万亿Token揭示AI大分流：开源逆袭、智能体崛起与全球化新版图

TL;DR：

2025年，AI产业正经历一场由100万亿Token真实数据揭示的“大分流”。开源模型流量占比达30%，中国力量崛起显著；AI从单纯生成文本转向多步推理的智能体模式；市场高度细分，编程与角色扮演是两大主导应用；用户留存的关键在于“首发即匹配”特定痛点。

2025年，人工智能领域正经历一场前所未有的“大分流”，其本质超越了单纯的技术竞赛，而是演变为一场关于场景适配、成本控制与生态构建的综合博弈。OpenRouter与a16z联合发布的一份基于全球超过100万亿Token真实交互数据的深度报告，为我们提供了窥探这一复杂演进的“上帝视角”，揭示了诸多反直觉的趋势，预示着AI技术与商业模式的深层重构。¹²

当前产业格局分析：多极共存与价值重塑

这份里程碑式的报告，基于300多个模型和60多个提供方的海量数据，勾勒出2025年AI生态的全新面貌：

开源力量的强势崛起与中国AI的加速登场。 传统观念认为开源模型是闭源的“平替”，但数据表明，开源模型流量占比已稳步提升至30%，并大量进入生产环境，成为特定场景下的首选。值得注意的是，中国开源模型异军突起，从2024年末的1.2%份额飙升至2025年下半年的近30%，以DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM为代表的模型凭借惊人的迭代速度和对特定场景的统治力，打破了开源市场“一家独大”的局面，形成“群雄割据”之势。¹³ 这标志着中国AI已杀入全球开源赛道第一梯队，成为重要的模型生产者。

“中杯”模型异军突起，重新定义效率与能力平衡。 过去，市场倾向于走向小模型（<15B）与大模型（>70B）的两极。然而，2025年“中型模型”（15B-70B）正在成为新的主力。以Qwen 2.5 Coder 32B和Mistral Small 3为代表的中型模型，在能力与效率之间找到了完美平衡，精准满足了用户对性价比与性能兼顾的需求，成为市场主流。³

AI应用场景的两极分化：生产力与创造力的双引擎。 报告通过对数十亿次请求的分类分析发现，AI的实际应用场景呈现出惊人的集中性：编程任务（占总流量50%+）统治着生产力领域，而角色扮演（占开源流量52%）则在创造力与娱乐领域占据主导地位。¹ Anthropic的Claude系列在编程领域拥有统治级地位，而DeepSeek等中国模型则在角色扮演和闲聊方面表现出极高粘性。这种现象打破了“AI主要是生产力工具”的刻板印象，揭示了人类对AI在功能性工具和情感性伙伴双重需求上的强烈渴望。

全球化加速：亚洲成为AI增长新引擎。 AI不再是硅谷的独角戏。亚洲地区的付费使用量占比从13%翻倍至31%，成为全球AI应用的关键增长极。在语言分布上，英语虽仍主导，但简体中文以近**5%**的份额位居第二，超越西班牙语和俄语，印证了中国市场的庞大需求和AI社区的活力。¹²

变革驱动力解读：智能体崛起与用户价值重构

这些格局变化并非偶然，而是由深层次的技术进步和用户行为演变共同驱动：

智能体推理的崛起：AI从“生成”到“思考”的范式转变。 如果说2024年是“聊天机器人”的年份，那么2025年则是“智能体”的年份。推理优化模型的流量占比已飙升至50%以上，标志着AI的使用方式从简单的文本生成转向了复杂的多步任务执行。用户不再满足于模型“吐出”文本，而是要求其进行内部的思维链（CoT）计算、规划和反思，甚至通过“工具调用”（tool use）与外部系统交互。¹⁴ xAI的Grok Code Fast 1和Google的Gemini 2.5系列在这一领域领跑，推动了平均Prompt长度暴涨四倍、Output长度翻倍，反映出工作负载对上下文依赖度和复杂度的显著提升。

“灰姑娘的水晶鞋”效应：用户留存的核心逻辑。 在模型迭代加速的时代，传统的留存概念被“灰姑娘的水晶鞋”效应所取代。当新模型发布时，若能率先完美解决市场中未被满足的特定高难度工作负载，它将迅速捕获一批“基石用户群”。这些用户会围绕该模型构建基础设施和工作流，形成极高的迁移成本和粘性，即便后续有更便宜或表面上更强的模型出现，也难以轻易流失。GPT-4o Mini、Claude 4 Sonnet和Gemini 2.5 Pro的成功留存曲线验证了这一理论。¹³⁴

价格弹性弱化与“杰文斯悖论”：重塑AI商业模式。 报告发现，整体降价10%仅带来不足1%的使用量增长，这表明对于高价值、高风险、对质量要求严格的任务，用户对价格并不敏感。然而，在特定高效模型上，极致低价却可能引发“杰文斯悖论”，即当技术变得足够便宜和好用时，人们会在更多地方、用更长上下文、更频繁地调用它，导致总Token量飙升，总支出不降反升。¹⁴ 这揭示了AI市场在成本与使用量之间复杂的非线性关系，驱动了“溢价工作负载”、“大众流量驱动”、“专业专家”和“利基工具”四大市场象限的形成。

未来竞争态势预测：场景适配与生态协作的时代

基于这些洞察，我们可以预测未来3-5年的AI竞争将呈现以下趋势：

多模型生态成为常态，专业化分工愈发清晰。 “五六个开源模型，各自都有稳定流量”的局面预示着“赢家通吃”的时代已远去。闭源模型将继续专注于高价值、高风险和需要极高稳定性的企业级应用，而开源模型则在成本敏感、大容量、对完美度要求略低的场景中占据主导。开发者将根据任务特性，灵活选择和组合模型，形成更为精细的多模型策略。¹

智能体能力将成为核心竞争要素。 AI模型的优劣，将不再局限于“单次回答漂不漂亮”，而是其在长链路中“执行持续推理”的可靠性和效率。未来，模型厂商的重心将转向提升模型的工具调用能力、长上下文处理能力以及多步任务规划能力，以更好地服务于复杂的工作流和自主智能体。

“水晶鞋效应”将重塑产品与市场战略。 对AI模型厂商而言，率先识别并完美匹配未被满足的、高价值的工作负载，将是构建核心护城河的关键。这意味着产品开发将更加聚焦于特定痛点而非泛化能力，市场推广也将侧重于早期用户的深度锁定和工作流集成。持续的迭代和对细分场景的深刻理解，将比单纯的性能跑分更能带来持久的商业价值。

全球创新与地缘竞争并存。 亚洲，特别是中国，将继续在全球AI创新版图中扮演更重要的角色。多语言、多文化适配将成为模型普适性的刚需能力。同时，全球AI力量的均衡发展也将加剧地缘政治与技术竞争的复杂性，数据主权、模型安全与AI治理将成为国际合作与博弈的焦点。

社会影响与伦理思考：技术与人性的交织

AI的“大分流”不仅是技术和商业的变革，也深刻触及了社会结构和人类生活。编程AI的大规模应用将加速软件工程领域的自动化，改变开发者的工作模式，提升生产力。而角色扮演AI的兴盛，则揭示了人们对情感陪伴、互动娱乐和个性化故事创作的深层需求。这可能带来新的娱乐形式和心理慰藉，但同时也引发关于人机关系、内容审查（尤其在开源领域）和数字身份认同的伦理思考。AI在作为高效生产力工具的同时，也正成为人类情感与创造力的重要延伸，这种双重属性将持续定义我们与智能体共存的未来。

引用

• AI大分流
• 开源AI
• 智能体推理
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• 中国AI崛起
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