一周28.9万亿Token的全球调用量，中国以9.22万亿Token力压美国的4.93万亿，DeepSeek-V4-Flash悄然登顶——这组数据背后的信号远比数字本身更值得深思。

一、事件概述

2026年5月最后一周，AI行业被一组数据刷屏：根据全球最大的AI模型路由平台OpenRouter最新数据测算，上周（5月18日至5月24日）全球AI大模型总调用量达到28.9万亿Token，较此前一周增长7.4%，连续第五周保持上涨态势。

但更令人瞩目的并非全球总量的增长，而是其中隐含的结构性变化：

• 中国AI大模型周调用量达9.22万亿Token，环比增长19.89%，而同期美国为4.93万亿Token
• 中国大模型周调用量已连续四周超过美国，稳居全球首位
• DeepSeek-V4-Flash正式登顶OpenRouter全球AI大模型调用榜，成为全球最受开发者青睐的模型之一

这三个事实叠加在一起，构成了一个清晰的信号：全球AI算力消费的重心正在发生历史性偏移，而中国正在以超出外界预期的速度成为这场Token经济的核心引擎。

值得注意的是，OpenRouter的用户群体以海外开发者为主，中国开发者仅占约6%。这意味着，中国模型和中国调用量在OpenRouter上的表现，很大程度上是由全球开发者的选择驱动的，而非单纯的国内市场放大。

二、详细解读

关键点一：中国调用量超越美国——不是偶然，是结构性的

先看数据全景：

指标	中国	美国	差距
周调用量（Token）	9.22万亿	4.93万亿	中国领先87%
环比增速	19.89%	—	中国加速明显
全球占比	~31.9%	~17.1%	中国接近美国的2倍

这不是一周的异常波动。中国大模型周调用量连续四周超过美国，且增速远超全球平均水平（7.4%），说明这是一个趋势性的、结构性的超越。

为什么会出现这种情况？三个底层驱动力值得关注：

1. 模型性能追平带来的成本优势兑现

过去一年，中国大模型在核心能力上快速追赶国际一线水平。以DeepSeek-V4-Flash为代表的开源/开放模型，在多项基准测试中已接近甚至持平GPT-4级别模型的性能，而调用成本却只有后者的几分之一。当性能差距缩小到可接受范围，成本优势就成为决定性的竞争砝码。

2. 国内市场的爆发式增长形成飞轮效应

根据国家统计局2026年3月数据，国内日均Token调用量已突破140万亿。字节跳动旗下豆包的日均使用量更是在3个月内翻倍至120万亿Token。这种量级的国内需求不仅为模型迭代提供了海量反馈数据，也使得推理成本被规模效应持续摊薄——模型越便宜，用的人越多；用的人越多，模型越便宜。

3. 应用层的深度渗透

从办公软件到电商客服，从教育辅导到金融风控，中国AI应用场景的广度和深度正在快速扩展。尤其是在Agent场景（后文详述），中国开发者的探索速度和落地密度都处于全球前列。

一个关键细节：OpenRouter的中国开发者占比仅约6%，但中国模型调用量却占全球近32%。这说明什么？是全球开发者在主动选择中国模型，而非中国开发者自己"刷"出来的数据。这个事实的意义远超数字本身——它意味着中国模型在国际市场上的竞争力已经获得了开发者群体的真金白银的投票。

关键点二：Agent的Token乘数效应——从Chatbot到Agent的量级跃迁

中金公司近期的一份研报提出了一个极具洞察力的观点：当Agent渗透率达8%时，Agent的Token消耗量已与Chatbot相当。

这句话的含义需要仔细拆解：

什么是Agent的Token乘数效应？

传统的Chatbot交互模式下，用户发一条消息，模型回复一条，Token消耗是线性的、可控的。但Agent模式完全不同：

• 一个Agent任务可能需要多轮自主推理（Chain of Thought）
• 每一轮推理都可能触发工具调用（Function Calling），返回结果后再次推理
• Agent之间还可能协作（Multi-Agent），一个任务拆解为多个子任务并行执行
• 整个过程对用户是透明的——用户只看到最终结果，但背后可能消耗了数十甚至数百倍于Chatbot的Token

