AI应用爆发增长

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一、现象确认：中国AI调用量首超美国的精确时点与统计口径

🔍 核心事实：首次超越发生在2026年2月


根据全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter发布的权威数据，中国人工智能（AI）模型的推理请求量（以Token调用量为核心指标）在2026年2月首次实现了对美国的历史性超越。这标志着一个关键的转折点，全球AI应用落地的重心开始出现转移。
📊 超越的具体数据与表现

精确时点与数据：在2026年2月9日至15日这一周，中国模型的Token周调用量达到 4.12万亿，首次超过同期美国模型的 2.94万亿。随后一周（2月16日至22日），中国模型的调用量进一步冲高至 5.16万亿，而美国模型则降至 2.7万亿，中国的领先优势在短时间内迅速扩大。增长态势：中国模型的调用量在三周内暴涨了127%，展现出爆发式增长的动能。与此形成对比，同期美国模型的调用量则呈现下降趋势。全球榜单主导：在2026年2月16日至22日当周，OpenRouter平台全球调用量排名前五的模型中，中国模型占据了四席，分别是：MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5以及深度求索的DeepSeek-V3.2。这四款模型合计占据了前五名总调用量的85.7%，直观展现了中国AI厂商的集群式崛起。

📈 关键统计口径：为何这一数据具有里程碑意义？


本次超越所依据的统计口径，赋予了该现象极强的客观性与全球参考价值：

衡量指标：采用 “Token调用量” 作为核心衡量标准。Token是AI模型处理信息的基本单位，其调用量直接反映了模型被实际使用的强度和频率，是衡量AI应用落地规模的关键指标。

数据平台：数据来源于 OpenRouter平台。该平台汇聚了全球数百种大语言模型，拥有超过500万开发者用户，其API调用量数据被广泛视为洞察全球AI应用趋势的“晴雨表”。

客观性保障：尤为重要的是，OpenRouter平台的用户构成以海外开发者为主体。具体而言，美国用户占比高达47.17%，而中国开发者仅占6.01%。这一用户结构意味着，中国模型调用量的飙升并非主要依赖国内用户，而是赢得了全球开发者，特别是美国开发者的广泛选用。因此，该数据极大地排除了区域市场偏好干扰，更能客观印证中国AI模型在全球范围内的真实竞争力、技术吸引力和实用价值。

结论：综合上述信息，可以确认为，在2026年2月中旬，以全球性平台OpenRouter的Token调用量为统计口径，中国AI模型的全球使用量首次超越美国，并在随后的发展中巩固并扩大了这一领先优势。
二、算力底座：国产替代与系统级优化如何支撑爆发式增长


中国AI模型的全球调用量在2026年初实现爆发式反超，其背后并非偶然，而是一场围绕国产芯片替代、软件栈生态攻坚与系统级效能优化的立体化战役的胜利成果。这场由外部限制倒逼的算力突围，最终内化为支撑应用爆发的坚实底座。
硬件突围：国产芯片从“可用”迈向“好用”的量变到质变


面对高端GPU供应受限，中国AI算力产业通过资本化的“闪电速度”和技术快速迭代，在硬件层面实现了跨越式追赶，为调用量的激增提供了最基础的物理算力支撑。

资本助力与国产替代加速：2025年，以摩尔线程、沐曦股份为代表的国产GPU“四小龙”依据科创板允许未盈利企业上市的第五套标准，以“闪电速度”成功上市。这波上市潮的核心逻辑，是在AI算力市场热点和政策驱动的“市场空窗期”下，为耗资巨大的GPU研发（尤其是流片）获取关键资金。其直接成果是，中国本土AI芯片品牌的市场渗透率已从2024年的约29%，快速提升至接近60%。特别是华为昇腾，截至2025年9月已占据中国AI芯片市场超过75%的份额，成为国产算力的绝对核心支柱。

