中国AI模型调用量连续三周超美国，爆发式增长引关注

这周，全球人工智能大模型调用量的最新周报公布了，中国人工智能大模型一周的调用量达到了7.359万亿Token，它不但连续三周超过了美国，并且环比增速高达56.9%，是美国增速的7倍还要多。那个被称作“Token”的指标，正变成衡量人工智能产业实际落地规模的关键标尺。

Token到底是什么

Token是大语言模型用以处理文本的基本单元，深圳理工大学算力微电子学院助理教授马智恒作出解释，在输入模型之前，文本会被切割成Token并转变为向量，就中文而言通常每一个字对应1至2个Token，每一次提问以及AI的回答，都会耗费一定数量的Token。

假设把“算力”等效成“电力”，深圳计算科学研究院崖山LAB的负责人欧伟杰做了个比方，Token就如同已然耗损的“电量”。它作为用来度量AI活跃度以及处理规模的关键指标，直接体现出AI技术于实际场景里的应用强度。

综合开发研究院（中国·深圳）通证数字经济研究中心执行主任马朝良觉得，Token背后所体现的是个更为宏大的趋向。人类正将世界“拆解”成能够被机器领会与处置的最小单元，此过程正使各行各业得以重塑。

中国调用量为何领跑全球

按照最新得出的数据来看，在上周的时候，全球范围内调用量处前四位的全都是中国的AI大模型，小米MiMo V2 Pro、阶跃星辰Step 3.5 Flash、M2.5、V3.2等国产模型占据了榜单靠前的位置，这显示出中国AI模型在全球开发者当中有着广泛的接受度。

对价格来说 ，国产模型极大地削减了API使用成本。马智恒解析 ，我国公司于开源模型范畴处于主导位置 ，跟全球顶级闭源模型的技术差距已缩减至大概三个月 ，然而价格是远比不上后者的 ，这变成吸引全球开发者以及企业调用的关键要素。

罗介平称，我国开发者作出了大量Token消耗贡献，微信、钉钉还有飞书等应用，能够触达十亿级别用户，这些应用里面所内置的AI功能，只要用户稍微轻轻一点，就产生了海量的模型调用需求，进而形成了强大的规模效应。

成本优势触发长尾效应

欧伟杰持有这样的看法，国内大模型在推理成本、响应速度、API成本等方面不断进行优化，大量中小企业以及开发者开始把AI接入业务流程，这种趋势引发了调用量的长尾效应，使得AI应用从大企业推广到了成千上万的中小公司。

多数企业对于成本相当敏感，国产模型凭借较低的训练成本把AI转变为恰似柴米油盐那般的生活必需品，借助价格方面的优势赢得了全球开发者的喜爱，这已并非单纯的技术竞赛，而是商业逻辑的成功。

罗介平表明，于构建AI应用之际，企业常常会优先考量投入产出比，国产模型借由开源模式以及丰富的应用场景，走出了一条有别于国外闭源模式的途径，造就了集群式崛起的优势，使得更多开发者能够以低成本去尝试以及部署AI应用。

Token数据意味着什么

就在上周的时候，阿里巴巴对外宣布正式成立了Token Hub事业群，其目的在于围绕着“创造Token、输送Token、应用Token”去构建起完整的AI生态体系。与此同时呢，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在GTC 2026这个会议上提出了“Token经济学”，还把数据中心定义成生产AI智能Token的工厂。

马智恒持有这样的看法，Token调用量属于用以衡量AI真实落地以及使用规模的“体温计”。我国的调用量持续处于领先位置，这意味着AI发展的重心正从“模型发布”转变到“规模化应用”，产业化进程迈入了提速的阶段，而这是产业成熟的关键标志。

罗介平直言，这一创造纪录的数据表明我国AI产业正步入“技术迭代，成本下降，应用爆发”的正向循环，从“跟跑”转变为“领跑”，中国AI产业于应用层面已呈现出强劲的国际竞争力。

海量调用背后的挑战

欧伟杰作出提醒，海量Token的背后存在着规模更为庞大的数据吞吐，以及更为复杂的数据治理方面的挑战。大模型的每一次调用，都依靠底层数据库系统针对实时数据、历史知识、用户交互进行精准管理以及实现毫秒级响应，这对基础设施提出了更高的要求。

随着时间推移，数据处理所具备的复杂性，也呈现出越发强烈进而持续递增的态势。当其调用量已然达到了数十万亿这样的级别之时，哪怕是极其细微的延迟现象或者错误状况，均会被显著放大。对于企业而言，在切实保证响应速度能够达标的同一时刻，还必须要确保数据具备准确性、隐私方面的安全性以及成本处于可控范围之内，而这已然成为了接下来一步需要去攻克的技术难题。

马智恒讲道，要清楚地意识到，美国于原始模型创新、高端芯片以及算力基础设施这些方面，依旧存有明显优势。调用量处于领先状态并不意味着实现了全面超越，其追赶路程仍然漫长，得持续投入基础研究以及底层技术。

从模型发布转向应用落地

中国的AI大模型调用量，连续三周超过了美国，这背后存在着产业化路径的差异。美国的企业，更倾向于闭源收费的模式，然而中国却凭借开源以及低价的策略，迅速占据了应用市场，使得更多的开发者，能够以极低的成本，去使用先进的AI能力。

这种差异体现出两种不一样的产业逻辑，中国AI产业更着重规模化以及场景渗透，借由海量应用回馈技术迭代，微信、钉钉、飞书等国民级应用变成AI能力输出的超级渠道，把大模型能力推向了十亿级用户。

在未来，竞争的核心会从模型参数转变至实际应用，能够真正解决用户问题的一方，以及能够以更低成本提供更好服务的一方，将会在Token大战里胜出，中国AI产业呈现出的集群式崛起态势，正为这全新的竞争格局给予有力的注脚。

看完这一份数据之后，你认为Token调用量是不是能够切实衡量一个国家的AI实力呢？欢迎于评论区留下你的观点，可别忘了点赞并且分享给更多关注AI发展的友人啊。