用一个简单的类比：Chatbot是"一问一答"，Agent是"一个导演调度整个剧组"。后者的Token消耗量天然就是前者的数十倍甚至数百倍。

8%渗透率意味着什么？

中金的测算表明，当Agent在整体AI调用量中占比仅为8%时，其Token消耗量已经追平了占据92%份额的Chatbot。这意味着Agent的Token乘数大约在10倍以上。

考虑到当前Agent技术仍处于早期阶段——工具调用成功率、长程规划能力、多Agent协作效率都还有很大提升空间——随着这些技术瓶颈被逐一突破，Agent的渗透率从8%向20%、30%攀升几乎是确定性事件。届时，Token的总消耗量将出现指数级增长。

这也是为什么28.9万亿Token不是天花板，而是地板。

回看豆包的数据：日均120万亿Token的使用量中，有多少来自Agent场景？目前没有公开数据，但考虑到字节跳动在AI Agent上的投入力度（Coze平台、扣子空间等），这个比例恐怕已经不低。

关键点三：Token工厂——从算力租赁到Token运营商的商业模式跃迁

如果说前两个关键点讨论的是"需求侧"的变化，那么Token工厂的出现则标志着"供给侧"正在发生根本性的组织方式变革。

三大运营商集体入局

中国移动、中国电信、中国联通均已推出Token算力服务。这不是简单的算力租赁——传统模式下，用户租用GPU服务器，按小时或按卡计费，自己部署模型、自己管理推理服务。而Token算力服务的本质是：

• 计价单位从"GPU小时"变成了"Token"
• 用户不再关心底层是什么型号的GPU、多少张卡
• 运营商负责从模型加载、推理优化到弹性扩缩容的全链路

中信证券的最新研报明确指出："Token成为算力计价单位，算力租赁从裸金属转向按Token计费。"

这个转变意味着什么？

用一个类比来理解：

维度	传统算力租赁	Token运营商
计价方式	GPU小时/卡月	按Token数量
类比	自购发电机	买电
用户关心	GPU型号、显存、网络	模型效果和Token单价
门槛	需要运维团队	API调用即可
弹性	手动扩缩容	秒级弹性

Token运营商模式本质上是将算力从"设备"变成了"基础设施"——就像电力从"自备发电机"变成"电网供电"一样。用户不再需要理解kW、kVA这些电力工程术语，只需要关心"我用了多少度电"。

商业模式的核心变化

对运营商而言，Token运营商模式的商业逻辑也完全不同于传统算力租赁：

1. 规模效应更强：推理集群越大，模型并行度越高，单Token成本越低
2. 粘性更高：用户一旦接入API，迁移成本（代码改造、测试验证）远高于换一家GPU租赁商
3. 定价空间更大：不同模型、不同精度（FP16 vs INT4）、不同延迟等级可以差异化定价
4. 数据飞轮：海量请求量带来的真实推理数据，反哺模型优化和推理引擎调优

三大运营商的集体入局，标志着Token正在从"技术概念"变成"基础设施商品"。这对整个AI产业链的重塑将是深远的。

三、行业影响

1. 全球AI算力格局重塑

中国调用量超越美国，不仅仅是数字层面的领先，更意味着全球AI算力消费版图正在被重新绘制。过去，美国在AI算力（尤其是训练算力）上拥有绝对优势，但在推理算力层面，中国正在凭借应用规模和成本优势实现"弯道超车"。

一个值得关注的趋势是：如果中国的推理调用量持续高速增长，将反过来拉动国产推理芯片（如华为昇腾、寒武纪）的出货量，形成"应用规模→芯片需求→技术迭代"的正向飞轮。

2. 开源模型的商业闭环正在形成

DeepSeek-V4-Flash登顶OpenRouter调用榜，是一个标志性事件。它证明了一件事：开源模型不仅能打，还能在商业上跑通。

DeepSeek的路径非常清晰：通过开源模型建立开发者生态，通过极致的推理成本（V4-Flash的"Flash"本身就意味着低成本、高吞吐的定位）吸引用户量，再通过平台增值服务（微调、部署、企业级SLA等）实现商业化。

