中国AI大模型出海制胜法宝：全球调用量霸榜背后的极致性价比密码

"当前，国产大模型与海外顶尖产品的技术代差正在快速缩小，在性能表现上已接近甚至部分超越国际同类产品，同时在定价策略上展现出碾压性优势。"9月21日，中国信息通信研究院副院长敖立在'2026（第二十三届）北京互联网大会'上指出，Token（词元）的跨境流动本质上是我国人工智能推理能力通过数据要素形式实现的全球化输出，这集中反映了中国在能源供给体系、数据资源储备、基础设施网络、工程迭代能力以及应用落地场景等五大维度的综合竞争优势。

'2026北京互联网大会'现场实景 图片来源：徽声在线记者 温沐夏 摄

据《徽声在线》记者基于OpenRouter最新数据测算，在9月14日至20日的统计周期内，全球AI大模型总调用量突破129万亿Token。其中中国AI大模型贡献了67.46万亿Token，环比增长10.28%；而美国同期调用量仅为14.21万亿Token，环比下降34.7%。这一数据表明，中国大模型的周调用量已达到美国的4.7倍，形成显著领先态势。

在全球化竞争中，极致性价比已成为中国大模型出海的核心竞争力。这种竞争优势的根源何在？当全球AI产业竞争焦点从单纯参数规模转向算力效能与产业落地的综合较量，国产大模型如何将短期调用规模优势转化为长期稳定的全球市场话语权？这些问题亟待深入解析。

价格优势凸显：中国大模型定价仅为海外同类产品的10%-20%

记者持续追踪发现，截至9月20日，中国大模型周调用量已连续21周超越美国，持续领跑全球市场。在最新一期全球调用量排行榜中，前五位中有四个席位被中国模型占据：DeepSeek V4.1-Flash以15.8万亿Token的周调用量登顶，环比增长219%；智谱GLM 5.3 Flash以14.1万亿Token紧随其后；腾讯混元Hy4 preview以12.5万亿Token位列第三；DeepSeek-V4-Flash-0731（正式版）则以9.44万亿Token排名第五。

敖立分析指出，中国大模型全球调用量领先的关键因素之一在于其API定价策略具有显著性价比优势。以具体案例来看，在输入定价方面，Kimi-2.5的价格约为Opus-4.6的1/6；输出定价方面，MiniMax M2.5仅为海外同类模型的1/10至1/20。瑞银证券研究显示，中国模型API平均定价仅为海外对标产品的10%-20%，同时仍能保持20%-40%的毛利率水平。

需要指出的是，Token单价下降并不必然导致单次任务总成本降低。第三方评测机构Artificial Analysis的数据显示，DeepSeek V4.1-Flash平均每项任务消耗约8.9万输出Token，较上一代产品的6.2万有明显增加。该机构评价其输出存在过度冗长（very verbose）的现象，这反映出模型优化过程中仍需平衡效率与成本的关系。

"能源供给是Token产业发展的基石。"敖立强调，电力成本通过算力供给链传导至Token生产环节，直接决定着大模型服务的价格底线。据其分析，在算力总成本构成中，电力支出占比超过50%，部分场景甚至达到60%-70%；硬件折旧约占20%-25%；人工运维等成本占10%-15%。

算电协同创新：多维举措持续降低单Token能耗成本

从能源基础设施视角观察，我国智能算力规模的快速扩张为Token成本优势提供了坚实支撑。截至2026年6月，全国智能算力规模达2185 EFLOPS，算力设施整体上架率提升至71.4%，建成52个万卡级智算中心。近两年围绕国家算力枢纽节点，已构建超过70条算力大通道，相关节点间网络性能提升10%，有效降低了数据传输成本。

在空间布局优化方面，能源资源禀赋深刻影响着Token产业的区域聚集。西部绿电富集区如甘肃、贵州、宁夏等地，凭借充足的风光水电力资源和低廉电价（0.3-0.4元/千瓦时），成为大规模训练集群的首选地；而东部沿海地区则依托密集的应用场景需求，专注于推理服务与实时响应能力的建设。

以甘肃庆阳为例，当地通过绿电聚合直供模式，将算力用电到户电价控制在0.398元/千瓦时。对比我国工业电价平均水平（0.6-0.7元/千瓦时），内蒙古、贵州等绿电区域可低至0.3-0.4元/千瓦时，新疆部分项目甚至达到0.32元/千瓦时。按生成100万Token耗电0.1-0.3千瓦时计算，我国西部算力电力成本仅为0.03-0.12元（每100万Token），较欧美地区低30%-50%以上。

除电力成本优势外，工程效率提升同样关键。性价比优势不仅源于低电价和定价策略，更体现在算力利用效率的持续优化。中国厂商在局部能力SOTA（当前领域最高水平）和极致性价比的算力利用率方面已构建显著竞争壁垒，通过架构优化不断释放降本空间。国内模型在MoE架构稀疏度设计和推理目标函数优化上投入大量研发资源，使得Agent场景下的响应速度和经济效益明显优于海外同类产品。

"未来算力协同的核心目标，就是降低每个Token的生成成本。"敖立指出，这需要通过绿电直供模式创新、推理效率持续优化、调度智能化升级以及芯片能效提升等多维度举措来实现。据测算，通过算电协同体系的建设，我国大模型单Token成本有望在未来三年内再降20%-30%。

随着全球AI竞争从性能参数比拼转向性价比综合较量，"好用不贵"已成为打开国际市场的关键钥匙。敖立表示："从产品竞争力角度看，中国大模型未来在海外市场的表现，值得像对待其他中国工业精品那样抱有极致期待。"这种期待既源于当前已建立的成本优势，更基于中国AI产业在工程化能力和应用落地场景上的深厚积累。