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100 萬億 Token 揭秘全球用戶怎么用 AI:一半算力用在「不可描述」的地方

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AI 領(lǐng)域迄今最大規(guī)模的用戶行為實(shí)錄,剛剛發(fā)布了。

這是全球模型聚合平臺(tái) OpenRouter 聯(lián)合硅谷頂級(jí)風(fēng)投 a16z 發(fā)布的一份報(bào)告,基于全球 100 萬億次真實(shí) API 調(diào)用、覆蓋 300+款 AI 模型、60+家供應(yīng)商、超過 50% 非美國用戶


我們能從里面看到人類真的在怎么用 AI,尤其是那些不會(huì)出現(xiàn)在官方案例、不會(huì)被寫進(jìn)白皮書的對(duì)話。

APPSO 從里面的發(fā)現(xiàn)了三個(gè)最反直覺的結(jié)論:

1. 人類最真實(shí)的剛需不是生產(chǎn)力,是「荷爾蒙」和「過家家」。超過50%的開源模型算力,被用來搞角色扮演、虛擬戀人和 NSFW 內(nèi)容。寫代碼?那只是第二位。

2. 真正的高端用戶根本不看價(jià)格標(biāo)簽,而便宜到幾乎免費(fèi)的模型,死得反而更快。早期抓住用戶痛點(diǎn)的模型,會(huì)更容易鎖住用戶。

3. 中國模型只用一年就撕開了防線。 從 1.2% 到 30%,DeepSeek 和 Qwen 為代表的的國產(chǎn)模型一躍成為開源的王。

必須要注意的是:這份報(bào)告不可避免地帶有「偏見」。

OpenRouter 的用戶主要是個(gè)人開發(fā)者、中小企業(yè)、開源愛好者,而非 500 強(qiáng)企業(yè)。那些每月在 Azure、AWS 上燒掉數(shù)百萬美元的大廠 AI 預(yù)算,并不在這份數(shù)據(jù)里。所以:

  • 中國模型的占比會(huì)被放大(中小開發(fā)者更愿意嘗試開源和低價(jià)方案)
  • 開源模型的份額會(huì)被高(企業(yè)級(jí)用戶更傾向閉源 API 的穩(wěn)定性)
  • Roleplay 等「娛樂向」場景會(huì)顯著偏高(大廠不會(huì)用公開 API 搞這些)
  • 企業(yè)級(jí)混合部署的真實(shí)用量看不到(那些都走私有化和 Azure OpenAI Service)

但回頭想想,這恰恰是這份報(bào)告的價(jià)值所在。

當(dāng)所有人在發(fā)布會(huì)上鼓吹 AI 如何改變生產(chǎn)力時(shí),我們可以清楚看到:誰在裸泳,誰在通吃,誰在悄悄統(tǒng)治那些不可描述的領(lǐng)域

從 1% 到 30%,中國模型撕開 OpenAI 帝國的口子

如果把 AI 市場看作一張世界地圖,2024 年之前,它是屬于 OpenAI 和 Anthropic 的閉源帝國。他們筑起 API 的高墻,收著過路費(fèi),定義著規(guī)則。

但墻塌了。


看這張使用量分布圖,開源模型(OSS)的 token 使用量已經(jīng)飆升至總量的三分之一,而且這個(gè)數(shù)字還在以驚人的速度攀升。

2024 年夏天是一個(gè)分水嶺時(shí)刻。

在此之前,市場是死水一潭。OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 分食大部分蛋糕,開源模型只是點(diǎn)綴。

在此之后,隨著 Llama 3.3 70B、DeepSeek V3、Qwen 3 Coder 的密集發(fā)布,格局瞬間攻守易形。那些曾經(jīng)高高在上的 API 調(diào)用量,開始遭遇斷崖式的分流。

這里必須專門談?wù)勚袊P偷尼绕穑驗(yàn)檫@是過去一年最具侵略性的敘事。

數(shù)據(jù)顯示:

