TL;DR：
中国AI模型调用量在2026年初首次超越美国，标志着AI产业重心正从“实验室竞赛”转向“工业化应用”。凭借MoE架构带来的极致成本优势和Agent驱动的生产力转型，国产大模型正以“数字燃油”的身份重塑全球软件供应链的底层逻辑。
如果说大语言模型是数字时代的“蒸汽机”，那么Token（代币）便是驱动这台机器的煤炭。长期以来，硅谷一直以拥有最昂贵的煤炭和最精致的锅炉而自豪。然而，就在2026年2月，地缘经济的板块发生了剧烈漂移：根据全球最大的API聚合平台OpenRouter的数据，中国大模型的Token调用量首次超越美国1。这并非偶然的波动，而是一场由成本降维和场景深挖共同驱动的“页岩气革命”。
混合专家的胜利：从“全民动员”到“精兵强将”
在AI的世界里，昂贵往往被误认为是先进的同义词。然而，当中国模型如MiniMax的M2.5、智谱的GLM-5以及月之暗面的Kimi K2.5在榜单上集体“霸榜”时2，华尔街不得不重新审视其财务模型。数据显示，中国模型的API调用成本仅为美国竞品的1/10甚至1/201。这种近乎“不讲理”的价格优势，并非源于恶性补贴，而是一场算法层面的结构性革命。
核心秘密在于混合专家（MoE）架构。传统的“稠密模型”在处理任务时，如同为了煮一颗鸡蛋而点燃整个发电厂；而MoE架构则更像是一个精准的门控系统，只调用最相关的“专家网络”参与计算。这种“按需激活”的模式让推理成本直线下降，吞吐量提升高达19倍1。
“这不仅仅是价格战，这是一场关于效率的降维打击，”一位硅谷风投合伙人感慨道。据a16z观察，硅谷竟有**80%**的AI初创公司在路演时私下使用中国的开源模型1。对于追求资本效率的开发者而言，用脚投票的结果显而易见：当性能难分伯仲时，没人愿意为昂贵的“美式溢价”买单。
价值质变：Token从“流量”演变为“燃料”
长期以来，互联网巨头习惯于将用户点击视为“流量”，但这在AI时代已成过时逻辑。现在的Token更像是执行生产任务所消耗的“燃料”。随着AI从只会插科打诨的“聊天搭子”进化为能深度参与代码重构、多步规划的AI Agent（智能体），Token的消耗模式正在发生“结构性通胀”1。
- 从“问答”到“干活”：编程和文件处理等长上下文场景，天然是Token的“吞金兽”。
- Agent的指数级杠杆：一个Kimi K2.5模型可以同时调度100个“Agent分身”并行工作2，这虽然带来了Token消耗的激增，但由于其带来的生产力提升远超成本投入，企业反而表现出极高的付费意愿。
英伟达CEO黄仁勋在最近的财报会上反复强调“推理即收入”1。在这一逻辑下，Token生成的效率直接等同于创造财富的速度。中国厂商通过“云-芯-模型”的垂直整合，正在榨干每一分算力的残余价值。阿里巴巴的通义系列便是一个典型：通过软硬件一体化调度，它不仅在技术上实现了对底层芯片的“极限压榨”，更在商业上构建了一个高粘性的生态闭环。
预测：集群式崛起的长尾效应
上海财经大学胡延平教授提出的“AI中国团”概念，点出了这一轮增长的本质：这并非单一爆款的孤勇冲锋，而是集群式的生态崛起1。相比于OpenAI或Anthropic的“少数派寡头”模式，中国这种由多家头部企业形成的“技术群落”更具抗风险能力和创新多样性。
我们可以大胆预见，AI服务的商业模式将迎来巨大的分水岭。过去那种简单的“按量计费”正逐渐向“燃料+成果”的订阅制演进1。随着Token单价持续下降，算力将像电力一样成为一种普惠的公共基础设施。
在这场全球竞争中，美国依然在“攀登高峰”——致力于追求AGI的终极智慧；而中国则在“深耕平原”——通过将智慧转化为极具性价比的工业燃料，渗透进全球每一行代码、每一封邮件和每一次商业决策中。在AI的下半场，谁能更有效地将“昂贵的比特”转化为“廉价的生产力”，谁就将握有未来十年全球经济的话语权。