API成本会更准确，做技术方案时更有依据。

2.2 Token计费模式正在成为主流

从全球范围看，"按Token计费"已经逐步取代"按调用次数计费"和"订阅制"，成为AI服务的主流定价模式。

几种计费模式的对比：

模式	优势	劣势	适用场景
按Token计费	成本透明，按需付费	用量难预测	API服务
订阅制	用量可控，成本稳定	轻度用户浪费	Copilot类工具
按调用次数	简单易懂	无法区分任务复杂度	简单查询接口

国内AI厂商目前大多采用Token计费，这是和国际主流做法接轨的。

---

三、分析：领先美国的15%能持续多久

3.1 当前的优势

应用场景丰富。中国互联网生态给AI落地提供了大量真实场景：电商客服、内容生产、办公自动化、教育、医疗……场景多，数据就多，模型迭代就快。

迭代速度快。国内厂商之间的竞争非常激烈，产品更新节奏普遍快于美国同行。这种"赛马"机制客观上加速了整体进步。

3.2 当前的短板

基础模型能力仍有差距。客观说，在模型底层能力上，OpenAI的GPT系列、Google的Gemini系列在复杂推理、代码生成等任务上仍有优势。调用量超越不代表模型能力超越。

高端算力受限。GPU芯片的限制对国内AI训练算力有一定影响，这是客观事实。

3.3 技术人的机会在哪里

对于技术从业者，这波趋势里有几个值得关注的方向：

1. 垂直场景应用开发 调用量大说明市场有需求，但具体怎么用得好还是蓝海。在某个垂直领域深耕，结合行业知识做AI应用，比单纯追模型更新更有壁垒。

2. AI Agent开发 "龙虾"智能体的爆火说明，降低使用门槛是真正的产品机会。让AI从"需要学习怎么用"变成"自然语言直接用"，这个方向空间很大。

3. 评测和基准建设 "词元"标准出来后，AI模型的评测体系也会逐步完善。这个方向需要既懂模型又懂评估的人才。

---

四、总结

从4.69万亿Token这组数据里，能看到三件事：

第一，中国AI在应用侧确实跑得很快。 调用量的领先说明国内AI产品的普及度在提升，这是真实的市场反馈。

第二，数字大不代表一切。 调用量反映的是使用规模，模型能力、应用深度还需要持续关注。不能因为数字领先就忽视短板。

第三，规范化时代来了。 国家数据局发布"词元"标准，意味着AI行业正在从野蛮生长走向规范发展。这对整个行业是好事。

对于技术人来说，机会在垂直应用、AI Agent、评测体系这几个方向。用得好比造得新更重要——这可能是这波趋势里最值得记住的一句话。

你在关注哪个AI方向？有什么实际落地的经验？欢迎交流。