  • 2024 年初: 中國開源模型在全球使用量中的占比僅為 1.2%,幾乎可以忽略不計(jì)
  • 2025 年末: 這個(gè)數(shù)字飆升至 30%,在某些周份甚至觸及峰值

從 1.2% 到 30%,這是一場自下而上的包圍戰(zhàn)。

DeepSeek 以總計(jì) 14.37 萬億 token 的使用量穩(wěn)居開源榜首,雖然其霸主地位正在被稀釋,但體量依然驚人。Qwen 緊隨其后,以 5.59 萬億 token 占據(jù)第二,而且在編程領(lǐng)域的表現(xiàn)極為兇猛,可以直接與 Claude 掰手腕。


更關(guān)鍵的是節(jié)奏。中國模型的發(fā)布周期極其密集。DeepSeek 幾乎每個(gè)季度都有重大更新,Qwen 的迭代速度甚至更快。這種「高頻打法」讓硅谷的巨頭們疲于應(yīng)對(duì):自己剛發(fā)布一個(gè)新模型,對(duì)手已經(jīng)連發(fā)三個(gè)變種。

戳破 AI 泡沫,三個(gè)被忽略的真相

現(xiàn)在,讓我們戳破那些想當(dāng)然的泡沫,看看 AI 在真實(shí)世界里到底被用來干什么。

真相一:「小模型已死,中型崛起」

市場正在用腳投票,拋棄那些「又快又傻」的極小模型。



數(shù)據(jù)顯示,參數(shù)量小于 15B 的模型份額正在暴跌。用戶發(fā)現(xiàn),速度再快也沒用,如果 AI 傻得像個(gè)復(fù)讀機(jī),那還不如不用。

中型模型(15B-70B 參數(shù))成為新寵。 這個(gè)市場甚至是被 Qwen2.5 Coder 32B 在 2024 年 11 月一手創(chuàng)造出來的。此前,這個(gè)參數(shù)區(qū)間幾乎是空白;此后,Mistral Small 3、GPT-OSS 20B 等模型迅速跟進(jìn),形成了一個(gè)新的戰(zhàn)場。

既不便宜又不夠強(qiáng)的模型正在失去市場。你要么做到極致的強(qiáng),要么做到極致的性價(jià)比。

真相二:不是 programming,更多是 playing

雖然我們?cè)谛侣劺锟偪吹?AI 如何提高生產(chǎn)力,但在開源模型的使用中,超過 50% 的流量流向了「角色扮演」(Roleplay)。


更直白一點(diǎn)說:

超過一半的開源 AI 算力,被用來做這些事:

  • 虛擬戀人對(duì)話(「陪我聊天,記住我的喜好」)
  • 角色扮演游戲(「你現(xiàn)在是個(gè)精靈公主……」)
  • 互動(dòng)小說生成(「繼續(xù)這個(gè)故事,加入更多細(xì)節(jié)」)
  • 成人向內(nèi)容創(chuàng)作(報(bào)告中標(biāo)記為「Adult」類別,占比 15.4%)

這是基于 Google Cloud Natural Language 分類 API 對(duì)數(shù)億條真實(shí) prompt 的分析結(jié)果。當(dāng) AI 檢測到一個(gè)請(qǐng)求屬于 /Adult 或 /Arts & Entertainment/Roleplaying Games 時(shí),這條請(qǐng)求就會(huì)被打上標(biāo)簽。

這意味著,對(duì)于海量 C 端用戶而言,AI 首先是一個(gè)「情感投射對(duì)象」,其次才是一個(gè)工具。

同時(shí)流媒體和硅谷巨頭出于品牌形象(Brand Safety)考量,刻意回避甚至打壓這一需求。但這恰恰造就了巨大的「供需真空」。用戶對(duì)情感交互、沉浸式劇情、甚至 NSFW(少兒不宜上班別看)內(nèi)容的渴求,被壓抑在主流視線之外,最終在開源社區(qū)報(bào)復(fù)性爆發(fā)。

編程是第二大使用場景,占比 15-20%。 沒錯(cuò),寫代碼這件被媒體吹上天的事,在真實(shí)世界里只排第二。

所以真相是什么?

