全球AI模型市场大变局，正在重塑中美AI竞争的底层逻辑

在短短的几个月时间里，全球AI大模型市场发生了翻天覆地的变化。

据The Information 近日报道，通过 OpenRouter 调用的 AI 模型中，使用量排名前十的高性能模型占比已从 2025 年第一季度的 55% 降至 2026 年第三季度的 14%。随着低成本模型的能力不断提升，越来越多用户发现，完成日常任务并不需要调用最昂贵的模型，他们越来越注重性价比，选择标准从“性能最强”转变为“够用且便宜”。

而且，这一变化不是孤立数字，而是一整套结构性转变的冰山一角。

首先，模型的性能与使用量已经脱钩。2026 年 9 月最后一周，综合能力排名第一的 Claude Opus 5.5 在 OpenRouter 平台上的使用量只占 1.49%，仅排第 12 名。而综合能力分在 384 个模型中排第 60 的 DeepSeek V4.1 Flash，以 15.44% 登顶署名模型用量第一。

其次，份额和收入正在从“美国闭源模型”快速流向“中国开源模型”。中国模型在 OpenRouter 平台上的 Token 消耗占比，由 2026 年 1 月的 22% 急升至 9 月的 65%，市场份额大幅跃升，已成为平台主要调用来源。中国模型美元支出占比——开发者在平台上调用中国模型实际花费的美元金额占比，也由 1 月的 6% 大幅攀升至 9 月的 30%。

而美国模型同期的Token 消耗占比和美元支出占比分别从 65% 和 94%，快速下降至 31% 和 70%，被中国模型迅速显著分流。

客户选择标准的转变，将重塑中美AI 竞争的底层逻辑。决定胜负的不再是哪个企业的模型性能最强，而是单位算力的商业效率——即哪个模型能在每美元算力上产生更多的收入。而在这方面，中国企业更有优势。

美国AI 竞争力的核心特征一直是“高投入、高定价、高回报预期”的闭环。

根据斯坦福大学《2026 AI Index》的数据，2025 年美国私人 AI 投资达到 2,859 亿美元，而中国仅为 124 亿美元，美国是中国的 23.1 倍。2026 年第一季度，中国 AI 大模型企业融资约 162 亿美元，而仅 OpenAI、Anthropic、xAI 三家美国公司就吸收了约 1,720 亿美元，是中国企业同期初创融资额的 10 倍以上。

当客户的支付意愿由“性能最强”转变为“够用且便宜”、OpenRouter 上 86% 的 Token 都由非顶尖模型处理时，将会对依赖高端模型溢价的美国企业构成直接压力。

在美国AI 企业支出远大于收入、债务成本上升和自由现金流日渐耗尽的背景下，客户选择标准的转变，将会使得美国 AI“高投入、高定价、高回报预期”的闭环充满脆弱性。

虽然美国模型也在积极降价应对客户的转变，但将会加剧这个闭环的脆弱性。同时，如果美国企业因此被迫压缩AI 投入，将会利好中国模型。

中国企业具有结构性成本优势，其背后的主要支撑是基础设施和研发成本的系统性优势。穆迪报告指出，中国每新增一兆瓦数据中心容量的设施、冷却及配套投入显著低于美国，叠加较低的土地、施工和能源成本，使得中国科技企业能够以远低于美国同行的资本开支缩小算力容量差距。美国数据中心容量目前约为中国的1.9 倍，但两者资本支出差距是 6 倍。中国人力成本也明显低于美国且拥有工程师红利，使得中国企业在研发成本上便具优势。这使得中国的“每美元算力产出”更高。

目前，中国模型Token 均价约为美国 1/4、算力效率平均高 30.4%。

在此期间，即使投入差距巨大，中美AI 模型性能的差距也在显著缩小。彭博社智库的报告指出，中国顶尖模型与美国竞品的性能差距已缩小至约 3%，为历史最低。斯坦福 2026 年 AI 指数报告同样指出，截至 2026 年 3 月，中美模型性能的差距仅 2.7%。

也就是说，中国AI 模型不仅价格低，而且与美国同行的性能差距并不大且持续缩小，从而能够赢得客户的支持，迅速提升份额和收入。在这种背景下，性价比竞争越激烈，中国的相对优势越大。

当“够用”成为主流需求、用户不再普遍追求极致性能时，美国在高端 AI 芯片“卡脖子”的杀伤力也将会递减。

AI 大模型竞争正从追求极致性能转向注重性价比，这个趋势最深远的含义是它正在同时改写中美 AI 竞争的四个底层变量——算力需求结构、商业效率、领先的定义以及高端芯片的稀缺性逻辑，有助于中国企业把竞争规则拉到了自己最擅长的区间。