别庆祝那61%：Token（词元）调用量反超背后的“生态陷阱”
4月9～11日正在举行的深圳AI算力产业大会暨展览会扔出一颗“数字炸弹”：在OpenRouter等主流平台上，国产大模型的Token调用量占比，历史性突破61%。
媒体一片欢腾。“国产替代的里程碑”、“算力自主的胜利”、“推理侧主导权易手”……各种宏大叙事扑面而来。
但作为一个看了二十年技术周期更替的老兵，我的第一反应不是兴奋，而是脊背发凉。
因为绝大多数人，可能都读错了这个数字。
大众看到的，是“国产”对“海外”的份额反超。他们脑中的逻辑线简单直接：政策扶持、国产化要求、成本优势，最终导向了市场份额的胜利。这是一场值得庆贺的攻坚战告捷。
但在我看来，这61%揭示了一个远比“国产替代”更深刻、也更危险的信号：中国AI的竞争，正在从“模型军备竞赛”的明面，滑向“生态位暗战”的深水区。而绝大多数玩家，对此毫无知觉。
今天，我不谈算力卡脖子，也不谈模型参数竞赛。让我们用“五维跃迁模型”中的 【生态位创生】 维度，来解剖这个61%背后，真正正在发生的范式迁移。
大众的误读，源于三个惯性思维：
政策驱动论：认为这是国产化采购要求的直接结果。成本优势论：认为国产模型价格更便宜，吸引了价格敏感型客户。技术追平论：认为国产模型技术已与GPT-4等顶尖模型比肩，用户用脚投票。这些观点，都对，但都只触及了皮毛，甚至可能是危险的麻醉剂。
如果只是政策驱动，那么调用应该集中在国企、央企等特定领域，而非渗透到OpenRouter这样的全球开发者平台。如果只是成本优势，那么这充其量是“流量的胜利”，而非“生态的胜利”。如果只是技术追平，那么我们应该看到在尖端、复杂的创造性任务上，国产模型同样占比飙升，但事实并非如此。
这个61%的本质，不是“国产模型”打败了“海外模型”。
而是“中国场景淬炼出的模型迭代速度”，开始碾压“实验室标准benchmark下的模型优雅度”。
为什么是61%？为什么是现在？
核心原因在于，中国拥有全球最庞大、最复杂、最“内卷”的数字化应用场景。从直播带货的话术生成，到跨境电商的详情页撰写，从短视频脚本的批量生产，到本地生活服务的智能客服……这些场景需求碎片、实时、且对成本极度敏感。
海外顶尖模型（如GPT-4）如同功能强大的瑞士军刀，但面对中国互联网“巷战”般的需求，有时显得笨重且昂贵。而国产模型，在经历了过去两年“百模大战”的残酷洗礼后，做对了一件事：它们不再执着于在通用benchmark上全面超越，而是死死咬住垂直场景，用“场景数据”进行高速迭代和针对性优化。
于是，一个隐秘的飞轮开始转动：
海量的、真实的、刁钻的中国应用场景需求 → 驱动国产模型进行“场景适应性”快速迭代 → 在特定场景下的性价比和易用性超越通用大模型 → 吸引更多该场景的开发者使用 → 产生更多场景数据，进一步优化模型……
这个飞轮转动的结果，就是那61%的调用量。它意味着，在中国这片独特的数字土壤上，一个围绕国产模型、中国开发者、本土场景数据的“内生循环生态”，已经初步形成了闭环。
金句1：Token流动的方向，就是生态权力的方向。当61%的调用量成为一种习惯，生态便悄悄拥有了定义规则的主权。
这揭示了一个残酷的新范式：AI竞争的胜负手，正在从“谁拥有最先进的模型架构”，转向“谁的能量化、闭环的生态，能最快地将场景需求转化为模型能力”。
海外巨头强在“技术突破力”，它们从0到1定义范式。但中国玩家，正在展现出恐怖的“场景消化力”和“生态繁殖力”。我们用规模庞大、需求古怪的应用市场，作为AI模型的“压力测试场”和“进化加速器”。
这不是说技术不重要，而是说，技术的价值必须通过生态的吞吐来实现变现和再投资。一个只能在论文里刷榜，但无法融入开发者工作流、无法低成本解决实际问题的模型，其商业价值正在急剧衰减。
金句2：这不是国产模型的胜利，而是中国场景的胜利。是直播间的弹幕、电商的详情页、工厂的质检单，共同“喂养”出了这61%的市场份额。
那么，危险在哪里？
危险在于“生态内卷”。如果我们的模型和开发者，全部沉溺于满足国内这些“短平快”的应用需求，在快速变现的通道里狂奔，那么很可能在需要长期投入、突破性创新的“下一代AI基础能力”上（如真正的推理能力、世界模型、科学发现），我们会被彻底甩开。61%的份额，可能让我们误判形势，在舒适区里错过下一个纪元。
对普通人、创业者、投资者的启示，同样清晰：
给开发者：别再只盯着哪个模型总分高。去研究哪个模型的生态最活跃，工具链最完善，细分场景的微调社区最繁荣。你的未来，取决于你站在哪个生态的“数据飞轮”上。给创业者：纯做通用大模型的门已经关上。但基于国产模型生态，做深度垂直的场景解决方案，机会刚刚打开。谁能把某个行业的Know-How，变成模型调优的数据和提示词模板，谁就能卡住新生态的价值节点。给投资者：投资逻辑要变。从“投一个更聪明的模型”，转向“投一个能更快消化场景、形成数据闭环的团队”。评估团队的关键，不再是有多少AI科学家，而是有多少行业老炮，以及多强的工程化落地能力。金句3：当竞争从模型精度切换到生态速度时，所有玩家都被迫换上了新的起跑线。旧的船票，登不上新的渡轮。
所以，回到开头。这61%的国产调用量，绝非简单的凯歌。
它是一个强烈的信号，标志着中国AI产业进入了一个新阶段：从“被动追赶的技术采购方”，转变为“基于本土生态进行主动定义的应用创新方”。我们开始拥有自己的游戏规则和进化路径。
但这同时也拉响了警报：我们是否会在应用生态的繁荣中，失去对技术深水区的探索勇气和耐心？
生态位战争已经打响。这场战争不再关于单一技术的输赢，而在于谁能培育出更具包容性、更富创新活力、并能持续向基础层反哺能量的数字生态。
胜利，属于那些既能深扎泥土，又能仰望星空的人。
商业跃迁架构师、新物种工场创始人 | 温宸均
（新物种工场持续关注技术范式迁移下的生态位创生机遇，为企业和个人提供认知与战略层面的系统进化支持。）
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