別裝了。人類最真實(shí)的兩大剛需,一個(gè)是荷爾蒙,一個(gè)是代碼。 前者讓人類感到陪伴和刺激,后者讓人類賺到錢。其他那些「知識(shí)問答」「文檔總結(jié)」「教育輔導(dǎo)」,加起來都不到這兩者的零頭。

這也解釋了為什么開源模型能快速崛起,因?yàn)殚_源模型通常審查較少,允許用戶更自由地定制性格和劇情,非常適合情感細(xì)膩的互動(dòng)。

真相三:娛樂至死的 DeepSeek 用戶

如果我們單獨(dú)拉出 DeepSeek 的數(shù)據(jù),會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)更極端的分布:

- Roleplay + Casual Chat(閑聊):約 67%
- Programming:僅占小部分

在這份報(bào)告里,DeepSeek 幾乎是一個(gè) C 端娛樂工具,而非生產(chǎn)力工具。它的用戶不是在寫代碼,而是在和 AI「談戀愛」。

這和 Claude 形成了鮮明對(duì)比。

機(jī)會(huì)只有一次,贏家通吃

為什么有的模型曇花一現(xiàn),有的卻像膠水一樣粘住用戶?

報(bào)告提出了一個(gè)概念:Cinderella 「Glass Slipper」Effect(灰姑娘的水晶鞋效應(yīng))。

定義: 當(dāng)一個(gè)新模型發(fā)布時(shí),如果它恰好完美解決了用戶長期未被滿足的某個(gè)痛點(diǎn)(就像水晶鞋完美契合灰姑娘的腳),這批用戶就會(huì)成為該模型的「死忠粉」(基礎(chǔ)留存用戶),無論后續(xù)有多少新模型發(fā)布,他們都很難遷移。

值得注意的是,機(jī)會(huì)只有一次。如果在發(fā)布初期(Frontier window)沒能通過技術(shù)突破鎖定這批核心用戶,后續(xù)再怎么努力,留存率都會(huì)極低。

為什么?

因?yàn)橛脩粢呀?jīng)圍繞這個(gè)模型建立了整套工作流:

- 開發(fā)者把 Claude 集成進(jìn)了 CI/CD 流程
- 內(nèi)容創(chuàng)作者把 DeepSeek 的角色設(shè)定保存了幾十個(gè)版本
- 切換成本不僅是技術(shù)上的,更是認(rèn)知和習(xí)慣上的

贏家畫像:DeepSeek 的「回旋鏢效應(yīng)」

DeepSeek 的留存曲線非常詭異:

用戶試用 → 流失(去試別的模型)→ 過了一段時(shí)間罵罵咧咧地又回來了

這就是所謂的「回旋鏢效應(yīng)」(Boomerang Effect)。數(shù)據(jù)顯示,DeepSeek R1 的 2025 年 4 月用戶組,在第 3 個(gè)月出現(xiàn)了明顯的留存率上升。

為什么他們回來了?

因?yàn)椤刚嫦恪埂T谠嚤榱耸忻嫔纤心P秃?,發(fā)現(xiàn)還是 DeepSeek 性價(jià)比最高:

  • 免費(fèi)或極低價(jià)
  • 角色扮演能力足夠好
  • 沒有惱人的內(nèi)容審查

輸家畫像:Llama 4 Maverick 們的悲劇

相比之下,像 Llama 4 Maverick 和 Gemini 2.0 Flash 這樣的模型,它們的留存曲線讓人心疼:

