攀枝花泡沫板胶 硅谷程序员，狂“投喂”大模型

文 | 市值榜攀枝花泡沫板胶，作者 | 贾乐乐，编辑 | 赵元

组来自全球大 AI 模型 API 聚平台 OpenRouter 的数据，在国内外都引发了强烈震动。

截至 2026 年 2 月 28 日，该平台内前十模型总 Token 消耗量已突破 28.7 万亿，其中，国产模型贡献过 14.69 万亿，为历史上次单月 Token 调用占比过半，且越了美国模型。

从周维度看，2 月 16 日至 22 日，模型周调用量达 5.16 万亿 Token，而同期美国模型跌至 2.7 万亿，模型全球占比达 61。调用量排名前五的模型中，占据四席—— MiniMax M2.5、月之暗面 Kimi K2.5、DeepSeek V3.2 和智谱 GLM-5。

尽管接下来的周，模型调用量下降，反的时间很短暂，但能在全球大的 API 聚平台上与美国模型正面交锋并短暂先，本身已是实力的证明。

此外，OpenRouter 平台的用户中，美国开发者占比达 47.17，而开发者仅占 6.01。也有报告显示，80 的美国人工智能初创公司在其产品开发过程中使用了的开源模型。

这意味着，动模型登顶的主力军，是那些来自硅谷、来自欧洲的海外开发者，而非国内市场的自嗨。

这是因为大模型从"谁聪明"的单维比拼，进入到了"谁聪明""谁省钱"的多维比拼阶段。

、真香定律：美国开发者上 Token

AI 模型能够在全球调用量上实现对美国的越，背后是多重因素叠加形成的系统优势，而其中直接的驱动力是，便宜。

先看组数字。

长江证券的研报显示，在输入价格上，MiniMax M2.5 和智谱 GLM-5 都是 0.3 美元 / 百万 Token，而 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 是 5 美元，是模型的 16.7 倍。

输出端夸张，MiniMax-M2.5 价格为 1.1 美元 / 百万 Token，智谱 GLM-5 为 2.55 美元 / 百万 Token，Claude Opus4.6 则为 25 美元 / 百万 Token，分别是前两者的约 22.7 倍和 9.8 倍。2 月底刚出的阿里 Qwen 3.5，直接把百万 Token 价格到 0.8 元人民币，相当于谷歌 Gemini 的十八分之。

而在大量日常场景里，尤其是伴随着 Agent 时代的到来，用户对量大便宜力的需求，压过了对"顶智商"的需求。

今年 2 月，开源框架 OpenClaw 火了，AI 从"聊天工具"变成了能自己干活儿的"数字员工"。

个 Agent 任务动辄消耗几十万上百万 Token，按量付费的 API 成本瞬间成了开发者的大头开支。月之暗面顺势出 KimiClaw，支持键部署，结果 Kimi K2.5 发布 20 天内的调用量就过了去年全年，累计收入也过了 2025 年总和。

这也是 Google 和 Anthropic 封禁那些在订阅制下进行全自动调用的账户，因为订阅费用是有限的，远远覆盖不了全自动调用的力成本。

当消耗量指数增长时，单位 Token 的价格优势，就成了决定生死的竞争力。

这个成本优势不是凭空掉下来的，底层是电力和工程的支撑。

力的尽头是电力。

工业用电比美国低 30 到 40，中西部绿电甚至低 50 到 70。加上工业用电盘子大，可以充分利用谷电训练模型，这构成了 AI 企业的物理成本护城河。

另头，是被迫卷出来的工程能力。从 2024 年 4 月起， AI 企业就在芯片断供的状态下活着，拿不到好的卡，就把手里的卡压榨到限。

模型普遍采用混架构，这技术路线重构了力消耗逻辑。个几千亿参数的模型，处理简单问题时只激活其中小部分"网络"，这种"按需激活"的模式攀枝花泡沫板胶，省电省力。

后是开源生态的正向循环。

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过去年，大模型在全球的 Token 消耗占比增长了 421。斯坦福的报告说，2024 年 8 月到 2025 年 8 月，开发者贡献了 Hugging Face 总下载量的 17.1，略于美国的 15.8。

开源生态降低了全球开发者的使用门槛，也让模型在持续的技术反馈里快速迭代，能力和价格的综优势在扩大。如硅谷投资人 Aditya Agarwal 所说：" 50 以上的大模型调用通过廉价的开源模型完成，模型实际在支持大部分 AI 应用，美国同行甚至法替代。"

AI 模型出海的成功，是技术架构创新 + 致成本控制 + 开源生态 + 场景适配共同作用的结果，也是系统优势的集中爆发。

二、出海模式：从应用到力、生态

如果说调用量数据解释了 AI "有多强"，那么接下来需要回答的是：这些 Token 究竟通过什么路径流向全球？

过去几年， AI 出海的主流式是"应用输出"，即，把 AI 能力封装成 APP，送到海外用户手里。字节的 Gauthmath、美图的影像产品、快手的 KLING AI，走的都是这条路。

到今天，这条路径依然在贡献可观的用户规模和收入。

以 Talkie 为例，这款情感陪伴类应用覆盖全球 200 多个国，在北美 Z 世代中渗透率持续提升。用户在和 AI 角聊天的过程中，每句话都在消耗 Token。这类 C 端收入占 Minimax 收入的 70 以上，且仍在快速增长中：2026 年 2 月日均 Token 消耗量达到了 2025 年 12 月的 6 倍以上。

