"当前，国产大模型与海外同类产品的技术差距正以惊人速度缩小，在部分性能指标实现反超的同时，价格优势形成绝对碾压态势。"9月21日，中国信息通信研究院副院长敖立在'2026（第二十三届）北京互联网大会'上指出，Token跨境流动实质是中国AI推理能力通过数据要素形式实现的全球输出，这背后折射出我国在能源保障、数据资源、基建网络、工程优化及商业落地等维度的综合竞争力。

'2026北京互联网大会'现场实景 图片来源：徽声在线记者 温沐夏 摄

据《徽声在线》记者基于OpenRouter最新数据测算，9月14日至20日全球AI大模型总调用量达129万亿Token，其中中国模型贡献67.46万亿Token，环比增长10.28%；同期美国模型调用量仅14.21万亿Token，环比下降34.7%。这意味着中国模型的周调用量已是美国的4.7倍，且已连续21周保持全球领先地位。

在全球化竞争中，极致性价比成为中国AI模型破局的关键武器。这种竞争优势的底层逻辑是什么？当全球AI产业从参数竞赛转向算效比拼，国产模型如何将短期调用优势转化为可持续的全球市场统治力？这些问题亟待深度解析。

价格仅为海外1/5至1/10，中国模型重构全球AI定价体系

最新监测数据显示，截至9月20日，全球调用量前五名中四席被中国模型占据。其中DeepSeek V4.1-Flash以15.8万亿Token的周调用量登顶，环比增长219%；智谱GLM 5.3 Flash（14.1万亿）和腾讯混元Hy4 preview（12.5万亿）分列二三位。值得注意的是，DeepSeek-V4-Flash-0731正式版也以9.44万亿Token的调用量跻身前五。

敖立分析指出，中国模型的核心竞争力在于API定价策略。以输入定价为例，Kimi-2.5的成本仅为Opus-4.6的1/6；输出环节MiniMax M2.5的价格更是低至海外模型的1/10至1/20。瑞银证券研究显示，中国模型API均价仅为海外对标产品的10%-20%，同时仍能维持20%-40%的毛利率水平。

不过低价策略并非没有代价。第三方机构Artificial Analysis评测发现，DeepSeek V4.1-Flash平均每项任务消耗8.9万输出Token，较前代产品增加43.5%。该机构特别指出其输出存在过度冗余问题，这反映出模型在追求性价比过程中面临的效率平衡挑战。

"能源成本是决定Token经济性的根本因素。"敖立强调，电力支出通过算力供给链传导至终端服务，直接划定了模型定价的底线区间。

据其拆解的成本模型显示，在典型大模型运营中，电力成本占比高达50%-70%，硬件折旧占20%-25%，人工运维等支出占10%-15%。这种成本结构决定了能源优化对模型竞争力的关键作用。

算电协同创新：中国模型的降本双引擎

从基础设施维度看，我国智能算力规模为成本优势提供了坚实支撑。截至2026年6月，全国智能算力总量达2185 EFLOPS，设施上架率71.4%，万卡级智算中心达52个。近两年新建的70余条算力大通道，使枢纽节点间网络时延降低10%，为算力高效调度创造条件。

在空间布局上，能源禀赋深刻影响着产业集聚。西部绿电富集区如甘肃、贵州、宁夏等地，凭借充足的风光水发电资源和0.3-0.4元/千瓦时的低价电力，成为模型训练的理想基地；而东部沿海地区则依托密集的应用场景，专注发展推理服务等高附加值环节。

以甘肃庆阳为例，当地通过绿电聚合直供模式，将算力用电价格控制在0.398元/千瓦时。对比我国工业电价平均0.6-0.7元/千瓦时的水平，内蒙古、贵州等绿电区域可再降低40%-50%。新疆部分项目电价甚至低至0.32元/千瓦时。按生成百万Token消耗0.1-0.3千瓦时计算，西部算力的电力成本仅为0.03-0.12元，较欧美同类服务低30%-50%。

除能源成本外，工程优化同样贡献显著。中国厂商在局部能力SOTA（领域最优）和算力利用率方面已建立技术壁垒，特别是在MoE架构稀疏度设计和推理目标函数优化上取得突破。这些创新使智能体场景下的响应速度和经济性全面超越海外竞品，形成独特的竞争护城河。

"算电协同的本质是降低单位Token的综合成本。"敖立指出，这需要从四个维度持续突破：推广绿电直供模式、优化推理算法效率、实现智能调度、提升芯片能效。通过这些创新，中国模型正在重构全球AI产业的价值链。

随着AI竞争进入性价比主导的新阶段，'高质低价'将成为中国模型征服全球市场的核心策略。敖立预测："未来中国AI模型在海外市场的表现，将复制中国制造的崛起路径，通过极致性价比重新定义行业标准。"