郑工长

郑工长·AI洞察｜2026.06.28·反超！中国大模型用量碾压美国

发布于 2026年6月28日 | 分类: AI洞察日报

郑工长·AI洞察｜2026.06.28·反超！中国大模型用量碾压美国

郑工长观点

朋友们好，我是郑工长。

18.42万亿。

这是6月第二周，中国AI大模型在OpenRouter上的周调用Token量。同一周，美国大模型的数据是5.72万亿——中国是美国的3.2倍。

这个数字和今天另一条新闻放在一起看，让人恍惚。就在今天，OpenAI正式推出了GPT-5.6系列模型——旗舰Sol、平衡Terra、快速Luna三款齐发。一边是地表最强AI公司发布下一代模型，一边是中国大模型在真实使用量上把美国甩开了一个身位。一个在秀肌肉，一个在拿结果。

反差背后的原因，藏在另外两组数据里。价格端：中国模型输出百万Token只要2.6美元，美国要15美元，差了近6倍。认知端：一项覆盖11个国家的民调显示，多数受访者认为中国AI能力已经领先美国。

但最关键的，不是价格，不是认知，是生态。中国大模型在过去一年里，通过开源策略快速扩大了全球开发者基础。DeepSeek、Qwen、智谱们没有把模型锁在保险柜里，而是放在了每一个开发者的手边。结果就是：模型嵌入了微信小程序、特斯拉车机、工厂产线、招采流程——用得越多，越便宜；越便宜，用得越多。这个飞轮一旦转起来，参数差距就不再是决定因素。

我的判断很明确：全球AI竞赛正在进入第三阶段。第一阶段，比的是「谁能造出来」——OpenAI赢了。第二阶段，比的是「谁能追上」——中国开源阵营用一年时间抹平了差距。第三阶段——我们正在进入的阶段——比的是「谁被用得最多」。在这个指标上，中国暂时领先，不是因为模型更强，而是因为生态更密、价格更低、场景更多。

这对OpenAI是一个危险的信号。GPT-5.6再强，如果开发者用不起、企业接不进、生态建不起来，它就是一个放在橱窗里的奖杯——好看，但不顶饿。OpenAI今天只把GPT-5.6开放给了Codex和API受信任合作伙伴，这个「限量供应」策略，和中国的「开源放量」策略，正在两个方向上越走越远。

问题来了：在AI竞赛的下半场，是「最强的模型」赢，还是「最被用得起的模型」赢？如果你的答案和前两年不一样了，那你可能已经看到了风向的变化。

郑工长每天都在关注AI圈的新闻动态，下面进入今日要点：

核心趋势摘要

  • 中国大模型周调用量18.42万亿Token，反超美国3.2倍：AI竞赛的记分牌换了。 OpenRouter最新数据配上11国民调——中国AI的领先已经从「论文里的跑分」变成了「用户用脚投票的结果」。价格6倍差、生态开放度、场景落地密度，三个因素叠加出了这个数字
  • OpenAI发布GPT-5.6三款模型，但只开放给「受信任伙伴」：最强模型正在变成最封闭的模型。 Sol、Terra、Luna三款齐发，引入了全新最大推理能力，但普通用户摸不到。当中国在开源放量，OpenAI在收紧通道——两条路线正在加速分化
  • 「五眼联盟」罕见联合声明：AI大模型可能在数月内拥有毁灭性攻击力量。 情报机构同时拉响最高级别警报。当AI能力在加速、安全治理却还在走流程——这个时间差可能是未来几个月AI行业最大的灰犀牛

技术突破与基础设施

  • DeepSeek联手北大发布DSpark框架：大模型高并发推理速度暴增60%-85%。 这不止是学术paper——当中国大模型调用量冲到18万亿Token，推理效率直接决定成本。DSpark瞄准的是「模型强但推得慢」这个所有AI应用都头疼的瓶颈。在Token价格战打到2.6美元的今天，谁的推理成本再砍一半，谁就能再赢一轮

  • 阿里通义团队造出AI世界模拟器：让智能体在虚拟世界里练出真功夫。 论文编号arXiv:2606.24597，让AI智能体在仿真环境中反复试错、积累经验。这思路本身不新鲜，但阿里的做法是把模拟器和真实场景的差距缩小到「迁移即用」——智能体的训练正在从「调Prompt」升级为「喂经验」

  • Anthropic「神话」模型扩大内测至150家机构：已提前揪出上万高危漏洞。 一边是五眼联盟拉警报，一边是Anthropic用AI提前排雷。但一个扎心的问题没人问：这150家机构和那上万个漏洞，在被「神话」发现之前，存在了多久？攻防双方的武器都在升级，但防御方的历史欠账可能远比想象的多

  • 智能体互联首套国标发布：不同厂商的AI智能体终于能「对话」了。 市场监管总局推动的标准正式落地，告别「鸡同鸭讲」——阿里、腾讯、字节的智能体可以在同一个协议下互通。这意味着企业的AI不再被一家厂商锁定，智能体之间可以像App一样互调接口，生态互操作的最后一堵墙正在被拆掉

产业落地加速

  • 券商集体「追星」OpenClaw：投研路演场场爆满，金融AI的临界点到了。 财联社报道，OpenClaw投研应用主题路演和电话会议异常火爆，券商研究所正在经历一场「AI焦虑」。当分析师发现AI能在几分钟内完成自己几天的研报初稿，金融圈「人头红利」的倒计时已经开始了

  • 链博会首设AI专区：智能体「进厂」又「上车」，AI正在从屏幕走进物理世界。 汽车、机器人、工业设备——第四届链博会上的AI不再是PPT，而是正在产线上跑、在车里响应的实体智能。当供应链展会开始给AI单独划区，说明制造业已经把AI当成了供应链的一环，而不是一个附加功能

  • 科大讯飞招采智能体2.0落地200+场景：交付速度提升300%。 从1月首发布到6月升级，讯飞用半年时间跑通了招采这个容错率趋近于零的场景。当政府和企业采购流程都敢交给AI智能体去盯，B端AI的信任门槛正在被一个一个地踏平

  • 深圳撒钱培养「AI智能体」人才：补贴1000元，20岁以上就能报。 当地方政府把「AI智能体」写进人才培训计划，说明这个岗位的缺口已经从「大厂需求」变成了「社会需求」。但老实说——补贴培训能教的东西，离企业真正要的「能跑通业务流程的智能体架构师」，还差着几年实战经验的鸿沟

资本与市场

  • 豆包收费撞上中美AI价格鸿沟：一道收费公告背后的经济学。 豆包收费昨天已经被热议，但换个角度——当中国模型百万Token只要2.6美元、美国要15美元时，豆包的定价策略本质上是在「中美价差」里找自己的生存空间。定高了用户跑向开源免费模型，定低了养不活推理成本。这不是豆包一家的难题，是所有中国AI应用公司的共同考题

  • 「决策大模型第一股」隐忧浮现：老客大幅流失、现金流连续告负。 三年累计亏损5.8亿，高管股份支付占亏损额近三成。当AI公司开始走向二级市场，「技术故事」撑不住股价时，投资人会用脚投票——这个故事在SaaS时代已经演过一遍了，AI公司能写出不一样的结局吗

  • OpenRouter数据背后的商业信号：模型层卷成麻花，应用层春天来了。 当模型推理成本降到2.6美元/百万Token，在全球范围内做AI应用的公司迎来了「原材料大降价」。最受益的不是模型公司本身，而是那些「用模型但不用养模型」的应用层创业者——这一波红利的窗口期，可能比所有人预想的都要短

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