中國大模型周呼叫量達美國14.1倍，連續13周全球居首

一組資料在上週引發了全球AI圈的關注。

根據OpenRouter的最新統計，7月20日至26日這一週，全球AI大模型總呼叫量為58萬億Token，環比下滑6.75%。整體大盤在降溫，但中國和美國的表現出現了巨大分化。

中國AI大模型周呼叫量達33萬億Token，美國僅為2.34萬億Token——中國是美國的14.1倍。

更值得注意的是，這已經是中國連續十三週超過美國，穩居全球大模型呼叫量的首位。美國同期的呼叫量環比猛降了67.86%，與中國形成了鮮明反差。

差距懸殊，事出有因。首先是中國移動網際網路生態的滲透率極高，無論是聊天、辦公、教育還是娛樂，AI能力都在快速嵌入使用者日常，使用門檻極低。其次是價格戰——從位元組跳動到阿里巴巴再到百度，國內主流模型紛紛打出了免費或接近免費的價籤，大幅度拉動了使用量。第三是開源生態的繁榮，Kimi K3、Qwen系列等大量開源權重模型，讓企業和開發者能以極低成本接入。

但量變不等於質變，熱鬧歸熱鬧，真正的考驗還沒來。

Token呼叫量的碾壓更多反映的是應用場景的廣度，而非技術深度的領先。大量呼叫來自輕量級對話和內容生成，而非高價值的推理任務。在基礎架構創新、原創演算法突破和全球生態構建這些更深層維度上，中國AI還有很長的路要走。

一個值得關注的對比是：美國市場雖然呼叫總量低得多，但高階商業模型的API呼叫單價遠高於中國，而且大量企業級AI應用走的是私有化部署路線，這部分呼叫量不計入OpenRouter的統計。所以14.1倍這個數字，有參考價值，但不能直接等同於「實力差距」。

同一天，工信部發布了2026年版「小快輕準」數字化產品培育指引，明確提出推動AI在中小企業中深度融合應用，鼓勵產品從基於規則的邏輯推理，向多模態感知、預測和自主執行的智慧決策演進。這意味著政策層面正在推動AI從「能用」走向「好用」。

對企業和投資者來說，訊號已經很明確了：AI不再是錦上添花的點綴，而是必須深度整合的基礎能力。 呼叫量的競爭只是序幕，真正的勝負手在於這些呼叫是否創造了實際價值、是否改變了生產效率。量變已經發生，質變仍需耐心。