中国AI四大发展趋势解析日均140万亿Token背后的机遇
放眼2026年的AI生态，无论是复杂的自主智能体，还是端侧大模型，其底层运行的基石始终是Token（词元）。对于开发者而言，它早已超越了单纯的计费单位，成为衡量模型理解力、记忆深度乃至工程稳定性的核心标尺。当全网都在热议Token时，中欧国际工商学院战略学副教授杨蔚，却从Token消耗量的数据表象中，洞察到了中国AI发展的四个深层趋势。
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2026年3月23日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上公布了一组关键数字：中国日均Token调用量已突破140万亿。这个数字，相比2024年初的1000亿，增长了超过一千倍。在ChatGPT引爆全球AI浪潮的第四年，经济发展似乎找到了一个新的度量衡——Token。
Tokenomics（词元经济学），这个在Web3时代用以描述分布式网络激励机制的术语，在AI时代，正真正成为价值衡量的载体。
那么，日均140万亿这个天文数字，究竟揭示了中国AI产业的哪些真实图景？
01 中国模型，正在赢得世界市场
在解读“140万亿”这个总量之前，一个更值得玩味的现象或许在于中国模型在全球范围内的表现。
根据全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter的数据，截至今年4月第一周，全球大模型总调用量为27万亿Token。其中，中国AI大模型贡献了12.96万亿，环比增长31.48%，而美国AI大模型的调用量为3.03万亿。这已经是中国模型连续第五周在调用量上超越美国。
不仅如此，中国模型已在全球调用量榜单中占据了主导地位。MiniMax的M2.5、DeepSeek的V3.2、Moonshot的Kimi K2.5等，都是OpenRouter平台上排名前列的明星模型。
考虑到OpenRouter统计的是全球500多万开发者对400多个模型的调用情况，这个数据意味着，中国模型的领先优势具有全球性。Token出海，正成为中国AI全球化进程中最鲜明的特征之一。
背后的驱动力，其实是最基础的经济学价格原理在起作用。
中国模型在价格上展现出极强的竞争力：以DeepSeek V3.2为例，其每百万输出Token定价仅为0.42美元（约合3元软妹币）。相比之下，美国最先进的闭源模型之一，Anthropic的Claude Opus 4.6，每百万输出Token定价高达75美元（约540元软妹币），价差超过170倍。
市场对价格的敏感性，在大模型调用上同样适用。OpenRouter的首席运营官Chris Clark直言不讳地指出，中国模型之所以获得大量调用，是因为它们“在美国公司运行的Agent工作流中占比不成比例地高”。
简而言之，全球开发者——尤其是成本敏感的自动化场景——用脚投票，做出了最理性的经济选择。
02 中国模型的用户画像：高能力人群
比“谁在用”更值得分析的，是“用来做什么”。根据OpenRouter与知名风投a16z联合发布的百万亿Token实证研究报告，编程类任务的Token消耗占比，已从2024年初的11%跃升至超过50%。由Agent驱动的自动化工作流，产生了平台上过半的输出Token。
这意味着，大量调用AI的并非普通终端用户，而更可能是经验丰富的开发者和行业专家。他们将AI深度嵌入到日常的、流程性的工作中，以实现自动化提效。
这一用户画像，恰好与中国模型当前的能力边界高度吻合。与全球最前沿的模型相比，中国模型的主要短板通常体现在上下文感知、复杂推理和极端情况下的输出质量上。这使得它们更擅长处理那些确定性高、理解难度适中的重复性场景。在这些场景中，模型能力的短板可以通过精准的提示词工程、严格的上下文管理以及必要的人工监督来有效弥补。
换句话说，只要有清晰的业务逻辑和精确的指令，这些模型同样能高质量地完成任务。而具备这种“驾驭”能力的，恰恰是专业开发者和行业专家。
这里浮现出一个值得关注的现象：当前阶段AI应用的扩散，更多源于高能力人才寻求进一步提效的主动尝试，而非赋能经验或能力不足的员工实现“技术平权”。
AI的早期红利，首先流向了知道如何驾驭它的人。这或许意味着，AI目前尚未大规模淘汰底层岗位，但它正在让顶尖人才的生产力变得更为惊人。某种程度上，AI的红利，正在加剧职场能力与效率的分化。
03 应用层的爆发与企业级私有化部署
要理解140万亿的构成，不妨做一道简单的算术题。OpenRouter全平台日均调用量约3万亿Token，其中中国模型贡献约1万亿。考虑到该平台上中国模型的调用者大量来自海外，源自中国本土的调用量占比可能更小。这仅仅是140万亿的零头。
国内各大云平台——百度智能云、阿里通义、字节豆包、腾讯混元——的公开API调用构成了另一部分。但即便将这些全部加总，与140万亿的总量之间，依然存在一个巨大的、无法解释的缺口。
作为参照，谷歌在2025年第四季度财报中披露，其Gemini模型仅客户API直接调用量就已达每分钟100亿Token，折算日均约14万亿，且环比增长43%；OpenAI的API在2025年10月日均处理约8.6万亿Token；微软的Foundry API在2025年上半年处理了超过500万亿Token。