性能对标与关键突破：国产芯片在核心性能上正努力缩小与国际领先产品的代差，并凭借系统级创新和性价比形成独特竞争力。

华为昇腾：其主力产品昇腾910C，采用中芯国际7nm（N+2）工艺，通过双die封装设计，FP16算力可达约800 TFLOPS，性能约为英伟达H100的60%-80%，但价格仅为后者的20%左右。更具战略意义的是，华为通过 “超节点”架构弥补单芯性能差距。其CloudMatrix 384超节点（由384颗昇腾910C构建）的FP16算力达300 PFLOPS，性能为英伟达GB200 NVL72的1.7倍，已具备替代能力。寒武纪与通用GPU：寒武纪的思元590拥有345 TFLOPS的FP16算力，性能接近英伟达A100，并已获得字节跳动等核心客户的大规模订单，2025年一季度营收同比暴涨4230%。壁仞科技的BR100则成为国内首款集成Chiplet、PCIe 5.0及CXL技术的通用GPU，展现了架构创新的前瞻性。


产能与市场信心：国产芯片的产能已非主要瓶颈，国内晶圆厂产能提升迅速。市场信心通过重大订单得到验证，例如，据媒体报道，字节跳动2026年将从华为采购的昇腾芯片订单总额或将超过400亿元，而2025年这一数值近乎为零。这标志着国产芯片已进入头部科技公司的核心供应链。

软件攻坚：统一生态与智能编译破解“开发-适配”壁垒


硬件的堆砌不足以形成生产力，CUDA生态的垄断是更深的护城河。中国产学研界通过构建统一软件栈和智能编译器，致力于将复杂的“M种框架适配N种芯片”的难题简单化，大幅降低了开发者的迁移成本。

统一软件栈FlagOS的里程碑：北京智源人工智能研究院于2026年初发布的众智FlagOS 1.6，是国产AI基础软件从“可用”到“好用”的关键跃升。其核心价值在于：

并行框架FlagScale v1.0：构建多框架多芯片插件体系，目标是实现 “一次开发、跨芯片运行、多框架支持”，将复杂的“M x N”适配问题，降维为“M + N”。算子自动生成平台KernelGen 1.0：作为全球首个多芯片Triton算子自动生成平台，实现了算子从生成到跨芯片适配的全生命周期自动化，普通算子开发仅需2分钟，极大加速了算子生态的共建效率。编译器FlagTree v0.4：通过分层设计平衡易用性与性能，支持多种AI芯片，使关键算子的性能可提升20%以上。


编译器的生态兼容与AI赋能：华为通过开放AscendNPU IR接口，利用MLIR技术构建连接编程语言与硬件的通道，其毕昇编译器同样致力于实现 “一次编写，多芯运行”。更前沿的探索是利用AI本身来赋能编译器开发，中科院计算所等团队研究的“AI for Compiler”，旨在利用大模型和自动化工具链加速编译器后端的生成与优化，为快速构建芯片生态提供“智能引擎”。

系统级优化：围绕推理效率与MoE架构的深度效能革命


当算力底座初步建成，如何让超大规模集群高效运转，尤其是应对以Token调用为核心的、高并发、低延迟的推理场景，成为支撑调用量爆发的最后一道，也是最关键的技术门槛。行业焦点已从“拼参数”彻底转向“拼系统级优化”。

超大规模集群的物理基础：截至2026年初，中国已建成42个万卡智算集群，智能算力总规模超过1590 EFLOPS。技术架构正向更高密度演进，例如中科曙光的scaleX640超节点可实现单机柜部署640张加速卡。产业目标明确指向 “十万卡级”国产智算集群，北京市已提出两年内建成的规划。这为推理服务的海量请求提供了坚实的物理载体，而高速无损网络（如400G RDMA）与液冷散热（特别是相变液冷）技术是保障集群稳定高效运行的关键。

