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中国在全球AI产业最热门的“商品”——token方面正逐渐占据优势。
据追踪LLM所处理的文本、代码或数据量的OpenRouter公司提供的数据，自2月以来，由诸如DeepSeek和MiniMax等团队创建的中国AI模型在token消耗方面已经超过了美国的竞争对手。
这一变化标志着AI竞赛出现了更深层次的转变。英伟达的Jensen Huang本月表示，数字单元的生产和使用将推动AI经济的发展。由于开发者需要支付token费用，因此这成为了衡量模型适配度的基准，也是各AI公司之间价格竞争的战场。
虽然像基于开源平台OpenClaw 打造的那些AI程序所消耗的token数量远多于早期的聊天机器人，但能够以低成本生成token这一能力正在重塑全球竞争格局，并为中国带来了新的优势。
科技咨询公司Amplify AI 的执行董事Will Liang表示：“如果每天要消耗数百万枚token，那么哪怕token价格每枚只存在微小的差异，也会变成一笔不小的开支。”
“这对中国的实验室而言是一种结构性的激励措施，而且这种激励力度还会随着agent产品的推广而进一步加大。”
中国AI公司的成本优势源于更低廉的能源成本和更高效的设计，这使得诸如MiniMax和Moonshot这样的公司能够将每百万个token的产出价格定在2至3 美元，而Anthropic 的Claude Sonnet 4.5的价格约为15美元，差距将近六倍。
而当涉及到AI agent时，这种差异就显得尤为明显了。AI agent所消耗的token数量远远多于聊天机器人。例如，一篇关于莎士比亚《哈姆雷特》的摘要对于聊天机器人来说可能只需要约30,000 个token，但对于一个小型的编程任务，AI agent则可能需要多达2000 万个token。
这正在改变AI开发者们的资金使用方式。香港的开发者Terry Zhang表示，他现在每天大约花费50 美元使用Moonshot的Kimi模型来完成约80%的工作，而将Anthropic 的Claude模型用于更复杂的任务。
“我过去是直接调用Claude，但现在工作量增加了，仅靠Claude的话，每天就得花费约900 美元。把Kimi和Claude搭配起来对我来说效果很好。”他说道。
这一趋势也体现在了营收方面。据OpenRouter 称，MiniMax 公司的M2.5 模型目前在全球范围内凭借token消费量位居使用量前列，截至3 月20 日，其token使用量较一个月前增长了476%。
随着整体市场的不断扩大，美国的这些公司仍在迅速发展，例如OpenAI、Anthropic 和谷歌都报告了强劲的营收和用户增长情况。但成本更低的中国模型已经在全球范围内找到了立足之地并获得了用户的青睐。
中国在加密货币领域的价格优势部分源于该国在可再生能源领域的大量投资。本月，中国政府在其2026 年工作报告中将“算力与电力的协同效应”列为国家重点工作之一，并明确将能源政策与AI竞争力联系起来。
在软件方面，中国企业已经采用了高效的AI架构，比如“混合专家”设计，这种设计能够降低计算需求，但有时会以牺牲准确性为代价。这种对计算效率的追求是由美国的出口管制导致中国缺乏先进芯片所引发的。
但还存在技术上的限制。智谱AI的GLM-5 模型在2 月份曾短暂登上OpenRouter 的排行榜榜首，但随着使用量的增加超出了其计算能力的范围，导致出现了延迟和服务质量下降的情况。
这家公司不得不作出道歉并提高价格，其股价在一天内下跌了22%，市值蒸发了超过100 亿美元。
一位谷歌的资深开发者表示：“模型能力固然重要，但计算能力和稳定的服务同样不可或缺。”《金融时报》报道，谷歌的Gemini 3 Flash本月在使用量排名中位列第二，排在Minimax之后。
中国的科技巨头们迅速行动起来，充分利用自身优势。3月早些时候，阿里巴巴宣布成立“阿里巴巴token中心”这一新的业务部门，由CEO吴泳铭领导。该部门表明了阿里巴巴对于token经济将决定AI竞争下一阶段走向这一观点的看法。
吴泳铭在一份内部memo中写道：“我们正站在AGI转折点的门槛上。”
“数十亿AI agent将承担越来越多的数字化工作，它们各自由模型生成的token驱动运行，这些agent将日益成为人类与数字世界之间的主要接口。”
中国在这一领域的领先优势能否持续下去仍不得而知，尤其是因为一些企业仍对依赖在中国数据中心运行的模式持谨慎态度。
“地缘政治方面的障碍也很重要，这一点对于政府以及受监管的行业来说尤其如此。”Amplify公司的Liang说道。
监管机构正在对数据的处理地点以及其所属的监管范围提出更深入的疑问。
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