中國 AI 模型是這篇文章討論的核心
快速精華
💡核心結論：中國開源 AI 模型在 OpenRouter 2 月數據中霸佔前三，市佔率 61%，價格僅美國模型的 1/16，顯示成本與效能的新平衡已形成。
📊關鍵數據：
- MiniMax M2.5 單週 2.45 兆 token，7 天達 3.07 兆。
- 三大中國模型合計 61% 市占，中國企業 token 消耗 H2 超 70%。
- 價格：MiniMax / GLM 每百萬 token $0.30，Claude Opus $5.00。
- Moonshot K2.5 上線 20 天收入超 2025 全年，融資 $7 億，估值 $10-12B。
🛠️行動指南：
- 評估中國模型在代理自動化、程式碼生成的成本效益。
- 關注 OpenRouter 排名，以小規模測試替代直接遷移。
- 將安全與合規測試納入驗證流程。
⚠️風險預警：
- 地緣政治可能導致服務中斷。
- 數據隱私與訓練資料透明度不足。
- 過度依賴單一供應商。
引言
2026 年 2 月，OpenRouter 數據顯示中國 AI 模型首次囊括全球 token 使用量前三，合計市佔 61%，終結美國主導。MiniMax M2.5、Moonshot K2.5 與智譜 GLM-5 的爆發式增長，反映出國際開發者對中國開源模型的信任急升，特別是在代理自動化與程式碼生成場景。
本文將以 OpenRouter 數據為基礎，深入分析中國 AI 崛起的原因、價格競爭力、市場影響，以及 2026 年全球 AI 競爭的新局。
什麼是 Token 使用量排名？為何這指標如此重要？
Token 消耗量直接反映 AI 模型的商業價值，因為它關聯到實際算力資源的使用。與實驗室 benchmark 不同，token 數據是開發者「用錢投票」的結果，代表真實場景中的產品黏著度與效能滿意度。
OpenRouter 作為聚合平台，提供跨模型的用量排名。過往美國模型長期霸榜，但本次數據顯示中國模型已實現歷史性突破。這不僅是技術進步，更體現開源策略與性價比優勢的勝利。
MiniMax M2.5 為何被譽為世界上首個專為代理場景設計的產學級模型？
2 月 13 日推出的 MiniMax M2.5 自稱首個生產級代理場景模型。OpenRouter 數據显示，其單週 token 消耗達 2.45 兆，7 天累計 3.07 兆，幾乎是前代兩倍，主要由程式碼應用貢獻。
「代理場景」要求模型能自主規劃、調用工具並執行多步驟任務，例如自動程式碼審查、複雜數據分析。MiniMax M2.5 針對這些需求進行優化，在程式碼生成與工具調用上表現突出，成為企業 AI 助理的理想後端。
價格上，MiniMax M2.5 每百萬 token 僅 $0.30，相比 Claude Opus 的 $5.00 差距 16.7 倍。這使得開發者在保持高品質輸出的同時，能將成本控制在極低水平，特別適用於需要大量 token 的代理應用。
MiniMax 的成功源於技術創新，如採用混合專家模型（MoE）降低推理開銷。這與 DeepSeek 的訓練成本節約（V3 模型僅 $6M）遙相呼應，顯示中國 AI 公司正以技術突破重新定義競爭格局。
Moonshot K2.5 與中國 AI 三巨頭如何在全球市場取得主導地位？
Moonshot K2.5 於 2025 年 1 月發布，OpenRouter 使用量位居第二，每週 1.21 兆 token。更令人矚目的是，上線不到 20 天，其收入已超越公司 2025 年全年總收入，展現驚人的市場需求。
三大中國模型——MiniMax、Moonshot、智谱 GLM——合计占 OpenRouter token 使用量的 61%，標誌著 AI 市場權力轉移。這一現象得益於開源策略與性價比優勢，贏得開發者社群青睞。
中國企業市場的整合速度同樣驚人。阿里巴巴 Qwen、字節跳動 Doubao、DeepSeek 在 2025 年下半年占企業 token 消耗超過 70%，較上半年的不足 50% 飆升 20 個百分點。這背后是雲服務巨頭與 AI 初創企業的深度合作，以及政策對數位經濟的支持。
Moonshot 最新融資逾 $7 億，由阿里巴巴與騰訊領投，估值達 $10-12B，躋身全球 AI 初創頂尖行列。投資者看中的是 K2.5 的增長動能與中國市場潛力。
中國模型價格革命：如何以 1/16 成本挑戰美國 AI？
價格是本次洗牌的最鋒利武器。MiniMax M2.5 與 GLM-5 每百萬 token 僅 $0.30，而 Claude Opus 高達 $5.00，差距 16.7 倍。低成本使得開發者與成本敏感企業開始重新評估供應鏈。
低成本源於技術創新：DeepSeek 訓練 V3 模型僅花費 $6M，遠低於 GPT-4 的 $100M 級別。採用 MoE 架構並針對硬體限制優化，顯著降低訓練與推理成本。
價格差距將推動 AI 应用普及，同時對美國公司利潤形成壓力。它們或將轉向高端企業解決方案，或推出更便宜的小模型以應對。但中國模型的低成本優勢短期內難以撼動。
風險在於成本壓縮可能影響安全對齊與偏見控制。企業採用前應進行全面安全評估，並考慮地緣政治導致的服務中斷風險，預備備份方案。
2026 年全球 AI 競爭將走向何種新常態？
基於當前數據，我們預測 2026 年將呈現以下趨勢：
- 市場份額再平衡：中國模型市佔或突破 70%，尤其在開源與開發者社群。
- 價格壓力常態化：美國公司被迫推出分層定價或小型模型，高端市場轉向安全與合規附加值。
- 地緣政治成為不確定因素：AI 供應鏈與數據流動受政策影響，企業需制定彈性策略。
- 開源成為標準：頂級模型多數以開源或半開源形式發布，降低 vendor lock-in。
展望 2026，AI 市場將進入多元竞争、成本驅動、開源為王的時代。中國模型的崛起提供低門檻選擇，但安全、合規與可持續發展仍是關鍵挑戰。企業需在敏捷創新與風險管控間尋找平衡。
常見問題
什麼是 OpenRouter？
OpenRouter 是一個聚合多個 AI 模型的 API 平台，允許開發者透過統一接口調用不同模型，並根據 token 使用量進行排名和計費。它提供實時的模型表現數據，幫助用戶選擇最適合的模型。
中國 AI 模型為何能以如此低的價格競爭？
中國 AI 公司藉由技術優化（如混合專家模型 MoE）、較低的運營成本、以及開源策略，大幅降低推理與訓練開支。同時，國內市場龐大需求也讓它們達到規模經濟，進而提供極具競爭力的價格。
美國 AI 公司是否會反擊？
美國公司正在加速開發更高效、更安全的模型，並轉向訂閱制與企業級解決方案的盈利模式。然而，在價格敏感市場，中國模型的優勢短期內可能難以撼動。長期來看，法規、數據隱私與模型可靠性將成為差異化競爭關鍵。
參考資料
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