中国 AI 模型 OpenRouter 周消耗占比升至多数

受硬件限制驱动，中国实验室通过架构与算法创新实现极致降本，其模型在OpenRouter平台占据主导份额。

据 Woofun AI 消息，Delphi Digital 指出，出口管制导致先进芯片获取受限，促使中国 AI 实验室转向低成本模型与高效技术栈。尽管国内加速器可支持推理，但前沿训练仍面临挑战，华为升腾芯片虽可用于推理，但 DeepSeek 曾因技术问题在升腾上训练 R2 后回归 NVIDIA，且国内加速器供应低于预估需求。

为突破瓶颈，中国实验室在系统效率、模型架构、训练数据及强化学习上取得创新。DeepSeek 优化数据移动以避免 GPU 闲置，字节跳动和 Moonshot 迅速跟进。架构方面，训练转向适配国产芯片的低成本数字格式，采用稀疏架构减少每 token 运行量，并重新设计注意力机制以控制长上下文内存成本。数据层面通过密集预测目标和优化器提升学习信号，强化学习方面 DeepSeek 的 GRPO 成为默认方案，字节跳动、阿里巴巴和 MiniMax 一年内推出继任方案。

目前中国模型已成为成本最低的前沿相邻系统。在 OpenRouter 平台上，中国开发模型的周 token 消耗占比从 2024 年底不足 1.2% 升至 2026 年多数。2024 年至 2026 年初，中国 AI 市场经历价格战，多家实验室隐含收入倍数约 47-117 倍，而 Anthropic 和 OpenAI 约为 15-21 倍。