湖南
前段時間，有機構發布了數據，那就是到目前中國日均Token調用量已突破140萬億，較去年年初增長了超千倍。
從全球最大AI模型API聚合平臺OpenRouter的數據來看，到4月份第一周，全球大模型的總調用量高達27萬億Token，中國貢獻了12.96萬億，占比接近一半，而美國才3.03萬億，中國已經是美國的4倍多了。
很明顯，目前在AI大模型的調用量，中國已經遠遠的超過了美國。
并且，中國的Token出海，已經是全球AI的一個鮮明特征，目前中國的眾多模型，在全球排名上，都是相當靠前的。
為什么會這樣？是中國模型很聰明，還是什么原因？
主要原因就是，中國的AI模型性價比太高了，非常聰明，又便宜，用戶又不傻，怎么可能去用美國的AI，而不是用中國的AI呢？
空口無憑，用數據說話，DeepSeek V3.2每百萬輸出Token定價0.42美元（約3元人民幣），而美國最Anthropic的Claude Opus 4.6每百萬輸出Token定價75美元（約540元人民幣）。
這個差價是170倍左右。
大家想象一下，一個公司，如果他用美國的AI大模型，一個月要使用掉170萬美元的Token，使用中國的大模型，只要1萬美元了，這個差距到大到沒有任何人能夠拒絕吧。
為何差距會這么大？其實與雙方的電力資源，訓練方式有關。
美國的AI大模型的訓練，都是采用大力出奇跡的方式，即不計成本的堆GPU顯卡，投資都是幾百億美元，瘋狂砸AI芯片。
再加上美國電力成本高，所以它的使用Token成本就是有這么高。
而中國的AI大模型不一樣，大家的訓練邏輯也不一樣，不會大力出奇跡，因為也買不到足夠的英偉達芯片，更多采用的是四兩撥千金，即用少量的GPU，也要搞出好的大模型來，在AI芯片這一塊，成本就低的多。
更大的差距則是在電力上面，中國的電力成本，遠低于美國的電力成本。
所以芯片成本低，電力成本低，最后的Token成本，就會相差170倍了。于是全球開發者，特別是是美國的開發者，在成本敏感的自動化場景中國，必然要做出最理性的價格選擇。
難怪眾多的AI大佬，在面對中國Token競爭時，都會破防，比如馬斯克，比如黃仁勛等。
它們認為，中國在電力資源、基礎設施上，都比美國更強，唯一遜色一點的就是芯片這一塊，但美國偏偏在逼著中國將芯片的短板補上來，一旦中國的AI芯片上來了，那么將再無短板，到時候美國AI將不可能與中國的AI競爭，沒有一個能比得上的。
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