文章摘要
2026 年 6 月，中国 AI 大模型周调用量达 18.81 万亿词元，连续 8 周全球第一，是美国的 3 倍以上。DeepSeek-V4-Flash 连续 5 周蝉联国内榜首。本文深度解析中国 AI 从「百模大战」到「价值兑现」的产业升级之路。
前置阅读收获
如果你已阅读 [commercialization-001] AI 应用的 iPhone 时刻 和 [ai-market-002] 2026 年 AI 聊天机器人市场格局，你将理解 AI 应用爆发和市场格局变化的宏观背景。本文将聚焦 中国 AI 大模型的调用量数据，从供给侧和需求侧两个维度分析中国 AI 产业的成熟信号。
建议前置阅读：[aieng-027] AI 成本经济学，理解 token 定价与商业化的关系。
💡 一句话理解
本文数据截至 2026 年 6 月第 3 周，来源为 OpenRouter、证券日报等公开数据。
1数据全景：18.81 万亿词元意味着什么
2026 年 6 月第 3 周，中国 AI 大模型周调用量达到 18.81 万亿词元（tokens），连续第 8 周位居全球第一。
这个数字有多大？作为对比，同期美国的周调用量为 5.76 万亿词元——中国是美国的 3.27 倍。
更值得关注的是增长曲线：从 2026 年 4 月底首次登顶以来，中国周调用量已经从 12 万亿增长到 18.81 万亿，8 周内增长 57%。
三个关键数据点：
| 指标 | 数值 | 解读 |
|---|---|---|
| 周调用量 | 18.81 万亿词元 | 全球第一，连续 8 周 |
| 国内榜首 | DeepSeek-V4-Flash | 4.94 万亿词元，连续 5 周 |
| 新增 AI 企业 | 24 家（2026 年至今） | 行业进入成熟期 |
这不再是「谁的模型参数更大」的竞赛，而是「谁能让用户真正用起来」的价值兑现。
💡 一句话理解
调用量不等于商业价值——但持续高增长的调用量意味着真实的用户需求。
⚠️ 常见踩坑
词元统计口径因模型而异（中文分词 vs 英文 tokenization），跨模型比较时需注意。
2国内格局：DeepSeek 领跑，三梯队分化
国内调用量的分布呈现出清晰的 三梯队格局：
第一梯队（万亿级）：
- DeepSeek-V4-Flash：4.94 万亿词元，连续 5 周国内榜首。Flash 版本以极低延迟和高性价比成为开发者首选。
- 小米 MiMo-V2.5：凭借手机、IoT 设备的预装优势，调用量快速攀升至 3.94 万亿词元。
- MiniMax M3：在创意写作和角色扮演场景中占据独特生态位，周调用量 3.77 万亿词元。
- 腾讯 Hy3 preview：依托微信、QQ 等超级应用生态，周调用量 3.63 万亿词元。
第二梯队（千亿级）：
- 智谱 GLM-5.2、百度文心 5.0、通义千问 3.0 等传统大厂
- 特点：企业客户稳定，但 C 端增长放缓
第三梯队（百亿级）：
- 垂直领域模型（法律、医疗、金融）
- 特点：调用量不大但客单价高
关键洞察： 2026 年的竞争已经不是「模型能力」的竞争，而是 「分发渠道」 的竞争。DeepSeek 靠开源社区、小米靠硬件预装、MiniMax 靠内容生态——每家都有自己的流量入口。
💡 一句话理解
DeepSeek-V4-Flash 的成功证明：在调用量经济中，性价比 > 绝对性能。
⚠️ 常见踩坑
小米 MiMo 的调用量中包含大量系统预装带来的被动使用，真实活跃度需另行评估。
3为什么是中国：三个结构性优势
中国 AI 调用量登顶不是偶然，背后有三个 结构性优势：
优势一：超大规模应用市场
中国有 10 亿互联网用户，且移动支付、电商、社交等场景的数字化程度全球领先。当 AI 能力嵌入微信、支付宝、抖音等超级应用时，调用量的爆发是自然的。
优势二：成本敏感的用户习惯
中国用户对价格极度敏感——这恰恰推动了高性价比模型的快速迭代。DeepSeek-V4-Flash 的定价仅为 GPT-5.5 的 1/20，使得大规模调用成为可能。
优势三：政策驱动的产业升级