字节的 Gauthmath 在美国拍照搜题市场拿下 47 的份额，成功替代老产品 Mathway，也是同样的逻辑。

这类模式不直接按 Token 向用户收费，而是通过订阅、内购、广告变现。但从底层看，它们消耗的依然是力，是 AI 出海的"用户基本盘"。

如果把 AI 出海比作条产业链，应用是下游，力是上游。企业先在下游做产品、做流量，然后向上游走，做底层、做基建。

面，通过 API 管道式输出，PVC管道管件粘结胶直接把力做成水电煤。

海外开发者通过 OpenRouter 等聚平台，调用大模型的 API，理在本土的数据中心完成，按 Token 付费。整个过程，力不出境，电力不出境，只有价值通过 Token 跨境交付。

这是种典型的"水电"生意。开发者不需要自己部署模型，不需要买显卡，就能让应用跑在的模型上。

据报道，月之暗面负责 API 服务的团队近期快速扩编，以立业务分支形式直接向总裁张予彤汇报。组织层面的调整，足以说明 API 业务的重要正在快速上升。

从商业角度看，这类模式的优势在于可规模化、利润率可观，而且随着 Agent 时代到来，单次任务的 Token 消耗量指数增长，API 业务的想象空间还在放大。

另面，通过构建开源生态，为力输出修路。

阿里通义千问、DeepSeek 系列选择了条看起来"费"的路：把模型权重、工具链、工程范式全部开源，海外开发者可以费下载，在本地服务器上部署。

费图的是让模型进入全球开发者的默认工具箱，成为他们技术栈的部分。当个开发者用熟了开源模型，他未来开发商业应用时，自然会优先考虑调用同系列的 API。

基于阿里和 DeepSeek 开源模型的衍生模型上传量，已经过基于美国主流模型的。这意味着全球开发者正在开源模型的基础上，生长出个庞大的技术生态。生态旦形成，迁移成本就。

可以说，今天的 AI 出海，不再是单的"应用输出"，而是个三层结构：底层是开源生态，通过开放换取开发者心智；中间层是 API 力输出，直接把 Token 给全球开发者，是商业化的核心引擎；顶层是应用输出，用产品触达终端用户，既是流量入口，也是力消耗的重要场景。

三层相互支撑，共同说明，力正在成为全球 AI 的底层基础设施。

三、下半场考验：商业优势遭遇规则壁垒

OpenRouter 平台上的数字确实亮眼，但 OpenRouter 不代表全貌。

消费市场（开发者、初创公司、Agent 应用）的决策链条短，核心指标是价比 + 上手快。开发者用哪个模型，往往自己说了。这个逻辑下，模型的"便宜量又足"是对优势。

企业市场不样。政府、金融、医疗、关键基础设施，决策链条长，涉及规、安全、审计、供应商稳定等等。

海外的企业市场就复杂了。

所以，有个问题是绕不开的，即，在竞争中，纯商业面的竞争优势，比如好用、成本低，可能还不够。

比如，此前的英伟达 H200 被禁止出口。虽然现在已经可以英伟达 H200，但在 AI 竞争层面，美国的政策指不定又会出现什么"反复"，而当前理集群还是离不开英伟达的 H100/H200。

当然，封锁具有双面，面会使得训练成本上升，模型迭代速度放缓，另面正是这种背景，倒逼工程优化提升率，国产芯片取得进展。

但风险同样存在。银河证券的研报指出，全球模型迭代周期正在缩短，主流模型新频率已由半年缩短至数月。如果核心能力提升速度放缓，成本优势可能在端市场迅速失去吸引力。

大摩席经济学邢自强认为，Token 出海肯定是有空间的，但不要过度吹捧的开源大模型、Token 出海借助电力优势，而忽视了地缘政与安全考量。

他举例称，在 5G 设备域同样有价比和技术优势，但从 2018、2019 年之后，欧美不少电信网络中，的 5G 基站还是被替代了。

在企业市场，对价格敏感的中小企业可能被模型的价比穿透，但在政府、金融、医疗等涉及数据主权和关键基础设施的域，准入逻辑从"价比"转向"规信任、认知与生态锁定"。

美国正通过投资审查、标准制定、数据主权规则，系统地构筑企业市场的准入门槛。

这意味着地缘政的"天花板"正在降低。

2025 年 12 月，美国政府提出所谓的"硅和平倡议"（Pax Silica），声称要把拥有全球顶科技企业或其他优势资源的国联起来，以确保"供应链安全"等。

业人士认为，这是试图用规则、投资与项目清单重塑全球技术分工与资本流向，看起来是走向了重塑生态，实际上是包装下的排他整。

这个"他"是谁，不言而喻。

从芯片封锁到"硅和平倡议"，从遏制发展到规则输出，美国的目标是从生态层面重塑游戏规则、掌握话语权。

所以，模型调用量反，是阶段的成果，但也是故事的半。

AI 出海的下半场，需要在保持成本优势的同时，面对多、复杂的问题，有的问题可以靠提升模型能、系统率、竞争力来解决，有的问题没有答案。

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