一、Token：AI时代的新度量衡

2026年3月23日，中国发展高层论坛上，国家数据局局长刘烈宏披露了一组震撼全球的数字：中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初的1000亿增长超千倍。同月，中国AI大模型周Token调用量首次超越美国。

到2026年7月，这一差距已扩大至中国周调用量27.58万亿Token，美国仅6.33万亿Token——中国已连续十一周稳居全球首位。

要理解这组数字的真实含义，首先需要厘清Token统计的行业通用口径。

Token是AI大模型处理信息的最小计量单元——当用户向AI提问时，问题被切分成若干Token输入，AI生成的答案也以Token为单位输出。中文约1.5个汉字对应1个Token。Token既是AI能力的“工作量证明”，也是商业模式的“结算单位”。

全域Token统计的归属原则：行业通行的统计口径以提供AI模型服务的厂商所属国家为归属标准，而非调用用户的所在地。

这意味着，美国头部厂商（OpenAI、Google Gemini、Anthropic等）在全球范围内的所有调用流量，无论用户来自中国、欧洲还是非洲，都会被统一计入美国的Token总量中。

同理，阿里巴巴的通义千问、字节跳动的豆包、深度求索的DeepSeek等中国模型，无论是在中国境内还是被美国开发者调用，其Token消耗都归属于中国。

这一统计口径的合理性在于：Token调用本质上是模型服务能力的输出，归属权应由服务的供给方决定，而非消费方。正如原油出口国的产量统计以油田归属为准，而非炼油厂所在地。

在这一口径下，中国AI的Token数据具有特殊的含金量。

据OpenRouter数据，自2026年2月以来，美国企业在OpenRouter上使用中国AI大模型的Token占比每周稳定在30%以上，最高触及46%——而2025年上半年这一数字仅为4.5%。

全球调用量排名前六的AI大模型均为中国模型。这意味着中国Token的超越并非“内循环”的结果，而是全球开发者用脚投票的真实写照。

二、中美AI：两种不同的发展范式

中美AI的竞争，本质上是两种截然不同的发展范式的较量。

美国的路径：向上攀登的“最强大脑”

美国AI由私人资本驱动，走的是闭源旗舰模型加企业软件订阅的路线。

OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、Anthropic的Claude，都秉持“不惜代价追求性能最强”的理念。

美国的目标是实现通用人工智能（AGI）的技术极限突破。

这一路径的优势在于：美国在基础模型创新、资本投入和算力基础设施上保持全球领先。美国拥有5427个数据中心，智能算力集群规模和扩张速度遥遥领先，2025年全年算力基础设施风险投资占全球80%以上。

英伟达、AMD、英特尔等芯片巨头的持续迭代，为美国AI提供了全球最强大的算力底座。

但这一模式也面临严峻挑战：巨额资本投入与商业回报之间的鸿沟日益扩大。斯坦福《2026年AI指数报告》指出，95%的企业AI投资零回报。闭源模型的API定价居高不下——OpenAI GPT-5.5每100万输入Token定价5美元——将大量中小企业和开发者拒之门外。

中国的路径：向下扎根的“智能社会”

中国AI则以政策与产业为双轮，开源轻量模型加低成本推理服务为特征。中国的发展目标是以应用为导向，解决实际产业问题，服务高质量发展。

这一路径的核心优势在于极致的性价比。

据瑞银调研，中国头部模型训练成本约为海外领先模型的十分之一，API价格通常只有海外同类模型的10%～20%，而模型厂商API业务仍能保持20%～40%的毛利率。

在某些情况下，中国模型的使用成本仅为同类美国模型的15%至20%。以DeepSeek V4 Flash为例，其定价仅为每100万输入Token 0.14美元，不到GPT-5.5的3%。

