中国AI大模型周调用量12.96万亿Token，是美国的4.27倍：全球AI格局重塑进行时

中国AI大模型周调用量12.96万亿Token，是美国的4.27倍：全球AI格局重塑进行时

【提要】

截至2026年4月7日最新数据显示，中国大模型周调用量已达12.96万亿Token，环比上涨31.48%，是美国（3.03万亿Token）的4.27倍。这一数据标志着全球AI产业格局正在发生深刻变化——中国不仅在应用层面实现了规模化突破，更在模型性能、算力自主、生态建设等多个维度展现出强劲的竞争优势。全球前六大模型全部来自中国，阿里通义千问Qwen3.6 Plus以4.6万亿Token的周调用量位居榜首。与此同时，DeepSeek V4全面改用华为昇腾芯片，国产算力生态加速成型，中国AI产业正迈向全面自主可控的新阶段。

【背景】

过去几年，全球人工智能产业经历了爆发式增长。从ChatGPT掀起的大模型浪潮，到各大科技巨头纷纷入局，AI已成为科技竞争的核心战场。在这场全球竞赛中，中国凭借庞大的用户基础、丰富的应用场景以及政策的有力支持，迅速成长为全球AI发展的重要力量。

2024年至2025年间，中国AI产业实现了从追赶到并跑的跨越式发展。国产大模型如雨后春笋般涌现，从通用大模型到垂直领域专用模型，从基础研究到应用落地，中国AI生态系统日益完善。特别是在大模型推理能力、多模态理解、数学推理等核心指标上，国产模型已逐步接近甚至超越国际顶尖水平。

进入2026年，这一趋势愈发明显。随着国产大模型性能的持续提升和应用场景的不断拓展，中国AI产业开始从"能用"向"好用"转变，用户活跃度和调用量呈现爆发式增长态势。这一变化的背后，既是技术进步的体现，更是中国AI产业生态日趋成熟的标志。

从全球视角来看，AI产业竞争已从单纯的技术竞赛演变为生态系统的全面竞争。在这一背景下，中国AI产业的快速崛起不仅改变了全球AI格局，也为其他国家的AI发展提供了重要参考。中国的成功经验表明，在AI领域实现突破不仅需要技术创新，更需要场景落地、用户培育和生态构建的协同推进。

一、数据解读：中国AI调用量的爆发式增长

根据最新数据，中国大模型周调用量达到12.96万亿Token，环比上涨31.48%。这一数字意味着什么？我们可以从多个维度进行分析。

首先，从绝对数量来看，12.96万亿Token的周调用量是一个惊人的数字。按照一周七天计算，日均调用量约为1.85万亿Token，每秒处理量超过200亿Token。这一规模在全球范围内都是前所未有的，充分说明了中国AI应用的广泛普及和深度渗透。无论是企业级应用还是个人用户场景，AI大模型都已成为中国数字化生活的重要组成部分。

其次，从增长速度来看，31.48%的环比涨幅反映出中国AI产业仍处于高速扩张期。这一增速远超全球平均水平，表明中国AI市场具有巨大的增长潜力。随着更多应用场景被开发出来，以及用户对AI工具的认知度和接受度不断提升，这一增长势头有望持续。

再次，从国际对比来看，3.03万亿Token的美国周调用量与中国的12.96万亿形成了鲜明对比。中国是美国的4.27倍，这一差距已经从量变积累到质变。这不仅体现在数字上，更反映在AI技术的实际应用广度和深度上。中国在AI应用层面的领先优势正在不断扩大，这种优势将进一步转化为产业竞争力。

从用户结构来看，中国AI大模型的用户群体呈现多元化特征。企业用户利用AI进行数据分析、内容创作、代码生成等生产力提升；个人用户则借助AI助手进行学习辅导、生活咨询、娱乐互动等日常应用。这种多元化的用户结构保证了中国AI市场的稳定性和持续增长动力。

从应用场景来看，中国AI大模型覆盖了教育、医疗、金融、政务、零售、制造业等几乎所有行业领域。特别是在教育领域，AI辅助学习已成为越来越多学生的日常；在医疗领域，AI辅助诊断正在基层医疗机构逐步推广；在金融领域，AI风控和智能投顾服务日益普及。这种全行业的深度应用是中国AI调用量领先的重要基础。

