前言：

美国风投a16z与全球模型聚合平台OpenRouter联合发布的《State of AI》研究显示，中国开源AI模型的周使用量占比已从2024年底的1.2%飙升至2025年后期的近30%，全球下载量正式超越美国。

100万亿Token的背后，是数千万开发者的用脚投票，是从模式预测到机器思考的技术跃迁。

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中国开源AI的爆发式增长

2024年底，在OpenRouter平台的全球流量池中，中国开源模型的身影几乎可以忽略不计，1.2%的周使用量占比，让其只能徘徊在全球AI生态的边缘。

彼时，行业共识依然是闭源模型定调技术上限，开源模型只是廉价平替，Meta的Llama系列、OpenAI的GPT家族牢牢掌控着话语权。

谁也没有想到，这场力量对比的反转会来得如此迅猛。

2025年，随着DeepSeek V3、Qwen 3 Coder、Kimi K2等模型密集发布，中国开源AI开启了指数级增长模式。

每一次重要版本更新都伴随着使用量的显著跃升，且增长极具持续性，表明这些模型已深度融入真实生产工作流。

到2025年后期，部分周度的使用量占比已逼近30%，全年平均份额稳定在13%左右，与其他地区开源模型的平均份额基本持平。

更具里程碑意义的是，中国开源模型的全球下载量在2025年中完成了历史性反超。

Hugging Face数据显示，截至2025年8月，中国开源模型的累计下载量已超越美国。

仅阿里Qwen系列就贡献了月度40%以上的新衍生模型，衍生模型总数突破18万，远超Meta Llama系列的15%占比。

DeepSeek模型更是以1.28万次点赞成为Hugging Face平台最受欢迎的开源模型，是Llama头号模型点赞数的两倍。

这场爆发式增长的背后，是中国开源生态从单点突破到集团军作战的进化。

2024年底，DeepSeek家族曾占据超50%的开源Token量，形成一家独大的格局。

而到2025年底，市场已演变为五强争霸的战国时代，没有任何单一开源模型能持续占据超过25%的市场份额。

流量均匀分布在DeepSeek、Qwen、Kimi K2、MiniMax M2、GPT-OSS等五到七个主要竞争者之间。

这种健康的多元化态势，既为开发者提供了更丰富的选择，也迫使模型提供者通过持续创新维持竞争力，推动整个生态螺旋式上升。

中型模型崛起与推理能力革新

报告数据显示，中国模型在核心技术维度实现了三大关键突破，彻底打破了开源模型性能不如闭源的刻板印象。

①中型模型的崛起：过去，开源模型市场呈现两极分化，要么是参数少于150亿的小型模型，虽轻便但能力有限；要么是参数超700亿的大型模型，虽强大但成本高昂。

中国团队率先找到了破局之道，参数在150亿到700亿之间的中型模型，在能力与效率之间实现了最佳平衡。

2024年11月Qwen2.5-Coder-32B发布后，Mistral Small 3、GPT-OSS 20B等模型迅速跟进，共同催生了中型模型这一新兴赛道。

这类模型足够聪明，能处理复杂逻辑推理和代码生成，又足够轻盈，推理成本低廉，成为支撑100万亿Token处理量的中流砥柱。

②推理范式革新：2024年12月OpenAI发布o1模型，标志着AI从文本预测迈入机器思考时代，而中国开源模型快速跟进并实现超越。

DeepSeek R1、Qwen3等模型引入扩展的推理时计算过程，包含内部多步思考、潜在规划和迭代优化，在数学推理、逻辑一致性和多步决策等方面实现系统性提升。

报告显示，推理模型的Token处理量已占总量的50%，其中DeepSeek R1、Qwen3均跻身推理模型使用量前列。

而马斯克xAI旗下的Grok Code Fast 1虽占据推理流量榜首，但中国模型的追赶速度让行业瞩目。

更关键的是成本效率的颠覆性突破，在GPU资源受限的背景下，中国团队通过极致优化的数据处理、稀疏注意力等前沿架构，将大模型训练成本压缩至原来的10%。

以Kimi K2为例，其256K上下文、200-300次工具调用的强大能力，训练成本仅460万美元，而美国同规模闭源模型的训练成本预估高达3亿美元。

DeepSeek-V3仅用2048个GPU在57天内完成训练，成本约557.6万美元，仅为其他主流模型的1/10。

这种成本优势转化为市场竞争力，中国开源模型的每百万Token成本普遍低于0.4美元，而OpenAI的GPT-4/5高达35美元，Anthropic的Claude系列约2美元。

英伟达CEO黄仁勋直言，DeepSeek和Qwen是[开源AI模型之中最好的]。

Airbnb CEO布莱恩·切斯基公开表示，公司核心应用大量依赖Qwen，其[比OpenAI的产品更好更便宜]。

硅谷80%的初创公司选择中国开源模型，只因每月1亿Token的使用成本能从30万美元暴跌至1400美元，成本优势直接决定了企业的生存能力。

编程与角色扮演的[双引擎]驱动

100万亿Token的数据揭示了一个反直觉的真相，AI的核心价值不仅在于生产力提升，更在于情感连接与创造性表达。

编程与角色扮演两大场景，共同构成了中国开源AI的增长双引擎，合计占据了大部分开源模型Token使用量。

编程场景的爆发式增长尤为引人注目，2025年编程相关的查询量从年初占总Token量的11%攀升至年底的超过50%，成为第一大应用场景。

这一趋势背后是AI对开发工作流程的彻底重构，如今的编程任务不再局限于简单的代码补全，而是扩展到复杂的系统设计、调试优化和多步骤问题解决。

中国开源模型在编程领域的表现尤为亮眼，Qwen3-Coder在多项国际编程测试中表现出色，甚至能与Anthropic的Claude系列掰手腕，迫使Claude在OpenRouter上的编程场景市场份额从7月的46%一个月内降至32%。