推理优化的四大核心技术矩阵：中国工程院院士郑纬民指出，应对推理爆发需掌握四大关键点，这些在2025-2026年的实践中被深度应用：

混合精度量化：从单一精度走向智能混合。例如，华为昇腾在推理DeepSeek模型时，采用了 A8W8C16（INT8权重与激活，BF16计算） 策略，在精度与效率间达到最佳平衡。异构调度与PD分离：针对推理中计算密集的 Prefill（预填充） 和访存密集的 Decode（解码） 阶段，业界采用 PD分离部署策略，将两阶段拆分成独立流水线，分别调度到最合适的硬件上执行，成倍提升系统吞吐与成本效益。动态并行优化：为应对高并发且动态变化的推理请求，系统需要能依据负载自动调整并行策略（如张量并行、流水线并行、数据并行），实现资源利用最大化。通信与算子级深度优化：这是释放硬件潜力的“最后一公里”。例如，华为昇腾针对MoE模型推理，推出 FlashComm方案重构通信逻辑，降低25%通信量；提出 AMLA算法重构注意力计算，减少数据搬运耗时，实现了对DeepSeek等主流模型在严格时延约束下的高吞吐推理。


针对主流架构的软硬协同突破：以MoE（混合专家）架构为例，中国科技企业展示了系统级的优化能力。华为的 Pangu Pro MoE 72B模型通过在昇腾平台上的系列优化，实现了显著性能提升：

分层混合并行（H2P）：依据模型不同部分特性采用最优并行策略，使解码吞吐相比纯张量并行方案提升33.1%。通信优化（TopoComm）与计算通信融合（DuoStream）：减少同步次数，实现细粒度并发调度。融合算子设计：打造如MulAttention和SwiftGMM等“融合算子特种部队”，充分释放硬件潜力。

总结而言，中国AI调用量的爆发式增长，其算力底座并非单一硬件参数的领先，而是一套从资本驱动的硬件快速替代，到软件栈统一以打破生态割裂，再深入到针对推理场景和MoE等主流架构进行通信、算子、调度全链路系统级优化的复合型能力体现。这场静默的算力革命，最终通过全球开发者指尖的每一次API调用，得到了最直观的验证。
三、短期连锁反应：美股估值冲击、美国管制升级与全球供应链即时调整


中国AI调用量在2026年2月的历史性超越，并非一个孤立的数据拐点。它如同一块投入全球科技产业湖面的巨石，在极短时间内激起了三层递进的连锁反应：资本市场对美股AI龙头增长逻辑的重新定价、美国对华技术管制体系的应激性升级，以及全球AI供应链基于成本与风险考量的即时再配置。
1. 美股科技股的“估值重估”：从算力叙事到效率验证


中国模型在全球平台调用量的飙升，与同期美股核心AI公司令人失望的股价表现形成了鲜明反差，直接触发了资本市场对其增长逻辑的深刻反思。

英伟达的“财报悖论”与增长持续性忧虑：2026年2月26日，英伟达在发布远超市场预期的2026财年第四季度财报后，股价单日暴跌5.46%，创下近11个月最大跌幅。市场担忧的核心从“算力需求是否充足”转向“客户资本开支是否可持续”。分析师指出，其数据中心业务约一半收入依赖超大规模云客户，而这些客户的自由现金流正因激进的AI投资而承压。中国调用量的爆发，一方面验证了全球推理需求的实在性，另一方面也暗示了算力需求可能正在向性价比更高、非英伟达主导的区域发生转移，加剧了市场对其市场份额和定价权的担忧。

微软的战略回调与资本开支质疑：2026年初，微软成为“七巨头”中表现最差的股票之一，年初至2月26日跌幅达16.74%。其股价压力直接源于市场对其AI战略投入产出比的质疑：一方面，Azure云服务增速出现微降；另一方面，为支撑AI发展，其资本支出激增至375亿美元。中国模型以更具成本效益的方式获得海量调用，使得投资者开始严厉审视微软等巨头高昂的AI投入能否转化为与之匹配的商业回报和护城河。不到一周内，微软遭遇两次券商评级下调（如从“买入”调至“持有”），理由是市场对Copilot面临的竞争及其高昂投入侵蚀利润率的担忧。