二、国产模型崛起：全球前六均为中国模型

全球前六大模型全部来自中国，这一事实具有里程碑式的意义。它意味着在全球AI大模型的竞争中，中国已从跟随者转变为领导者，从技术的使用者转变为标准的制定者。

阿里通义千问Qwen3.6 Plus以4.6万亿Token的周调用量位居榜首，这一成绩来之不易。Qwen系列模型从发布之初就定位于"高性能、低成本、易部署"，在保持强大推理能力的同时，通过模型量化、知识蒸馏等技术手段大幅降低了部署门槛。这种技术策略使得Qwen能够快速占领市场，赢得企业和开发者的青睐。

Qwen3.6 Plus在多项国际基准测试中表现优异，特别是在中文理解、逻辑推理、代码生成等核心能力上达到了国际领先水平。同时，阿里巴巴持续开放模型权重和推理代码，推动开源生态建设，形成了从基础模型到行业应用的完整技术栈。这种开放策略不仅加速了技术的普及，也为中国AI产业赢得了国际声誉。

除通义千问外，其他中国大模型同样表现出色。百度文心大模型、字节跳动豆包大模型、智谱GLM系列、科大讯飞星火大模型等均占据重要市场份额。这些模型在各自擅长的领域形成了差异化竞争优势，共同构成了中国AI大模型的丰富生态。

国产大模型的成功背后，是深厚的技术积累和持续的研发投入。以DeepSeek为例，这家专注于AGI研究的中国公司在大模型训练效率、推理优化、架构创新等方面取得了一系列突破。DeepSeek不仅在模型性能上持续追赶国际顶尖水平，更在训练成本控制方面展现出独特优势，为中国AI产业的可持续发展奠定了基础。

从技术创新角度来看，中国大模型正在实现从"跟随模仿"到"自主创新"的转变。在Transformer架构的基础上，中国AI研究者提出了多项创新性改进，包括更高效的注意力机制、更强的长文本处理能力、更完善的多模态融合方案等。这些技术创新不仅提升了中国大模型的性能，也为全球AI技术的发展贡献了中国智慧。

三、算力生态：国产化进程加速

如果说模型是大脑，那么算力就是血液。中国AI产业的蓬勃发展离不开强大的算力支撑。长期以来，高端AI芯片是制约中国AI产业发展的关键瓶颈之一。然而，这一局面正在发生根本性改变。

DeepSeek V4全面改用华为昇腾芯片，这一消息具有标志性意义。这意味着国产万亿参数MoE大模型首次在推理阶段彻底摆脱了对英伟达GPU的依赖，是中国AI算力自主化进程中的重要里程碑。

华为昇腾系列芯片是华为公司面向AI领域推出的旗舰产品，其中昇腾950PR是最新一代旗舰芯片，在算力、能效、稳定性等方面均达到了国际先进水平。DeepSeek V4与昇腾950PR的深度适配，不仅证明了国产AI芯片已具备支撑顶级大模型运行的能力，也为其他国产大模型的迁移提供了成功范例。

更为令人振奋的是，推理速度提升35倍、能耗降低40%这两项关键指标的达成，表明国产AI芯片不仅在"能用"的问题上取得了突破，更在"好用"的维度上实现了超越。这种性能优势将进一步加速国产算力替代进程，推动中国AI产业向全面自主可控迈进。

从市场反应来看，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等中国科技巨头已向华为预订45万颗昇腾芯片，这一数字充分说明了国产AI芯片的市场认可度。45万颗芯片的订单规模不仅创造了国产AI芯片的历史记录，也预示着中国AI算力市场即将迎来爆发式增长。

国产算力生态的建设不仅是芯片层面的事情，更涉及软件栈、工具链、应用框架等多个层面。华为昇腾生态正在构建从底层硬件到上层应用的全栈解决方案，包括MindSpore深度学习框架、CANN算子库、ModelArts开发平台等关键组件，为开发者提供了完善的开发环境。

从产业链视角来看，中国AI算力生态正在形成从芯片设计、服务器制造、云计算服务到行业应用的完整产业链。这种全产业链的布局不仅能够降低对单一环节的依赖，也能够发挥协同效应，提升整个产业的竞争力。

展望未来，随着更多国产AI芯片的推出和生态的完善，中国AI算力供应将更加充足、成本将更加合理，为AI产业的持续快速发展提供坚实基础。同时，国产算力的崛起也将为全球AI芯片市场带来新的竞争格局，推动行业技术创新和成本下降。