开源战略是中国AI的另一张王牌。

全球排名前10的开源模型中有8款来自中国。中国企业月之暗面2026年7月发布的Kimi K3大模型，在Arena得分榜上力压所有美国模型，成为世界第一。

斯坦福《2026年AI指数报告》显示，中美基础模型的综合性能差距已缩小至2.7%——从2023年的显著领先到如今的并驾齐驱，中国只用了不到三年。

在产业化落地方面，中国同样表现突出。

2025年中国人形机器人出货量占全球比重高达88.7%。中国在开源模型推广、电力供应、人才储备以及与机器人结合的“实体人工智能”方面均具备优势。

三、美国内部的撕裂：封禁还是拥抱？

中国AI的崛起在美国内部引发了深刻的撕裂，形成了泾渭分明的两大阵营。

“限制派”：以安全之名行保护之实

“限制派”以部分政府官员和闭源AI巨头为代表。

2026年7月，特朗普政府被曝正在研究全面禁止中国人工智能模型进入美国市场。

美国财政部长贝森特、贸易代表格里尔宣称将仔细审查中国开源AI模型是否存在所谓“窃取美国知识产权”的行为，若发现将实施制裁。

OpenAI和Anthropic此前指责中国竞争对手通过模型蒸馏等方式获取其模型能力，并警告中国开源模型的崛起正威胁美国在AI领域的领先地位。

“开放派”：用脚投票的市场力量

然而，硅谷的“开放派”给出了截然不同的答案。

2026年7月22日，包括英伟达、微软、Meta、IBM、戴尔以及Y Combinator在内的近200家硅谷初创企业和机构联合致信美国总统，敦促政府不要切断美国企业获取中国开放权重AI大模型的渠道。

信中警告：全面禁令不仅无法阻止技术传播，反而会严重削弱美国初创公司的竞争力，扼杀创新生态。有初创企业创始人坦言：“如果禁令成事，美国数百家企业将瞬间玩完”。

英伟达CEO黄仁勋的立场尤为鲜明：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用。”他认为，美国无需害怕中国开源AI模型，真正值得担心的反而是国内日益高涨的“封禁”呼声。

他进一步指出，更便宜、更开放的AI模型会让更多企业和个人开始使用AI，反而会带来更多芯片、数据中心以及算力需求。“AI并不是一场终点明确的竞赛。美国会长期存在，中国也会长期存在。”

黄仁勋的判断已得到数据验证。

DeepSeek已成为OpenRouter平台上占比最高的供应商，周处理量达5.13万亿Token。美国企业使用中国模型的Token占比从4.5%飙升至46%，只用了不到一年时间。

四、美国的应对方略：超越“封禁”的思维框架

面对中国AI的崛起，美国若仅以“封禁”应对，无异于刻舟求剑。真正理性的战略应当包含三个层面：

第一，正视现实，放弃零和博弈思维

中国AI的崛起并非“偷窃”的结果，而是开源生态、工程师红利、产业政策与市场需求的综合产物。

美国限制派将AI技术泛化为地缘博弈工具，但市场力量已给出明确回应——美国开发者用46%的Token调用量投出了信任票。

正如黄仁勋所言，限制开源模型反而可能让美国自身变得更加脆弱。中美计划在2026年9月举行AI会谈，这为对话与合作提供了契机。

第二，发挥自身优势，而非试图扼杀他人优势

美国的真正优势在于基础研究、顶尖人才、风险资本和算力基础设施。与其在“封禁中国模型”上消耗政治资本，不如加大基础研究投入、降低本土AI使用成本、优化监管环境。

美国在智能算力集群规模和扩张速度上遥遥领先，在代码编程、智能体、数学推理等高阶认知能力上保持领先——这些才是应该聚焦的战略高地。

第三，拥抱开源，参与全球AI生态竞争

开源不是威胁，而是机遇。中国开源模型的成功恰恰证明，开源可以成为强大的竞争力来源。美国若能在开源生态中与中国展开良性竞争，而非筑墙自守，将更有利于维持长期领导力。正如硅谷初创企业在信中所言：“美国的领导地位需要两样东西：世界领先的美国开放权重模型，以及让美国开发者能够持续使用全球范围内现有的开放模型。”

Token调用量的超越只是一个表象，其背后是中美AI两种发展范式在全球化市场中的真实较量。

美国选择“向上攀登”，追求技术极限；中国选择“向下扎根”，追求普惠覆盖。二者并非零和博弈——正如黄仁勋所言，更便宜的AI会让更多人使用AI，最终扩大整个市场。

《全球人工智能创新指数报告2026》显示，中美稳居全球AI第一梯队。两国AI创新差距持续缩小，分差从2023年的22.02分收窄至2025年的17.95分。在全球AI版图中，中美已形成“双强并跑”的格局。

对中国而言，Token的领先固然值得欣喜，但底层原始创新、高性能算力等方面仍是短板。对美国而言，中国AI的崛起不应被简单视为威胁，而应被视为促使自身反思与进化的催化剂。

在这场没有终点的竞赛中，真正决定胜负的，不是谁能封住谁的路，而是谁能更好地释放人类智能的无限可能。