这条路径如果持续走通，将对"闭源模型收API订阅费"的模式形成实质性的价格压力。

3. Agent经济催生新的基础设施需求

Agent的Token乘数效应意味着，随着Agent渗透率提升，对推理算力的需求将远超当前预期。这将直接推动：

• 推理专用芯片的市场需求（训练和推理的最优硬件架构并不相同）
• 边缘推理的需求增长（Agent需要低延迟响应，中心化推理无法满足所有场景）
• Token缓存与复用技术的发展（相似Agent任务的Token复用可以大幅降低成本）

4. 算力租赁行业洗牌

Token运营商模式对传统算力租赁行业的冲击是结构性的。当用户可以按Token计费时，谁还会去租裸金属GPU？这意味着：

• 中小型算力租赁商将面临严峻的生存压力
• 拥有模型能力、推理引擎优化能力和大规模集群的玩家将胜出
• 行业将从"比谁GPU多"转向"比谁单Token成本低"

四、对开发者的意义

1. 模型选择策略需要重新审视

DeepSeek-V4-Flash登顶意味着"贵=好"的模型选择逻辑正在被打破。开发者在选择模型时，需要建立更精细的评估框架：

• 任务匹配度：不同任务对模型能力的要求差异很大，最强的模型未必是最合适的
• 成本效益比：按Token计费时代，每百万Token的成本差异直接影响产品毛利
• 延迟与吞吐：Agent场景对延迟敏感，Flash系列模型的优势正在于此

2. Agent开发需要关注Token成本控制

Agent的Token乘数效应是一把双刃剑——它让应用更强大，也让成本更不可控。开发者需要：

• 在Agent规划中引入Token预算机制，避免无限推理循环
• 使用分级推理策略：简单任务用轻量模型，复杂任务调用重量级模型
• 关注Prompt工程优化：更精炼的Prompt意味着更少的Token消耗

3. Token运营商生态需要提前布局

三大运营商入局Token服务，意味着开发者即将拥有更多的基础设施选择。提前了解各家运营商的API规范、定价模型和服务等级协议（SLA），有助于在生态成熟时快速切换和优化。

建议关注以下几个维度：

• Token单价与阶梯定价
• 多模型支持范围（是否仅限自有模型，还是支持第三方模型接入）
• 冷启动延迟与预热策略
• 企业级功能（VPC对接、数据合规、审计日志等）

4. 开源生态的参与窗口

DeepSeek-V4-Flash的成功再次证明，开源社区对模型演进的贡献是巨大的。对于有技术实力的开发者来说，现在是参与开源模型生态建设的最佳窗口期——无论是贡献代码、报告Bug、还是基于开源模型构建垂直领域应用，都有机会获得社区的红利回报。

五、总结

28.9万亿Token的周调用量，不是一个终点数字，而是一个起点信号。

三个核心判断：

第一，中国AI推理侧的领先是结构性的、可持续的。 9.22万亿vs 4.93万亿的差距不是靠补贴或政策堆出来的，而是模型性能追平后成本优势的自然兑现，加上国内应用场景的爆发式增长共同驱动的。

第二，Agent是Token消耗的下一个数量级引擎。 8%的渗透率已经让Agent的Token消耗追平Chatbot，随着Agent技术成熟和渗透率提升，Token总消耗量将迎来指数级增长。今天的28.9万亿/周，在Agent全面普及后可能变成28.9万亿/天。

第三，Token正在从技术概念变成基础设施。 三大运营商入局Token服务，标志着算力的商品化完成了从"卖铁"到"卖电"的关键一跃。当Token像电力一样按使用量计费时，AI应用的开发门槛将大幅降低，而AI基础设施的商业价值将大幅提升。

DeepSeek-V4-Flash登顶OpenRouter调用榜，是这个大趋势中的一个缩影：性能追平、成本极致、开放生态——这三者的组合正在重新定义AI模型的市场竞争规则。

对开发者而言，最重要的行动建议是：重新审视你的模型选择策略和Token成本结构。在Token经济加速到来的今天，谁能用最少的Token实现最好的效果，谁就能在这场新的竞争中占据先机。

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