四、全球竞争格局：中国优势持续扩大

中国AI大模型周调用量的领先并非偶然，而是多重因素共同作用的结果。深入分析这些因素，有助于我们更好地理解中国AI产业的优势所在和未来走向。

政策支持是中国AI产业发展的重要保障。中国政府将人工智能上升为国家战略，出台了一系列扶持政策，从研发投入、人才培养、场景开放、数据共享等多个维度为AI产业发展创造了良好环境。各地方政府也纷纷出台配套措施，建设AI产业园、设立产业基金、引进高端人才，形成了全国上下共同推进AI发展的良好局面。

市场空间是中国AI产业发展的独特优势。中国拥有全球最大的互联网用户群体和最丰富的应用场景，这为AI技术的落地提供了广阔空间。从电商推荐、搜索引擎、社交媒体到智能制造、智慧城市、自动驾驶，AI应用在中国社会的渗透程度远超其他国家。这种广泛的应用场景不仅带来了海量的用户数据，也创造了巨大的市场需求，为AI技术的迭代优化提供了得天独厚的条件。

人才储备是中国AI产业发展的核心动力。中国在AI领域培养了大量的高水平人才，从基础研究到工程应用，从算法设计到产品运营，形成了完整的人才梯队。同时，中国还吸引了大量海外优秀人才回国发展，进一步充实了AI人才库。这种人才优势是中国AI产业持续创新发展的重要基础。

产业链协同是中国AI产业发展的独特优势。中国拥有全球最完整的电子产业链，从芯片设计到终端制造，从软件开发到系统集成，各环节紧密协作，形成了高效的产业生态。这种产业链优势使得AI技术能够快速从实验室走向市场，实现规模化应用。

五、未来展望：挑战与机遇并存

尽管中国AI产业展现出强劲的发展势头，但我们也要清醒地认识到，前进的道路上仍然存在诸多挑战。

在国际竞争方面，虽然中国在AI应用层面取得了领先，但在大模型基础研究、核心算法创新等方面与国际顶尖水平仍有一定差距。特别是在大模型训练的底层技术、原创性架构设计等方面，还需要持续加大研发投入。同时，美国等西方国家在高端芯片领域的限制措施，也对中国AI产业的发展形成了一定的制约。

在技术发展方面，大模型仍面临诸多技术瓶颈，包括推理效率、长上下文处理、多模态融合、可解释性等问题。解决这些问题需要持续的科研攻关和技术创新。同时，随着模型规模的不断增大，训练和推理成本也在快速攀升，如何在性能和成本之间取得平衡是产业发展面临的重要课题。

在应用落地方面，如何将AI技术更好地与具体行业场景结合，发挥AI的真正价值，仍需要深入探索。不同行业有不同的特点和需求，通用大模型需要与行业知识深度融合才能发挥最大效用。此外，数据隐私、安全合规、伦理道德等问题也需要引起高度重视。

面对这些挑战，中国AI产业需要在以下几个方面持续发力：一是继续加强基础研究投入，在核心算法、模型架构、训练方法等方面实现更多突破；二是加快算力基础设施建设，完善国产芯片生态，确保供应链安全；三是深化产学研合作，培养更多高水平AI人才；四是推动AI与实体经济深度融合，创造更多应用价值；五是积极参与国际合作与标准制定，在全球AI治理中发挥更大作用。

【总结】

中国AI大模型周调用量达到12.96万亿Token，是美国的4.27倍，这一数据具有深远的历史意义。它标志着中国AI产业从技术追赶到规模领先的重大跨越，也预示着全球AI竞争格局的深刻重塑。

在全球AI大模型竞争中，中国已占据领先地位。全球前六大模型全部来自中国，阿里通义千问Qwen3.6 Plus以4.6万亿Token的周调用量位居榜首，充分展现了中国AI技术的强大竞争力。DeepSeek V4全面改用华为昇腾芯片，国产万亿参数MoE大模型首次彻底摆脱对英伟达GPU的依赖，标志着中国AI算力生态的加速成熟。

展望未来，中国AI产业的发展前景广阔。随着技术的持续进步、应用的不断深化、生态的日趋完善，中国有望在全球AI竞争中保持领先地位，为人类社会的发展进步贡献更多中国智慧和中国方案。

【信息来源】

• 微博@互联网嘴哥：https://m.weibo.cn/detail/5285390902627472

• DeepSeek V4适配华为昇腾950PR芯片技术公告

• 华为昇腾系列芯片产品规格白皮书

• 阿里通义千问Qwen系列模型技术文档