2026年2月，全球AI競(jìng)賽迎來(lái)一個(gè)標(biāo)志性轉(zhuǎn)折點(diǎn)。根據(jù)全球最大大模型API聚合平臺(tái)OpenRouter的數(shù)據(jù)，國(guó)產(chǎn)模型在該平臺(tái)單月Token調(diào)用量首次超越美國(guó)，占比過(guò)半，貢獻(xiàn)超過(guò)14.69萬(wàn)億。這意味著，中國(guó)AI模型正在全球開(kāi)發(fā)者用“代碼投票”的硬核標(biāo)準(zhǔn)中，憑借其獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)贏得認(rèn)可。

01. 國(guó)產(chǎn)模型調(diào)用量超過(guò)海外模型

具體來(lái)看，根據(jù) OpenRouter 數(shù)據(jù)，截至2月28日，該平臺(tái)內(nèi)前十模型總Token消耗量已突破28.7萬(wàn)億，其中國(guó)產(chǎn)模型貢獻(xiàn)超過(guò)14.69萬(wàn)億，為歷史上首次單月Token調(diào)用占比過(guò)半且超越美國(guó)產(chǎn)模型。

其中，國(guó)產(chǎn)模型MiniMax M2.5，月之暗面的Kimi K2.5，DeepSeek V3.2，分別以5.44萬(wàn)億、4.27萬(wàn)億和3.09萬(wàn)億Token，居調(diào)用排行榜的第一、第二和第四席位。智譜旗下GLM 5則以1.89萬(wàn)億位居第八。

在人工智能領(lǐng)域，Token是大模型處理信息的最小語(yǔ)義單元，是算力消耗與服務(wù)計(jì)費(fèi)的核心錨點(diǎn)。一次對(duì)話、一段代碼、一篇文案，都會(huì)被模型拆解為Token進(jìn)行運(yùn)算與計(jì)費(fèi)。

值得注意的是OpenRouter平臺(tái)的用戶中美國(guó)開(kāi)發(fā)者占比高達(dá)47.17%。這意味著，推動(dòng)中國(guó)模型登頂?shù)闹髁�軍，恰恰是那些�?lái)自硅谷、來(lái)自歐洲的海外開(kāi)發(fā)者。

這說(shuō)明中國(guó)AI模型相較海外模型有著自己的差異化優(yōu)勢(shì)。

02. 能源成本與結(jié)構(gòu)、模型架構(gòu)創(chuàng)新帶來(lái)商業(yè)韌性和強(qiáng)大性價(jià)比

要說(shuō)清楚中國(guó)AI發(fā)展的差異化優(yōu)勢(shì)，能源是個(gè)繞不開(kāi)的關(guān)鍵詞。這背后的邏輯其實(shí)很直接：AI是吞電的巨獸，誰(shuí)能讓它吃得飽、吃得好、吃得便宜，誰(shuí)就能在長(zhǎng)跑中占據(jù)主動(dòng)。

首先看成本。AI的比拼，尤其是大模型的訓(xùn)練和推理，本質(zhì)上是算力時(shí)長(zhǎng)的比拼，而算力消耗的終點(diǎn)就是電力。中國(guó)的電價(jià)在主要經(jīng)濟(jì)體中具備顯著競(jìng)爭(zhēng)力，這得益于我國(guó)龐大且高效的電網(wǎng)基礎(chǔ)，以及全球領(lǐng)先的風(fēng)光水電裝機(jī)量。

國(guó)家能源局2026年1月公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2025年度中國(guó)全社會(huì)用電量高達(dá)約10.37萬(wàn)億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)5.0%。對(duì)此，中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)日前發(fā)布的《2025-2026年度全國(guó)電力供需形勢(shì)分析預(yù)測(cè)報(bào)告》指出，前述用電規(guī)模超過(guò)美國(guó)全年用電量的兩倍，高于歐盟、俄羅斯、印度、日本全年全社會(huì)用電量的總和，穩(wěn)居全球電力消費(fèi)第一大國(guó)地位。