谷歌的“全栈韧性”与估值分化：相较于英伟达和微软，谷歌同期股价表现相对稳健，跌幅仅为2.12%。其垂直整合程度最高的AI全栈能力（自研TPU、Gemini模型、云平台）被视为关键缓冲。谷歌TPU的成本优势使其在面对算力格局变化时更具韧性。这一表现分化清晰地表明，市场正在对AI公司进行一场基于技术自主性、成本控制能力和商业模式可持续性的残酷筛选，单纯依赖硬件销售或巨额资本开支的叙事已不再能支撑高估值。

2. 美国对华技术管制的“即时升级”：立法封堵与追踪溯源


中国调用量超越所依托的国产算力底座（特别是华为昇腾进入字节跳动核心供应链），为美国国内主张强硬技术遏制的势力提供了“证据”，促使管制措施在2026年第一季度迅速加码和深化。

府院博弈下的立法封堵：面对特朗普政府试图通过“高关税+逐案审查”从对华芯片销售中榨取经济利益的“交易型”策略，美国国会鹰派以立法形式进行反击。《AI监督法案》（AI OVERWATCH Act） 在2026年1-2月间快速推进，其核心条款极具针对性：将受控AI芯片的“总处理性能（TPP）”门槛大幅降至4800，意图将大量中端芯片纳入管制；并设立“国会否决权”，要求商务部批准对华出口许可前必须提前30天通知国会。这旨在从法律上固化封锁，剥夺行政当局的灵活性，直接回应中国利用非顶尖芯片实现系统级突破的现实。

管制范围的革命性扩大：管制正超越硬件本身，向数据链和创新链延伸。最具代表性的是一项名为 《芯片安全法案》（Chip Security Act） 的提案，要求对受控AI芯片实施 “位置验证机制”，以实现全球追踪，防止芯片通过第三方流入中国。这标志着管制思维从“禁止销售”升级为“全程监控”，旨在封堵任何可能的供应链漏洞。同时，对芯片设计工具（EDA）、先进半导体制造设备，乃至AI模型权重出口的讨论也进入政策议程，试图构建一个覆盖创新全链条的复合封锁体系。

对盟友的胁迫与供应链重塑：美国同步向韩国三星、SK海力士等在华拥有重大产能的企业施压，取消其“验证终端用户”（VEU）豁免，改为“一年一签”的年度许可，将其数百亿美元的在华资产置于高度不确定性中，意图逼迫先进产能撤离中国。此举旨在从全球供应链节点上孤立中国，配合其本土管制升级。

3. 全球AI供应链的“应激性调整”：成本导向与生态重组


面对市场端的价值重估和政策端的封锁升级，全球AI供应链的各个环节在2026年初出现了清晰且迅速的适应性调整。

芯片制造与内存巨头的双轨策略：

台积电在维持南京工厂基本运营的同时，展现出更强硬的博弈姿态，警告若美国关税损害其亚利桑那工厂商业可行性将重新评估投资。其产能分配成为地缘平衡的筹码。SK海力士明确实施“韩国本土聚焦”战略，宣布投资超146亿美元在韩国建设新的M15X工厂，专注于生产AI核心内存HBM，并计划投资19万亿韩元建设先进封装厂。同时，它成功绑定微软成为其新款AI芯片的独家内存供应商，巩固在“非中国”高端供应链中的地位。市场策略出现分化：一方面，为符合美国政策，英伟达向中国销售特供版芯片（如H20）；另一方面，部分中国AI芯片公司为优化推理成本，开始采用台积电6/7nm成熟工艺和LPDDR内存替代供应紧张的HBM，影响了代工和内存市场的订单结构。


国际云服务商的战略收缩与聚焦：面对中国本土云厂商的激烈竞争和自身增速放缓，三大国际云商调整了在华策略：

AWS解散上海AI研究院，精简成本，转向强调其“全球一致”的技术基座价值，主要服务跨国企业的全球化需求。Azure自2024年10月起终止向中国大陆个人用户提供服务，全面聚焦企业客户，深化其AI能力与Office、Dynamics等软件产品的垂直整合，以图锁定企业级市场。Google Cloud则更早通过成立AI中国中心专注于基础研究，在全球定位上倾向于服务高性能、受监管的AI工作负载，采取技术驱动的利基市场策略。