2025 年以来，各地政府密集出台 AI 应用扶持政策。据不完全统计，全国已有超过 30 个城市建设了 AI 应用产业园，入驻企业享受算力补贴和税收优惠。
但硬币的另一面是： 国内现存 AI 企业 1.3 万家，2026 年至今新增仅 24 家。行业已经从「百模大战」的狂热期进入「价值兑现」的深水区——活下来的玩家开始赚钱，新玩家已经很难入场。
💡 一句话理解
关注「调用量/企业数」比值——这个指标反映了单个企业的平均使用强度，是衡量 AI 渗透率的关键。
⚠️ 常见踩坑
调用量数据存在「刷量」风险，部分平台可能通过低价策略吸引无效调用。
4从参数竞赛到价值兑现：产业升级的四个信号
信号一：模型发布频率下降，但单模型生命周期延长
2024 年平均每月发布 15 个新模型，2026 年降至每月 3-4 个。但头部模型（DeepSeek-V4、GLM-5、MiMo-V2.5）的平均生命周期从 6 个月延长到 18 个月以上。
信号二：价格战趋于理性
2025 年的「1 元 100 万 token」价格战已经消失。2026 年 Q2，头部模型价格普遍回升 30-50%，但调用量仍在增长——说明用户愿意为真实价值付费。
信号三：企业级收入占比超过 C 端
据估算，2026 年中国 AI 大模型的企业级 API 收入占比已达 65%，超过 C 端订阅收入。这意味着 AI 已经从「消费者玩具」变成「企业基础设施」。
信号四：出海收入开始贡献增量
MiniMax、DeepSeek 等模型的海外调用量占比已超过 20%。东南亚、中东、拉美成为中国 AI 出海的主要市场。
💡 一句话理解
价值兑现的标志不是「用户数」而是「ARPU（每用户平均收入）」——当 ARPU 上升且用户数稳定时，说明产品找到了真实需求。
⚠️ 常见踩坑
企业级收入的增长可能掩盖 C 端增长停滞的问题——两条曲线需要分开看。
5挑战与风险：登顶之后的隐忧
尽管数据亮眼，中国 AI 产业仍面临 三大结构性挑战：
挑战一：底层算力受制于人
中国 AI 调用量的爆发建立在 NVIDIA GPU 之上。尽管国产芯片（华为昇腾、寒武纪）在追赶，但 7nm 以下先进制程的供应仍受出口管制影响。
挑战二：原创性研究不足
调用量第一不等于技术第一。在 Transformer 架构创新、训练方法论突破等底层研究方面，中国仍落后于美国顶级实验室。
挑战三：商业化路径单一
目前中国 AI 的主要变现方式是 API 调用和 SaaS 订阅，缺乏类似 OpenAI Operator、Claude Computer Use 等「AI Agent 即服务」的高附加值商业模式。
应对策略：
- 加大国产芯片投入，降低对 NVIDIA 的依赖
- 鼓励基础研究，而非仅关注应用层创新
- 探索 Agent 经济、AI 原生应用等新商业模式
💡 一句话理解
关注国产芯片的「实际部署量」而非「发布量」——只有真正跑在数据中心里的芯片才算数。
⚠️ 常见踩坑
出口管制风险是悬在中国 AI 头上的达摩克利斯之剑——短期内无法完全消除。
6总结：中国 AI 的「iPhone 时刻」之后
18.81 万亿词元的调用量标志着中国 AI 产业已经跨过了一个关键门槛：从「技术验证」进入「规模应用」。
但这不是终点，而是新竞争的起点。
三个判断：
- 2026 年底，中国周调用量将突破 30 万亿词元，但增速将放缓至 20% 以下
- 2027 年，行业将出现 2-3 起重大并购，二三线模型被整合或淘汰
- 长期看，中国 AI 的竞争力取决于算力自主化和原创研究突破
对从业者的建议：
- 如果你是开发者：关注 DeepSeek、MiniMax 的生态，它们的调用量意味着最大的用户基数
- 如果你是企业决策者：现在是用 AI 的最佳窗口期——价格低、模型多、竞争激烈
- 如果你是投资人：关注「调用量变现率」——谁能把调用量转化为收入，谁就是赢家
💡 一句话理解
中国 AI 的故事不是「谁最强」，而是「谁最便宜且够用」——这是与硅谷完全不同的竞争逻辑。
⚠️ 常见踩坑
调用量数据的可靠性取决于统计口径——不同平台的 token 定义和计量方式可能差异很大。