對(duì)于需要百萬(wàn)張卡、千萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器并行運(yùn)算的AI集群來(lái)說(shuō)，電價(jià)幾毛錢的差距，投射到年度運(yùn)營(yíng)成本上就是天文數(shù)字。這種成本端的優(yōu)勢(shì)，讓中國(guó)企業(yè)在算力服務(wù)和應(yīng)用落地上，天然具備更強(qiáng)的商業(yè)韌性。

再談結(jié)構(gòu)，中國(guó)的能源結(jié)構(gòu)兩大獨(dú)特之處。

一是以風(fēng)光電為代表的綠色能源占比不斷提升。十四五”期間，中國(guó)非化石能源發(fā)電裝機(jī)規(guī)模的快速提升，根據(jù)中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2025年底，我國(guó)水電、核電、風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電裝機(jī)規(guī)模分別為4.5億千瓦、0.62億千瓦、6.4億千瓦、12億千瓦。尤其是風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電的裝機(jī)規(guī)模增速最為顯著，合計(jì)占總裝機(jī)量的比例提升至47.3%，比“十三五”末提高了23.1個(gè)百分點(diǎn)。

二是能夠突破地理的限制。強(qiáng)大的特高壓輸電網(wǎng)與西電東送工程，解決了算力中心布局的物理限制。東部數(shù)據(jù)需求旺盛但土地和能源緊張，西部清潔能源富集但消納困難。中國(guó)的AI基礎(chǔ)設(shè)施可以將最耗電的算力中心建在西部，直接用廉價(jià)的風(fēng)電光伏進(jìn)行“綠色計(jì)算”，再將結(jié)果傳回東部。這種“東數(shù)西算”的模式，在全球范圍內(nèi)都堪稱開(kāi)創(chuàng)性的解決方案。它不僅是成本問(wèn)題，更是能源安全與可持續(xù)發(fā)展的問(wèn)題。

所以，能源成本和結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)，讓中國(guó)AI擁有了一套獨(dú)特的“底層操作系統(tǒng)”。它不是簡(jiǎn)單的技術(shù)追趕，而是在國(guó)家戰(zhàn)略級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施上，長(zhǎng)出更具性價(jià)比和韌性的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

此外，“混合專家”(MoE)的架構(gòu)創(chuàng)新也是國(guó)產(chǎn)模型的一大優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的稠密模型處理每一個(gè)請(qǐng)求都需要調(diào)動(dòng)全部參數(shù)，而MoE架構(gòu)引入了“門控網(wǎng)絡(luò)”，將模型拆分為多個(gè)專精不同領(lǐng)域的“專家子網(wǎng)絡(luò)”，每次推理只激活其中最相關(guān)的少數(shù)幾個(gè)。這種“按需調(diào)度”的機(jī)制，讓模型在保持龐大知識(shí)儲(chǔ)備的同時(shí)，將實(shí)際計(jì)算量壓縮到原來(lái)的幾分之一。

在能源和模型的助力下，國(guó)產(chǎn)模型擁有了極致的性價(jià)比。以O(shè)penRouter平臺(tái)公示的價(jià)格為例，MiniMax的M2.5模型輸入價(jià)格為0.3美元/百萬(wàn)Token，輸出價(jià)格為1.1美元/百萬(wàn)Token；而對(duì)標(biāo)的Claude Opus 4.6輸入價(jià)格為5美元，輸出價(jià)格高達(dá)25美元。簡(jiǎn)單換算，中國(guó)模型的使用成本僅為美國(guó)競(jìng)品的十分之一甚至更低。

