中国大模型正在全球“悄悄”主导AI算力市场

你可能没注意到，但每天有数以亿计的AI请求，正从美国、欧洲、东南亚的开发者手中，飞向中国的服务器。OpenRouter平台最新数据显示，平台上总共产生的8.7万亿Token中，有5.3万亿来自中国自研的大模型——占比超过六成。这个数字背后，不是宣传口号，而是真实用户在用API调用投票。

排名第一的是MiniMax的M2.5模型，单月处理了2.45万亿Token，相当于每秒响应近1000次请求。紧随其后的是Kimi K2.5，以1.21万亿Token稳居第二。智谱GLM 5和DeepSeek V3.2也分别冲进前三和前五。这些名字，过去两年还鲜为人知，如今却成了全球开发者日常开发中的“隐形基础设施”。

有意思的是，这些模型的“算力战场”并不在硅谷，而是在中国的江苏、内蒙古、贵州等地的数据中心。一个加州的程序员调用中国模型时，他的请求要跨越太平洋，经过10多个路由节点，最终抵达中国机房的GPU集群。那台服务器在30秒内消耗的电量，可能比一台家用空调一整天还高。而这些电力成本，最终都转化成了“Token”——一种看不见、摸不着，却能直接换钱的数字商品。

谁在为这些模型“埋单”？

不是大厂在烧钱，而是无数中小创业公司、独立开发者、海外SaaS服务商在用真金白银买单。他们不需要自建千卡集群，只需要一个API密钥，就能接入比GPT-4更便宜、响应更快的中文模型。尤其在多语言处理、长文本理解、本地化内容生成上，中国模型的性价比优势越来越明显。

根据第三方统计，OpenRouter上来自北美和欧洲的请求，已占中国模型总调用量的45%以上。这意味着，中国AI正从“技术输出”转向“服务输出”——不是卖硬件，不是卖软件，而是卖“算力服务”。

背后的基础设施，正在悄悄升级

这股浪潮，已经传导到产业链的最底层。杭钢股份去年宣布投入数十亿元建设杭州国家级IDC集群，目标直指“AI算力枢纽”。浙江云公司则与阿里云深度协同，推动北区数据中心接入大模型专用网络，降低延迟至50毫秒以内。

东阳光更是直接出手，联合关联方增资收购秦淮数据——这家中国最大的第三方数据中心运营商之一，服务过字节、百度、MiniMax等多家AI公司。收购完成后，东阳光的算力资产规模一举进入全国前十。

不只是他们。科华数据、奥飞数据、光环新网等公司，近期财报中“AI数据中心”“液冷服务器”“算力租赁”等关键词出现频率激增。资本市场看得明白：未来的AI竞争，不是模型参数谁更大，而是谁能更快、更稳、更便宜地把算力送到用户手里。

下一个机会，不在模型本身，而在“算力通道”

很多人还在盯着“下一个GPT”，但真正的机会，可能藏在那些没人注意的角落：比如，为海外开发者提供合规、低延迟的中国模型接入网关；比如，搭建支持多币种结算的Token计费系统；比如，开发一键部署中国模型的海外云插件。

中国AI的崛起，不是靠口号，而是靠无数个深夜还在优化延迟的工程师、靠内蒙古机房里嗡嗡作响的液冷服务器、靠一个美国学生用信用卡支付的2.99美元API调用。它不喧哗，但足够扎实。

下一个十年，我们可能不再问“谁做了最好的大模型”，而是问：“你用的是哪家的算力？”