全球主要AI平台的公开数据表明，仅靠云端API这一可追踪的渠道，似乎远不足以撑起140万亿的天量。
4月2日，谜底揭晓。字节跳动旗下火山引擎披露，其豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿——仅一家公司，就贡献了全国总量的绝大部分。
驱动这140万亿Token消耗的核心引擎，是AI视频创作的全面爆发。随着2026年Seedance等多模态视频大模型的崛起，AI视频创作与AI智能体的普及，成为了Token调用量呈指数级增长的关键推手。
以AI漫剧为代表的多模态内容生成，其单次任务的Token消耗量可达普通文本对话的数万倍。一条AI视频从生成到迭代优化，轻松消耗数千万Token。当这类高消耗场景，遇上字节跳动这样具备超大规模内容分发能力的平台，Token消耗量在三个月内翻番，也就不足为奇了。
这幅图景，与“千行百业全面AI渗透”的普遍想象有所不同。140万亿的背后，呈现的是一个高度集中的结构：一家巨头公司、一类爆发性场景、一个新兴的内容产业。
但这丝毫不减损其意义。字节跳动以一己之力跻身全球Token消耗量前三，本身就证明了中国AI基础设施的强大承载能力、应用层的巨大爆发潜力，以及中国AI企业凭借市场需求实现弯道超车的可能性。
AI漫剧的兴起，也代表了一种中国市场独有的发展路径——AI技术并非总是从实验室线性推进到产业，而是消费级的内容场景率先引爆规模，反过来倒逼底层基础设施和模型能力快速升级。
当然，以单一内容品类驱动的Token增长能否持续，目前仍是未知数。AI漫剧的热潮，究竟是一个全新产业形态的起点，还是重复性内容内卷在AI时代的又一次复现？这个问题，需要时间给出答案。
在AI视频驱动的Token洪流之外，另一条线索同样不容忽视：企业级私有化部署正在静默而快速地推进。
自DeepSeek带来开源冲击波以来，中国企业级AI私有化部署的速度令人瞩目。保险公司在内网完成全尺寸大模型的本地化部署；制造企业将轻量化模型适配到产线进行智能质检；政务系统基于国产算力搭建专属推理环境；所有主流手机厂商全线接入端侧模型。
DeepSeek宽松的MIT开源协议、蒸馏模型对硬件门槛的显著降低、以及华&为昇腾等国产芯片的快速适配，共同催化了这一轮企业级AI的落地浪潮。
这些私有化部署所产生的Token，不会出现在任何公开排行榜上，但其战略价值可能远高于公开平台的流量竞争：企业正在将自身独有的业务知识、流程经验和行业数据，通过微调和持续推理，沉淀到专属模型中，从而构筑起难以被复制的能力壁垒。
中国AI应用最精彩的故事，或许并不在公开平台的排行榜单上，而藏在那些“看不见”的企业内部。
04 Token作为KPI：一把需要校准的尺子
长远来看，驱动140万亿Token单点爆发的微观基础，是千千万万企业的行为选择与注意力分配。而“140万亿”这个数字本身受到如此高的关注，恰恰反映了Token消耗量正在成为企业衡量AI转型进度、业务智能化水平乃至员工生产力的关键指标。
英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026大会上就明确提出，计划为每位工程师提供相当于其基本薪资50%的年度Token预算——他将25万美元的年Token消耗量，设定为一线工程师充分利用AI的基准线。他甚至直言：如果一位年薪50万美元的工程师全年只消耗了5000美元的Token，“I will go ape something else.”（我可能会抓狂）。
Token预算，正在与薪资、股权、奖金并列，成为硅谷人才争夺战中的新筹码。或许在不久的将来，你在公司能调动多少Token额度，会直接反映你的重要性与影响力。
然而，以Token消耗量为中心的考核体系，也需要警惕其潜在的副作用。Token的用量，并不直接等同于创新，更不等于AI转型的实际成效。
高Token消耗，同样可能源于Agent工作流的过度设计——并非业务真正需要那么多步骤，而是因为每多一次模型调用，就多了一份可量化的“产出”。
在极端案例中，行业观察者已经注意到，电商平台上买方的AI砍价机器人与卖方的AI回复机器人正在进行自动对话，双方大量消耗Token，平台调用量数据光鲜亮丽，但并未创造出对等的商业价值。
经济学中有一个经典概念叫“古德哈特定律”（Goodhart's Law）：当一个度量标准变成目标，它就不再是一个好的度量标准。
Token消耗量作为一个技术指标有其价值，但一旦被简单等同于AI能力或转型成果，就会系统性地激励“多用”而非“用好”，导致过度工程化和低效调用被包装成耀眼的成绩单。
AI技术发展到今天，其最重要的意义之一，是让战略意图和业务流程在信息传递与执行层面变得空前便利和可控。
在技术能力指数级增长的时代，或许我们更需要做的，是适时慢下来，想清楚一个更根本的问题：企业的核心目标，如何才能最清晰、最无误地传递给AI。
Token消耗量不是全部。企业真正的AI护城河，在于如何更精准、更高效地使用Token——用最少的Token，解决最核心、最棘手的业务痛点。
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