86.74万亿Token的周调用：中国大模型拿到4.5倍份额，AI答案的默认引擎在换人

10月18日，中新社的一篇报道给出了一组容易被忽略、但分量很重的数字：据全球大模型聚合平台OpenRouter统计，上周（10月5日至10月11日）全球AI大模型总调用量为172万亿Token，其中上榜模型里，中国AI大模型的周调用量达到86.74万亿Token——是同期美国的4.5倍，而且已经连续二十四周超过美国。同期全球周调用量榜单的前五名，全部是中国民营公司的大模型。

这份名单并不陌生：深度求索（DeepSeek）、阿里通义千问、月之暗面的Kimi K3、MiniMax的M3、智谱的GLM、阶跃星辰的Step5 Preview，再加上字节豆包和百度文心一言。换句话说，全球开发者和应用每天砸进AI引擎的请求里，一大半正在流向中国的模型——这不再是一份「国产替代」的成绩单，而是AI答案供给端的格局变化。

28倍的成本差，2.7%的性能差

中国模型被高频选择，第一推动力是价格。美国研究机构Artificial Analysis的测算显示：月之暗面Kimi K3每百万Token输入3美元、输出15美元，平均每项任务成本约2美元；而Anthropic的Claude Fable5.1输入10美元、输出50美元，平均每项任务成本7.63美元。后者的平均成本是DeepSeek V4.1 Flash的28倍。对按Token结账的开发者来说，这不是营销话术，是每一张账单上的差额。

第二个推动力是性能追平。斯坦福大学《2026年AI指数报告》显示，自2025年初以来中美顶尖模型多次交替登顶性能榜，差距始终保持在个位数——截至2026年3月，只剩2.7%。英特尔CEO陈立武近日的表态很直白：中国前沿大模型不仅便宜，而且性能已经足够好，市场采用速度非常快。当「够用」和「便宜」同时成立，采购决策的天平自然会倾斜。

出海的不只是模型，还有生态位

这轮扩张的路径也值得留意。在东南亚，中国模型靠本地化语言适配，解决了西方通用模型「水土不服」的痛点；在欧美，DoorDash、爱彼迎、西门子这类巨头为了降本，开始把中国模型接进业务链路；在非洲，开发者把中国的开源模型当成本地创新的「工具箱」，有人优化商业流程，有人给高中生做教育工具。英伟达CEO黄仁勋此前评价：开源大模型是推动全球进步的催化剂，让各国各行业都有机会参与这场革命。

中国信通院云计算与数字化研究所副所长栗蔚的观察更进一层：全球不同行业的从业者基于中国大模型做再次开发，反过来又催生出一批新技术和新应用，加速了AI融入实际产业的速度。生态位一旦被占住，就很难再让出来——这也是「连续24周」这个数字背后真正的护城河。

对GEO意味着什么：默认引擎在换人

对做GEO（生成式引擎优化）的团队，这组数字有一个直接的推论：AI答案的默认引擎正在换人。过去大家默认「做AI可见度」就是优化Google AI Overview、ChatGPT和Perplexity；但随着DeepSeek、Kimi、通义、GLM们承载了全球一半以上的调用量，这些引擎的语料偏好、检索习惯和引用口径，正在成为品牌曝光的新主战场。

落地到操作层有三件事值得马上做：第一，把中文语料补齐——国产模型大量检索中文互联网，品牌在中文站、百科、垂直媒体上的权威内容密度，直接决定被引用概率；第二，盯住开源模型的「二次分发」——开源权重被各家厂商微调后再封装成服务，你的内容可能经由别人家的应用触达用户，优化目标要从「某个引擎」转向「一族引擎」；第三，重新校准测量口径——用DeepSeek开放平台这类入口实测答案引用，别再只拿英文基准当唯一标尺。

量变到质变往往悄无声息。当86.74万亿Token每周流过中国的模型，AI答案的默认供给端已经悄悄换了坐标系；对内容方而言，谁先在新的坐标系里完成布局，谁就先拿到下一轮生成式流量。想跟进国产大模型阵营的动态，可以关注月之暗面官网等官方站点的更新。

（文 / AI30媒体部 ｜ 信息截至2026年10月19日）