2026 年 2 月，全球 AI 圈被一份数据震出了“内伤”。
根据全球最大的 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 的最新周报，大模型江湖的权力天平发生了一次历史性的倾斜：中国模型的周调用量达到了惊人的 5.16 万亿 Token，而美国同行的数据则跌落至 2.7 万亿。
更让硅谷大佬们感到“诛心”的是：这场胜利不是在自家的温室里打出来的，而是在美国的主场。OpenRouter 的数据显示，其平台近 47.17% 的用户来自美国本土。换句话说，正当硅谷精英们在咖啡馆讨论 AGI（通用人工智能）如何改变人类命运时，他们手下的程序员们正成规模地、如饥似渴地调用着来自大洋彼岸的中国 API。
有人要抬杠：堆量有什么用？能当饭吃吗？能。不仅能当饭吃，还能把对方的饭桌掀了。
如果说 2025 年的 DeepSeek 是孤身破局的“孤勇者”，那么 2026 年初的这场胜利，则是中国大模型的“集团军”冲锋。打开 OpenRouter 的调用量排行榜，前五名中，中国模型占据了四席，这种统治力让以往霸榜的 OpenAI 和 Anthropic 显得形单影只。
本月的最大黑马非 MiniMax M2.5 莫属。这款来自上海的模型在 2 月中旬发布后，单周调用量直接飙升至 2.45 万亿 Token，涨幅高达 197%。它不但在量上取胜，在硬核测试（如 SWE-bench 编程评测）中也拿到了 80.2% 的高分，与昂贵的 Claude Opus 4.6 仅有 0.6% 的微弱差距。
月之暗面的 Kimi K2.5 以 1.21 万亿 Token 稳居次席。Kimi 依然保持着它在长文本处理和逻辑推理上的优势，成为了全球开发者在处理复杂文档和长流程任务时的首选“数字劳动力”。
智谱 AI 的 GLM-5 以 158% 的涨幅冲到了第三，而老牌强手 DeepSeek V3.2 则在 第五名虎视眈眈。这四款模型构成了中国 AI 的第一梯队，它们不仅智商在线，最重要的是——它们真的便宜得离谱。
很多人看到中国模型 API 价格是美国的 1/16 甚至 1/22，第一反应是“中国企业又在搞补贴、打价格战”。这种认知依然停留在 20 世纪。在 20 26 年的今天，这种价格差已经不再是营销手段，而是生产力逻辑的代差。
美国大模型走的是“精英逻辑”。他们将 AI 视为数字时代的“爱马仕”，投入百亿美金，用最昂贵的芯片集群，维持着极高的毛利。他们的目标是卖“智力溢价”。而中国模型走的是“工业逻辑”。我们将 AI 视为数字时代的“工业大米”或“自来水”。中国企业的强项在于，通过极致的算法优化（如 MLA 架构和混合专家模型 MoE 的效率极限压榨），硬是在同等算力下跑出了几倍于对手的效率。
当一个美国开发者构建一个需要高频调用、长文本处理的智能体（Agent）时，调用 GPT-5 可能需要 5 美元，而调用中国模型只需要 0.2 美元。在商业逻辑中，这叫“生存红线”。当技术被中国搞成“白菜价”时，它才真正具备了改造传统工业体系、渗透进路边摊和每一行代码的可能。
我们要看清这 5.16 万亿 Token 背后的底层支撑：这本质上是中国强大基建能力的数字化变现。
中国拥有全球最完整、最稳健的电网。在大西北，无数的风机和光伏板昼夜不停地产生廉价电力。过去，我们通过高压输电线将这些电力运往东南沿海，驱动工厂制造衬衫、手机和新能源车。现在，我们通过算力枢纽，直接将这些电力转化为“算力”，再通过算法提炼成“Tokens”。
Tokens，就是数字时代的石油。每一个跳动的字符，其实都是中国基建狂魔在数字世界的投影。美国开发者调用我们的 API，本质上是在跨洋消耗中国廉价且高效的能源。我们不再仅仅出口物理实体，我们开始出口“廉价的高级智力”。
为什么调用量会突然在 2026 年爆发？因为 AI 正在从“对话工具”变成“劳动力（Agent）”。当一个 AI Agent 开始独立执行任务（比如写一个完整的 APP 或是自动处理财务报表）时，它不再是“快思考”，而是“慢思考”。它会在脑子里反复模拟、纠错、验证。这种“思考密度”的提升，让 Token 的消耗量比普通的 Q&A 增长了上百倍。这种指数级的需求爆发，瞬间拉开了中美两套生产模式的差距：谁能大规模提供低成本、高稳定的“数字面粉”，谁就能接住这波流量。
5.16 万亿这个数字确实硬核，但也容易让人产生“我们已经全面超越”的错觉。作为科技观察者，我们需要泼一盆冷水：虽然我们搞定了“面粉”，但美国还在研制“星舰引擎”。
调用量代表的是应用层的繁荣。因为我们的东西便宜、好用、管饱，所以全球开发者拿它去跑代码补全、写周报、做客服机器人。这些是基础的“体力活”。但在最顶尖的、决定人类文明走向的“极限推理”层面，美国依然握有重器。OpenAI 的 GPT-5.2 系列或 Anthropic 的 Claude 4.6，它们追求的不是销量的第一，而是“智力上限”。它们在试图攻克复杂的科学猜想、药物分子发现以及顶尖的物理仿真。
中国路径走普惠、走效率、走应用。这是生产力的底层能源。我们要让 AI 深入到每一条生产线，让它成为每个人都能拧开的“智力水龙头”。而美国路径走前沿、走大力、走突破。试图利用海量资源砸出 AGI 的那个奇点。如果我们只满足于做全球的“Token 工厂”，通过压榨电力和算法效率来赚取微薄的辛苦钱，而忽略了原始创新的“制空权”，那么在下一轮范式革命到来时，我们依然可能面临“卡脖子”的风险。
站在 5.16 万亿的门槛上，未来已经出现了明显的分叉。中国模型用“暴力美学”和“工业成本”告诉世界：AI 不该是实验室里的神龛，它应该是每一个程序员、每一家路边摊都能随手拧开的自来水。这种“掀桌子”的勇气，打破了硅谷对高阶智力的垄断，让全球开发者享受到了普惠算力的红利。
但我们也要记住：量产的胜利只是基础，真正的终极战场是“智力的边界”。我们已经造好了足以养活全球的“面包”，接下来的挑战是，我们能否在那群试图造“星舰”的竞争者面前，也拿出属于自己的、能划破夜空的火光。
思考题：面对成本只有 1/20 的智力资源，你会选择把这省下来的钱投入到业务扩张中，还是用来雇佣更昂贵的顶级模型去探索那 1% 的未知领域？