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每日经济新闻 14分钟前

中国模型出海的“极致性价比”:调用量稳居全球第一,成本优势从何而来?

" 国产模型与海外模型的代际差快速缩短,在性能接近甚至部分超越海外产品的同时,定价具备压倒性优势。"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)出海本质是我国人工智能推理能力以数据要素形式的跨境输出,集中体现了中国在能源供给、数据与场景、基础设施建设、工程迭代和应用落地方面的综合竞争优势。

"2026(第二十三届)北京互联网大会 " 活动现场 图片来源:每经记者 温沐夏 摄

《每日经济新闻》记者根据 OpenRouter 最新数据测算,上周(9 月 14 日至 9 月 20 日)全球 AI(人工智能)大模型总调用量为 129 万亿 Token。其中,中国 AI 大模型周调用量达 67.46 万亿 Token,环比增长 10.28%;美国 AI 大模型周调用量为 14.21 万亿 Token,环比下滑 34.7%。这意味着,中国大模型周调用量是美国的 4.7 倍。

调用规模领跑全球,极致性价比成为中国大模型出海的核心底气。其竞争优势究竟从何而来?当全球 AI 赛道告别单纯参数比拼,转向算力效能与产业落地的较量,国产大模型又该如何把调用规模优势,转化为长期稳定的全球市场竞争力?

定价仅海外一至两成,中国大模型凭高性价比抢占全球份额

记者根据 OpenRouter 最新数据测算,截至 9 月 20 日,中国大模型周调用量已 21 周超过美国,稳居全球首位。且在上周,全球调用量排名前五中,有四款中国 AI 大模型。其中,DeepSeek V4.1-Flash 升至第一,周调用量达 15.8 万亿 Token,环比增长 219%;智谱 GLM 5.3 Flash 位居第二,周调用量达 14.1 万亿 Token;腾讯混元 Hy4 preview 排名第三,周调用量达 12.5 万亿 Token;DeepSeek-V4-Flash-0731(即 DeepSeek-V4-Flash 正式版)位居第五,周调用量达 9.44 万亿 Token。

敖立表示,中国大模型调用规模领跑全球,原因之一在于其 API(应用程序编程接口)定价具备显著性价比。他举例道,输入定价方面 Kimi-2.5 约为 Opus-4.6 的 1/6,输出定价方面 MiniMax M2.5 约为海外模型的 1/10 至 1/20。据瑞银证券分析,中国模型 API 定价约为海外对标模型平均定价的 10% 至 20%,且仍能保持 20% 至 40% 的毛利水平。

Token 单价下降并不意味着单项任务总成本必然下降。据第三方机构 Artificial Analysis 的评测,DeepSeek V4.1-Flash 平均每项任务使用约 8.9 万输出 Token,高于上一代 DeepSeekV4-Flash-0731 的约 6.2 万。该机构评价 DeepSeekV4.1-Flash 的输出非常冗长(very verbose)。

" 能源是 Token 产业的基础。" 敖立表示,电力成本通过算力供给传导至 Token 生产端,决定大模型服务的价格底线。

他分析指出,整个成本结构中,电力是算力最大单项支出。" 电力成本大概占比超过 50%,有的甚至到 60%~70%,硬件折旧占比约 20%~25%,人工运维等约 10%~15%。"

多维落地算电协同,持续压降单 Token 算力电力消耗

从能源供给端看,基础设施规模为 Token 成本优势提供了底座。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达 71.4%,建成万卡以上智算设施 52 个。近两年,围绕国家算力枢纽节点建设超 70 条算力大通道,相关节点间网络性能提升 10%。

在空间布局上,能源禀赋也决定了 Token 产业的聚集方向,西部绿电富集区,如甘肃、贵州、宁夏等地风光水电力充足、电价低廉,适合大规模训练集群;东部沿海需求区应用场景密集,适合推理与实时服务。

以甘肃庆阳为例,依托本地绿电聚合直供优势,算力用电到户电价可控制在每千瓦时 0.398 元。公开数据显示,我国工业电价平均约 0.6 元 / 千瓦时 ~0.7 元 / 千瓦时,而内蒙古、贵州等绿电富集区域可低至 0.3 元 / 千瓦时 ~0.4 元 / 千瓦时。新疆部分项目甚至低至 0.32 元 / 千瓦时。按生成 100 万 Token 耗电 0.1 千瓦时 ~0.3 千瓦时测算,我国西部算力电力成本仅 0.03 元 ~0.12 元(每 100 万 Token),较欧美低 30%~50% 以上。

除了电力成本,工程效率同样关键。性价比不仅来自便宜的电和低定价,还来自算力效率端。中国厂商在局部能力 SOTA(当前领域内的最高水平)和极致性价比的算力利用率上已展现出显著的竞争壁垒,架构优化正在持续释放降本空间。国内模型在 MoE 架构稀疏度设计和推理目标函数上做了更充分的工程优化,使 Agent(智能体)场景下的响应速度和经济效益显著优于海外模型。

" 未来我们搞算力协同,其实就是要降低每个 Token 的成本,让产生每个 Token 所消耗的算力、最终消耗的电力下降。" 敖立表示,算电协同推动 Token 成本持续下降,包括绿电直供模式、推理效率优化、调度智能化、芯片能效提升。

随着全球 AI 竞争从性能竞赛迈入性价比竞争阶段,好用不贵才是打开全球市场的钥匙。" 未来中国大模型在海外,从产品竞争力角度来讲,跟我们国家其他工业产品一样,我们有极致的期待。" 敖立称。

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