中国AI企业的出海与开源生态反哺：中国调用量的增长势能正迅速转化为出海动能。Kimi近期透露其海外收入已超国内；MiniMax的海外收入占比从2023年的19%飙升至2025年的73%。更重要的是，行业开源策略发生共识性转变：曾称“开源是智商税”的百度宣布将开源文心大模型4.0系列；华为开源了盘古大模型及昇腾推理技术；阿里的开源模型全球下载量已超3亿。这种从“闭源护城河”到“开源建生态”的集体转向，正吸引全球开发者，加速中国技术栈的全球渗透，形成对供应链调整的“软性”补充。

综上，2026年第一季度的短期连锁反应揭示了一个新的动态：中国在AI应用层的突破，正以“市场信号”的形式，倒逼全球资本市场重新评估技术价值，刺激管制体系升级其博弈工具，并驱动供应链各节点基于经济理性与安全风险进行一场敏捷但深刻的重组。 这不再是单向的施压与应对，而是一个充满互动与反馈的复杂系统开始运转。
四、格局解读：中国超越美国在AI调用量领域的战略意义


2026年2月于OpenRouter平台上发生的调用量反超，其价值远不止于一个周度数据的领先。它标志着全球人工智能竞争格局的一次根本性重塑，其战略意义体现为从竞争范式、发展路径到产业生态和全球经济秩序的多层次深刻变革。
一、竞争范式的历史性转变：从“技术制高点”到“市场渗透率”


此次超越，最核心的意义在于揭示了AI产业竞争胜负手的迁移。

首先，它宣告了单纯追求参数规模和前沿论文发表的“技术制高点”竞赛，已不足以定义全球领导力。尽管美国在基础模型原创性上仍具优势，但中国通过集群式崛起（“AI中国团”） 和极致的工程优化与成本控制，成功地将技术转化为大规模、低成本、高可用的市场服务。OpenRouter榜单前五占四的局面，证明了中国企业不仅能在单一产品上突破，更能形成有宽度、有纵深的产业群落优势，这种系统性的产业能力比单个技术亮点更具持久竞争力。

其次，它体现了市场与用户的“用脚投票”。在主要由海外开发者构成的OpenRouter平台上，中国模型凭借0.3美元/百万Token的输入价格（对比美国Claude Opus4.6的5美元）所形成的压倒性性价比，赢得了全球开发者的真实选择。这意味着，AI领域的竞争已从实验室和发布会，全面进入以**“效率与成本”为核心**的产业化落地和商业化竞争阶段。Token作为新时代的“生产燃料”，其调用量的流向直接反映了技术价值的市场兑现能力。
二、发展路径的鲜明分化：中国“垂直整合+开源普惠”路径的全球吸引力


这次超越并非偶然，其背后是中国与美国在AI发展路径上日渐清晰的战略分野，而中国的路径正显示出更强的全球吸引力与适应性。

美国的“闭源垄断、精英导向”模式面临挑战：以OpenAI等为代表，其“堆算力+闭源模型+高毛利API”的模式，虽在技术前沿保持领先，但也导致了高使用门槛和生态封闭。当性能差距被快速追平，其高昂的成本在商业化市场中便成为致命弱点。中国的“应用落地+开源普惠”模式加速崛起：中国产业界坚持将AI深度融入千行百业与民生场景，推动技术成为“准公共产品”。同时，集体转向开源战略（如阿里全系列开源、百度开源文心、华为开源盘古）已成为行业共识。开源不仅快速构建了全球开发者生态（如阿里通义千问衍生模型超13万），更通过开放协作加速了技术迭代和成本下降。这种“场景复杂度”、“工程化能力”与“性价比优势”的三重结合，形成了独特的竞争力，使中国模型能迅速渗透至从硅谷初创公司到全球企业级应用的各个角落。