DeepSeek、MiniMax等模型也在开源编程领域快速崛起，形成对西方模型的有力冲击。

而在开源模型的使用中，角色扮演场景的占比更是高达52%，超过了编程场景，成为最受欢迎的应用方向。

中国开源模型在这一领域占据绝对优势，DeepSeek的流量中，有惊人的三分之二来自角色扮演和休闲聊天。

对于海量C端用户而言，AI首先是[情感投射对象]，其次才是工具。

这种被主流叙事忽略的需求，在开源社区得到了充分释放，形成了巨大的[供需真空]。

编程与角色扮演的双轮驱动揭示了AI生态的多元性，闭源模型更像[穿着西装的精英]，专注于严肃的生产力场景。

而中国开源模型则兼具[工程师]与[游吟诗人]的双重特质，既能够高效处理代码逻辑，又能灵活满足情感与创意需求。

这种全场景覆盖能力，让中国开源模型获得了更广泛的用户基础，也为生态增长提供了源源不断的动力。

水晶鞋效应与回旋镖效应

在模型迭代速度日新月异的AI行业，吸引用户不难，留住用户才是真正的核心竞争力。

报告提出的[灰姑娘水晶鞋效应]与中国模型独有的[回旋镖效应]，揭示了中国开源AI高粘性的底层逻辑。

[灰姑娘水晶鞋效应]的核心是：当一个新模型恰好满足了一类长期未被解决的高价值需求时，就会形成[完美契合]，用户会将其深度融入工作流和业务流程，形成强大的锁定效应。

即使后续出现更优的替代方案，高昂的迁移成本也让用户难以割舍，中国模型精准把握了这一逻辑，契合了中小企业的降本需求。

更具中国特色的是DeepSeek展现出的[回旋镖效应]，部分用户在尝试其他模型后，会重新回归DeepSeek。

这种现象背后，是中国模型在特定维度建立的难以替代的优势，可能是成本效率、特定领域的性能，或是对中文场景的深度适配。

用户在探索其他选项后发现，在角色扮演、中文编程、长文档处理等场景中，中国模型依然是[无可替代的旧爱]。

这种基于独特体验的留存，比单纯依靠技术参数堆砌的竞争力更加坚固。

中国模型的高留存，还得益于对用户行为变化的敏锐捕捉。

报告显示，2025年用户发送给AI的平均提示词长度从1500个Token增长到6000多个，增长了近4倍。

AI的输出内容从平均150个Token增长到400个，增长了近3倍。

这一变化反映了AI角色从[助手]到[协作者]的转变，而中国模型早早就布局了长上下文处理能力。

从硅谷主导到多极共生

中国开源AI的崛起，正在打破全球AI发展的[西方中心论]，推动形成全球分布式创新的新格局。

报告数据显示，亚洲在全球AI使用量中的份额已从约13%显著提升至31%，北美份额则从50%以上首次跌破50%，标志着AI使用正从美国主导转向全球共享。

全球企业对中国开源模型的接纳，正在突破地缘的壁垒。

Airbnb的客服AI由13个模型组成，在很大程度上依赖阿里Qwen。

硅谷初创公司纷纷将推理任务、RAG应用迁移到Kimi K2。

Meta甚至在最新的[牛油果]模型训练中，蒸馏了阿里Qwen的开源模型。

这种接纳的背后，是商业逻辑的必然选择，在AI研发成本高企、商业化压力增大的背景下，中国模型[又好又便宜]的优势几乎无法抗拒。

对于中小企业和初创公司而言，中国开源模型的低成本意味着[活下去]的可能。

对于大型企业而言，中国模型的高适配性和灵活性能够降低试错成本、提升创新效率。

目前，在LMArena、Artificial Analysis等多个开源模型排行榜上，前10名几乎全部来自中国团队，中国已成为全球开源AI技术标准的重要制定者之一。

推理即服务，生态定胜负

中国开源AI的成功，正是在于找到了自己的独特定位，不是成为闭源模型的[平替]，而是成为AI普及的[基础设施]，就像Linux、MySQL一样，通过开放共享推动整个行业的进步。

中国开源AI正在通过技术普惠+生态共建的路径，构建一个全球性的开发者社区。

当大量开发者和企业基于中国开源框架构建应用时，其背后的工具链、评测基准、安全规范将潜移默化地成为全球产业的一部分。

部分资料参考：腾讯科技：《a16z 100万亿Token研究揭示的真相：中国力量重塑全球AI版图》，算泥：《一百万亿Token里的AI现状：OpenRouter和a16z重磅研究带你透视AI江湖》，快刀青衣：《100万亿token背后六大洞察：效率与创意并重》，凤凰网科技：《昔日开源霸主承认蒸馏阿里千问，世界进入中国AI时间》，紫金财经：《AI浪潮之下，国产大模型赶超了吗？》，奇偶工作室：《80%美国小公司，都在使用中国开源模型！成本是生死线》