中国消耗了65%的Token，只赚到30%的钱：中美AI赛道的隐秘真相

数据来源 / 中国信通院、IDC、中信里昂、Vercel 等公开口径

最近翻了一组中美 Token 使用的数据，越翻越觉得不对劲。

中国模型在 OpenRouter 上吃掉了65%的 Token 消耗量，美元收入却只占30%。美国刚好反过来，消耗量 31%，收入 70%。

一边是天量吞吐，一边是高额变现。同一件事，两条路。

我想把这组数字拆开来聊聊——中国的 Token 到底烧在了哪里，美国的钱又赚在了哪里，以及这背后意味着什么。

量级：两年千倍的狂飙

先看总量。中国日均 Token 调用量，2024 年初还是1000 亿的级别，到 2026 年 6 月已经突破500 万亿。

两年，涨了一千多倍。

这个增速放在任何一个行业里都足够吓人，何况是大模型这种基础设施级别的东西。

0 250T 500T 2024初 0.1T 2025底 100T 2026.3 140T 2026.6 500T+ 中国日均 Token 调用量走势（单位：万亿）

图 1 · 中国日均 Token 调用量，来源：国家数据局、中商产业研究院

企业侧的数字同样夸张。IDC 口径下，2025 年中国企业级 MaaS 调用量达到1944 万亿 Token，同比增长约 16 倍。

作为参照，OpenAI API 的处理能力从 2025 年秋的约 60 亿 Token/分钟，提升到 2026 年春的 150 亿 Token/分钟。这已经是全球最强的单平台吞吐，但和中国市场的总量比起来，量级上仍有差距。

当然，两边的统计口径不同，不能直接换算。但量级的差距是肉眼可见的。

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占比：消耗量与收入的倒挂

真正有意思的，是 OpenRouter 这组数据。

2026 年 1 月，中国模型在 OpenRouter 上的 Token 消耗量占比还只有 22%，美国是 65%。到了 9 月，中国跳到 65%，美国降到 31%。

份额完全逆转了。

OpenRouter 中美 Token 消耗量占比 2026年1月 2026年9月 中国 22% 美国 65% 中国 65% 美国 31% 数据来源：中信里昂（OpenRouter 口径）

图 2 · OpenRouter 平台中美 Token 消耗量占比变化

但如果看美元收入，画面就完全不同了。

美国的收入占比虽然从 94% 降到 70%，依然是绝对大头。中国从 6% 升到 30%，涨得很快，但和消耗量的 65% 对不上。

中国用 65% 的 Token 消耗量，只换回了 30% 的美元收入。美国用 31% 的消耗量，赚走了 70%。
这就是「用量倒挂」。

消耗量和收入之间的剪刀差，才是这组数据里最值得琢磨的地方。

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行业：内容生成 vs 企业办公

钱和量为什么对不上？看看两边的 Token 都烧在了什么地方。

中国这边，AI 短剧和视频生成占了 55%，电商与营销 24%，软件开发 15%。剩下的零散分布在其他行业。

一句话概括，中国的 Token 主要烧在了「内容生成」上。

美国则完全不同。个人助理类应用占了约 40% 的 Token 量，编程智能体约 20%，Agentic 工作流承载了约 59% 的 Token 总量。

美国的 Token，主要烧在了「企业办公和编程」上。

中国 美国 55% AI短剧/视频 40% 个人助理 图 3 · 中美 Token 消耗最大行业占比对比

图 3 · 数据来源：中文在线、Vercel 等公开口径

这就解释了收入的差异。

AI 短剧和视频生成是 Token 消耗大户——一条几分钟的视频可能就是上亿 Token，但单价压得很低，靠的是规模化走量。

而企业级的个人助理和编程智能体，单用户消耗的 Token 不算夸张，但企业愿意为稳定性、安全性和集成能力付高价。单价高出一个数量级。

一边是「以量换收入」，一边是「以质换收入」。

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成因：价格折让与生态分化

为什么会走出这两条不同的路？

中国的模型生态，以开源权重模型加云算力分销为主。大量厂商拿着开源模型做二次封装，然后靠价格战抢市场。

中信里昂的数据提到，中国模型的价格折让幅度大约在80%左右。单价被打到极低，需求弹性被充分释放——用得越多越便宜，越便宜用得越多。

这是典型的「杰文斯悖论」：技术进步让单位消耗成本下降，结果不是省着用，而是总消耗量暴涨。

Token 单价下降，总消耗和总收入反而扩张。中国市场正在用价格折让，把需求弹性拉到极致。

美国走的是另一条路。Anthropic、OpenAI 等厂商坚持高端闭源路线，围绕企业场景构建生态——API 集成、权限管理、数据合规、定制化部署。

企业愿意为这些能力付溢价。Ramp 的数据显示，美国企业 AI Token 支出中位数是每名员工每月 11.38 美元，头部 1% 的企业达到 7450 美元。

单价高，客户粘性强，收入自然就高。

两条路没有绝对的对错，只是选择不同。中国用低价换来了全球最陡的增长曲线和最大的消耗规模，美国用高价换来了最厚的利润和最强的企业客户壁垒。

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展望：竞争的坐标正在移动

把这些数字拼在一起，能看到一个清晰的趋势。

过去几年，AI 产业的竞争核心是「模型性能」——谁的 benchmark 分数高，谁就是赢家。

但现在，坐标正在移动。

AI 产业竞争的核心，正从「模型性能」
转向「词元性价比与应用落地能力」。

谁能在同样的 Token 消耗下产出更高的价值，谁能把模型真正嵌进具体的业务场景里，谁才能在下一阶段站住脚。

中国的天量消耗是优势，也是压力。规模大意味着试错快、数据多，但如果一直停留在内容生成的低价走量上，利润空间会被持续压缩。

美国的高价值变现是优势，也是局限。企业场景利润厚，但天花板也清晰——当开源模型的性能追上来，价格的吸引力会重新说话。

两条路最终会不会交汇，现在还不好说。但有一点是确定的：Token 不只是一个计量单位，它正在变成 AI 时代的「新石油」。

谁掌握了 Token 的流向、定价和效率，谁就掌握了下一轮竞争的主动权。

长沙市智能存算产业促进会会长 李颖悟

联系邮箱：liyingwu@cszncs.com