三、全球供应链与资本定价权的加速重构


调用量格局的变动，如同投入池中的巨石，其涟漪正剧烈地重构全球AI供应链与资本市场的估值逻辑。

供应链“去美化”与“中国化”并行加速：

倒逼美国管制极端化：中国调用量的爆发式增长，直接刺激了美国政策制定者的危机感，导致其管制措施从硬件销售向芯片位置追踪（《Chip Security Act》）、模型权重出口乃至数据流动等更深层次疯狂延伸。这种“立法封堵”反映了其试图用行政力量遏制市场规律的焦虑。迫使全球供应链采取“双轨”策略：台积电、SK海力士等巨头在维持对华既有业务的同时，将最先进产能和巨额投资（如SK海力士146亿美元新建HBM工厂）转向其他地区。而中国本土供应链（华为昇腾、寒武纪等）则抓住窗口期，实现产能与性能的跃升，国产AI芯片品牌渗透率已快速提升至近60%。引发国际云服务商战略收缩：AWS解散上海AI研究院、Azure停止对华个人服务，表明面对中国本土云厂商的绝对市场优势，国际巨头正放弃全面竞争，转而聚焦于服务跨国企业的全球化一致性需求或高端利基市场。


资本市场迎来“价值重估”：

美股AI巨头遭受“效率拷问”：英伟达在交出超预期财报后股价单日暴跌5.46%，微软年初至2月26日跌16.74%，而谷歌因全栈整合仅微跌2.12%。这清晰地表明，资本市场已开始严厉审视AI投入的资本回报率（ROI） 和增长的可持续性。中国调用量的崛起及带来的成本压力，是这场重估的重要背景——市场开始怀疑，建立在昂贵美国算力之上的商业模式是否具备长期竞争力。中国AI企业的估值逻辑嬗变：超越意味着中国AI企业从“故事”走向“实绩”。以MiniMax（海外收入占比73%）、Kimi（海外收入超国内） 为代表的企业，证明了中国AI解决方案具备强大的全球营收能力。这使得资本市场将从过去关注技术参数，转向更关注其海外市场份额、用户付费转化率及基于垂直整合的利润率潜力。

四、对中国的核心战略意义：确立从“技术大国”到“AI应用超级大国”的产业地位


综合来看，此次超越对中国具有三层递进的战略价值：

产业安全屏障的初步巩固：在持续的外部技术封锁下，中国凭借从国产芯片（昇腾、寒武纪）、统一软件栈（FlagOS）、到超大规模智算集群（42个万卡集群）的完整生态闭环，不仅支撑了调用量的爆发，更证明了脱离美国核心供应链的AI产业发展路径是可行的。这为数字时代的经济与技术安全奠定了关键基础。

全球AI治理与规则话语权的增强：当中国的模型、框架（如MindSpore）和开源社区成为全球开发者的重要甚至首选，中国便自然而然地参与到AI技术标准、伦理规范乃至未来数据流动规则的制定中。开源生态的繁荣，使中国从国际规则的适应者，逐渐转变为重要的影响者和贡献者。

通往“AI原生”经济体的关键一跃：摩根大通预测，2025至2030年中国Token消耗量年复合增长率将达惊人的330%。调用量是AI与实体经济融合深度的最直接度量。这种规模的融合，将驱动各产业全链条的智能化改造，催生全新的生产力形态。中国正借此机会，从移动互联网时代的应用创新大国，系统性地升级为首个基于大规模、低成本AI驱动增长的“AI原生”经济超级大国，这将是继制造业、互联网之后，中国在全球经济中确立的又一个结构性优势。

因此，2026年2月的这次超越，并非一个短暂的流量高峰，而是一个清晰的历史性拐点。它标志着全球AI竞赛进入了以应用规模、生态繁荣和产业融合深度论英雄的新阶段。在这一阶段，中国凭借其独特的市场、工程化能力和战略定力，已经占据了前所未有的有利位置。

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