值得注意的是高盛最新報(bào)告指出從全球視角來(lái)看，人工智能領(lǐng)域的主導(dǎo)地位正從半導(dǎo)體轉(zhuǎn)向電力和基礎(chǔ)設(shè)施，這反映出市場(chǎng)關(guān)注點(diǎn)已從計(jì)算能力發(fā)展轉(zhuǎn)向供應(yīng)鏈瓶頸。在中國(guó)，基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)在ChatGPT和DeepSeek周期中均表現(xiàn)強(qiáng)勁，凸顯了中國(guó)在技術(shù)硬件制造方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

03. 實(shí)體經(jīng)濟(jì)尤其是全工業(yè)門類場(chǎng)景需求構(gòu)建正向循環(huán)

而從應(yīng)用端看，中國(guó)人工智能發(fā)展的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，更深層地根植于其全球最完整、最復(fù)雜的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈體系之中。這種場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)與技術(shù)落地的緊密結(jié)合，形成了一種極具生命力的正向循環(huán)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，龐大的工業(yè)體系為中國(guó)AI提供了世界上最豐富的“練兵場(chǎng)”。從精密的電子制造到重工機(jī)械，從復(fù)雜的供應(yīng)鏈管理到嚴(yán)苛的質(zhì)量檢測(cè)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都蘊(yùn)含著真實(shí)、迫切且高價(jià)值的降本增效需求。

這些需求不是實(shí)驗(yàn)室里的模擬場(chǎng)景，而是關(guān)乎企業(yè)生存的硬性指標(biāo)。當(dāng)AI技術(shù)被投入到這些真實(shí)環(huán)境中，它必須直面數(shù)據(jù)噪音、極端工況和成本控制的挑戰(zhàn)，這種磨礪反而倒逼技術(shù)快速迭代和實(shí)用化。例如，在消費(fèi)電子領(lǐng)域，AI視覺(jué)檢測(cè)的精度和速度已經(jīng)在全球范圍內(nèi)領(lǐng)先；在港口、礦山等特定場(chǎng)景，無(wú)人駕駛和智能調(diào)度技術(shù)因長(zhǎng)期應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境而變得愈發(fā)成熟。

更重要的是，這種深度耦合讓中國(guó)AI發(fā)展擁有了扎實(shí)的數(shù)據(jù)土壤和快速的反饋閉環(huán)。工業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)生的海量、多維、高質(zhì)量數(shù)據(jù)，是訓(xùn)練和優(yōu)化AI模型的寶貴燃料，而工業(yè)生產(chǎn)的即時(shí)反饋又能迅速驗(yàn)證AI方案的實(shí)際效果。

這種從需求中來(lái)，到應(yīng)用中去的路徑，讓中國(guó)AI的發(fā)展更具韌性和可持續(xù)性，避免了單純的技術(shù)炫技，真正扎根于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沃土，從而在全球AI競(jìng)爭(zhēng)中構(gòu)筑起一道難以復(fù)制的堅(jiān)實(shí)壁壘。

04. 結(jié)語(yǔ)

綜上，從能源成本的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)，到MoE架構(gòu)帶來(lái)的算力革命，再到實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供的海量應(yīng)用場(chǎng)景，中國(guó)AI的超越絕非偶然。

這是一場(chǎng)從底層基礎(chǔ)設(shè)施到頂層應(yīng)用生態(tài)的系統(tǒng)性突圍。

當(dāng)美國(guó)開(kāi)發(fā)者用Token消耗量為中國(guó)模型投票時(shí)，他們選擇的不僅是十分之一的使用成本，更是一個(gè)能夠?qū)⒓夹g(shù)快速落地、在真實(shí)場(chǎng)景中反復(fù)淬煉的創(chuàng)新生態(tài)。

國(guó)產(chǎn)模型的首次登頂，或許只是開(kāi)始——在這場(chǎng)由能源、算法、產(chǎn)業(yè)共同驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)跑中，中國(guó)AI正在書寫屬于自己的規(guī)則。

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       原文標(biāo)題 : 國(guó)產(chǎn)AI突圍的背后：能源成本、MoE架構(gòu)與全工業(yè)場(chǎng)景