中国大模型 API 呼叫量跃居全球第一：国产模型正在「用脚投票」中胜出
最新数据显示，中国国产大模型的全球 API 呼叫量已正式超越美国模型，跃居世界第一。来自第三方监测平台的数据表明，在 3 月 16 日至 22 日的一周内，中国模型的周呼叫量达到 12.96 万亿 tokens，环比增长 31.48%，而美国模型同期仅录得 3.03 万亿 tokens，环比增长仅 0.76%。中国模型的调用量已是美国模型的 4 倍以上。
{COVER_URL_PLACEHOLDER}
这一数据来自多个独立追踪来源的交叉验证。中国模型此前已连续数周在调用量上领先，而最近一周的差距进一步拉大。在月度趋势上，中国 AI 模型已连续多周占据全球使用量排名的前六位。
数据解读：中国模型为何能「反超」
中国大模型 API 调用量的爆发式增长并非偶然。多个结构性因素共同推动了这一趋势的形成。
首先是价格因素。开年以来，中国大模型厂商展开了激烈的价格竞争。智谱 AI（Zhipu AI）在 2026 年第一季度将 API 价格上调了 83%，但调用量非但没有下降反而继续上升，反映出市场对其模型的强需求。与此同时，DeepSeek、Qwen（通义千问）、MiniMax 等厂商则维持了极具竞争力的定价策略。
「中国模型的 API 价格仅为美国同类模型的十分之一甚至更低，」AI 开发者社区的活跃成员在 X 平台上评论。「当一个中国模型的性能达到 GPT-4 级，但价格只有二十分之一时，全球开发者的选择是很明确的。」
其次是开源策略的成功。中国模型厂商大量采用开源发布模式，DeepSeek-V3、Qwen2.5 等模型在全球开源社区中下载量位居前列。低成本甚至免费的本地部署选项使得开发者和企业可以在自己的基础设施上运行这些模型，进一步推动了使用量的增长。根据 China Daily 援引的数据，中国开源模型在去年的全球下载量中排名最高。
截至 2026 年初，中国已有超过 700 个生成式 AI 服务在国家算法备案体系下正式注册，从通用模型到垂直行业模型形成了完整的供给矩阵。
企业视角：「中国价格」正在改写全球 AI 竞争规则
中国模型的 API 调用量登顶，向全球 AI 行业释放了一个强烈的竞争信号：AI 能力的竞争不再仅仅是技术性能的比拼，更是成本结构、商业模式和开发环境的全面竞争。
「美国 AI 公司习惯的高毛利模式正在被中国的低价策略挑战，」硅谷风投机构 a16z 的分析师在内部备忘录中写道。「如果中国模型能够在保持接近 SOTA（最先进水平）性能的同时，将 API 成本压低 80% 到 95%，那么全球 AI 应用的商业逻辑将发生根本性转变——使用中国模型不再是「便宜但不够好」的妥协，而是理性的成本最优解。」
这一竞争优势已经反映在资本市场的偏好上。中国 AI 初创公司在过去几个季度获得了大量风险投资，Vast、智谱 AI、MiniMax 等公司相继获得巨额融资。虽然美国在基础模型研究的原始创新方面仍保持领先，但中国的规模化能力和成本优势正在转化为实实在在的市场份额。
当然，美国在高端芯片领域的技术出口管制仍然是中国 AI 产业面临的硬约束。英伟达对华销售的高端 GPU 受到严格限制，中国厂商不得不依赖国产替代芯片和更高效的模型架构来弥补算力差距。DeepSeek 等团队通过 MoE（混合专家）架构和训练优化技术，在有限算力条件下实现了令人瞩目的模型性能，本身就是这种「劣势倒逼创新」的证明。
用户视角：全球开发者的「中国选择」
对于全球范围内的 AI 应用开发者来说，中国模型的崛起直接转化为了更低的使用成本和更多的选择空间。
东南亚电商创业公司的 AI 工程师 Ravi 在采访中表示：「我们之前一直用 GPT-4 做产品描述生成，每月 API 费用大约 1.2 万美元。切换到通义千问后，同样任务的质量基本持平，但成本降到了每月不到 1500 美元。这对我们这种早期创业公司来说是巨大的差异。」
在非洲，一家教育科技公司利用 DeepSeek 的开源模型在本地服务器上部署了 AI 辅导系统。「开源意味着我们不需要稳定的国际网络连接和对美国的 API 依赖——这是本地化部署的关键，」该公司 CTO 表示。
这些案例揭示了一个趋势：中国模型的用户群体正在从中国本土开发者扩展到全球范围的「价格敏感型」和「部署灵活型」用户，尤其是在新兴市场。
规模就是力量，但「多」不等于「强」
中国模型在 API 调用量上的登顶是一个重要的里程碑，但需要冷静看待。调用量反映了市场渗透率和商业化程度，并不直接等同于技术实力。在基础模型研究的原始创新方面，美国头部实验室仍然保持着优势。
然而，从产业发展的角度看，调用量优势会转化为数据飞轮——更多的用户反馈意味着更快的迭代速度，更丰富的场景覆盖意味着更鲁棒的模型能力。如果说 AI 竞争是一场马拉松，中国选手已经在「产业落地」这个赛段取得了明确的身位领先。接下来要看的是：这种领先能否持续转化为基础研究层面的追平和赶超。
参考：
