全球最大人工智能（AI）模型API聚合平臺OpenRouter最新數(shù)據(jù)顯示，3月16日至3月22日，全球AI大模型總調(diào)用量為20.4萬億Token，環(huán)比增長20.7%。

　　科技日報記者注意到，上榜前十的AI大模型中，中國AI大模型的周調(diào)用量為7.359萬億Token，較此前一周上漲56.9%；美國AI大模型周調(diào)用量為3.536萬億Token，環(huán)比上漲7.35%。這是中國AI大模型周調(diào)用量連續(xù)三周超越美國。

　　中國AI大模型調(diào)用Token量緣何連續(xù)超越美國？圍繞相關(guān)問題，記者進行了采訪。

　　第一問：Token是個啥？

　　“Token是大語言模型處理文本的基本單元，可理解為‘AI眼中的字塊’?！鄙钲诶砉ご髮W(xué)算力微電子學(xué)院助理教授馬智恒介紹，在輸入模型前，文本會被切分成Token并轉(zhuǎn)換為向量。例如，中文通常每個字對應(yīng)1個至2個Token，每次提問和AI的回答，都會消耗一定數(shù)量的Token。

　　深圳計算科學(xué)研究院崖山LAB負(fù)責(zé)人歐偉杰說，如果將“算力”視為“電力”，那么Token就是消耗的“電量”，是衡量AI活躍度與處理規(guī)模的核心指標(biāo)。

　　綜合開發(fā)研究院（中國·深圳）通證數(shù)字經(jīng)濟研究中心執(zhí)行主任馬朝良認(rèn)為，Token背后反映的是一個更大的趨勢，人類正在把世界“拆解”成可以被機器理解和處理的最小單位。

　　第二問：中國調(diào)用量為什么大？

　　根據(jù)OpenRouter數(shù)據(jù)，上周全球調(diào)用量排名前四的均為中國AI大模型，包括小米MiMo V2 Pro、階躍星辰Step 3.5 Flash（free）、MiniMax M2.5、DeepSeek-V3.2。

　　“在價格方面，以DeepSeek、MiniMax M2.5為代表的國產(chǎn)模型，大幅降低了API使用成本，激發(fā)了開發(fā)者和企業(yè)的調(diào)用需求?！瘪R智恒分析，“我國公司在開源模型領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，與全球頂尖閉源模型的技術(shù)代差已縮短至約三個月，且價格遠低于后者，這成為廣泛調(diào)用的重要吸引力。”

　　“我國開發(fā)者貢獻了大量的Token消耗，微信、釘釘、飛書等應(yīng)用能觸達十億級別的用戶。這些用戶只需輕輕一點即可調(diào)用AI能力，這無疑帶來了海量的模型調(diào)用需求?！被浉蹫晨毓捎邢薰緢?zhí)行董事兼董事會主席羅介平表示，“在構(gòu)建AI應(yīng)用時，大部分企業(yè)對成本十分敏感，國產(chǎn)模型以較低的訓(xùn)練成本將AI變?yōu)槿缤衩子望}一樣的生活必需品，通過價格優(yōu)勢收獲了全球開發(fā)者的青睞?！?/span>

　　歐偉杰認(rèn)為，隨著國內(nèi)大模型在推理成本、響應(yīng)速度、API成本等方面的持續(xù)優(yōu)化，大量中小企業(yè)和開發(fā)者開始將AI接入業(yè)務(wù)流程，觸發(fā)了調(diào)用量的長尾效應(yīng)。

　　第三問：這一數(shù)據(jù)意味著什么？

　　上周，阿里巴巴宣布正式成立Alibaba Token Hub事業(yè)群，旨在圍繞“創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token”構(gòu)建完整的AI生態(tài)體系；美國英偉達公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛亦在GTC 2026上提出“Token經(jīng)濟學(xué)”，將數(shù)據(jù)中心定義為生產(chǎn)AI智能Token的工廠，強調(diào)算力即收入。

　　在馬智恒看來，Token調(diào)用量是衡量AI真實落地與使用規(guī)模的“體溫計”。我國調(diào)用量持續(xù)領(lǐng)跑，標(biāo)志著AI發(fā)展重心正從“模型發(fā)布”轉(zhuǎn)向“規(guī)?；瘧?yīng)用”，產(chǎn)業(yè)化進程進入提速階段。

　　羅介平坦言，這一創(chuàng)紀(jì)錄的數(shù)據(jù)意味著我國AI產(chǎn)業(yè)正在進入“技術(shù)迭代—成本下降—應(yīng)用爆發(fā)”的正向循環(huán)，從“跟跑”轉(zhuǎn)向“領(lǐng)跑”。通過開源模式和豐富的應(yīng)用場景，我國走出了與國外閉源模式不同的道路，形成了集群式崛起的優(yōu)勢。

　　歐偉杰提醒，海量Token的背后，是更大規(guī)模的數(shù)據(jù)吞吐與更復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)。大模型的每一次調(diào)用，都依賴底層數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對實時數(shù)據(jù)、歷史知識、用戶交互的精準(zhǔn)管理與毫秒級響應(yīng)。

　　馬智恒表示：“我們也必須清醒認(rèn)識到，美國在原始模型創(chuàng)新、高端芯片與算力基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域，仍保持著顯著優(yōu)勢?！保ㄓ浾?羅云鵬）

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