從第一周開始就一路向下,永不回頭。

為什么?因?yàn)樗鼈儊淼锰?,也沒啥絕活。當(dāng)它們發(fā)布時(shí),用戶已經(jīng)找到了自己的「水晶鞋」,新模型只能淪為「備胎」。

在 AI 模型市場,遲到的代價(jià)是永久性的邊緣化。

各個(gè) AI 的人設(shè)

在這場戰(zhàn)爭中,沒有誰能通吃,大家都在自己的 BGM 里痛苦或狂歡。讓我們給每個(gè)玩家貼上最準(zhǔn)確的標(biāo)簽:

Claude (Anthropic):直男工程師的「神」

人設(shè):偏科的理工男,只懂代碼,不懂風(fēng)情

數(shù)據(jù)不會(huì)撒謊,Claude 長期吃掉了 編程(Programming)領(lǐng)域 60% 以上 的份額。雖然最近略有下滑,但在寫代碼這件事上,它依然是那座不可逾越的高墻。

用戶畫像:
- 超過 80% 的 Claude 流量都跟技術(shù)和代碼有關(guān)
- 幾乎沒人拿它來閑聊或角色扮演

Claude 就像那個(gè)班里的學(xué)霸——只有在考試時(shí)你才會(huì)找他,平時(shí)根本不會(huì)一起玩。

OpenAI:從「唯一的神」到「平庸的舊王」

人設(shè):曾經(jīng)的霸主,如今的工具箱

OpenAI 的份額變化極具戲劇性:
- 2024 年初: 科學(xué)類查詢占比超過 50%
- 2025 年末: 科學(xué)類占比跌至不足 15%

它正在從「唯一的神」變成一個(gè)「什么都能干但什么都不精」的工具箱。雖然 GPT-4o Mini 的留存率依然能打,但在垂直領(lǐng)域,它已經(jīng)不再是唯一的選擇。

核心問題在于: 被自己的成功困住了。ChatGPT 讓它成為大眾品牌,但也讓它失去了專業(yè)領(lǐng)域的鋒芒。

Google (Gemini):通才的焦慮

人設(shè):什么都想要,什么都不精

谷歌像個(gè)茫然的通才。法律、科學(xué)、翻譯、通識(shí)問答都有它的身影,但:
- 在編程領(lǐng)域份額僅 15%
- 在角色扮演領(lǐng)域幾乎不存在

但在一個(gè)越來越垂直化的市場里,通才意味著平庸。

DeepSeek:野蠻人的勝利

人設(shè):不按常理出牌的顛覆者,C 端娛樂之王

DeepSeek 用極致的性價(jià)比撕開了口子,證明了即使不依靠最強(qiáng)的邏輯推理,靠「好玩」+「免費(fèi)」也能打下江山。

核心數(shù)據(jù):
- 總使用量 14.37 萬億 token(開源第一)
- 67% 的流量是娛樂和角色扮演
- 回旋鏢效應(yīng)明顯,用戶試完別的還是會(huì)回來

它的成功證明了一件事:在消費(fèi)級(jí)市場,「足夠好」+「足夠便宜」+「沒有限制」 就能通吃。

xAI (Grok):馬斯克的「亂拳」打法

人設(shè):半路殺出的程咬金,靠免費(fèi)搶市場

Grok 的數(shù)據(jù)非常有趣:
- 早期 80% 都是程序員在用(Grok Code Fast 針對(duì)編程優(yōu)化)
- 免費(fèi)推廣后,突然涌入大量普通用戶,用戶畫像瞬間變雜

免費(fèi)能拉來流量,但流量 ≠ 忠誠度。一旦收費(fèi),這批用戶會(huì)立刻流失。

最后,讓我們用一張圖看懂這個(gè)江湖。


當(dāng)前大模型市場已形成清晰的四大陣營格局:

首先是 「效率巨頭」 陣營,以 DeepSeek、Gemini Flash 為代表,核心優(yōu)勢在于 「便宜大碗」 的高性價(jià)比,專為跑量場景設(shè)計(jì),尤其適用于無需復(fù)雜邏輯推理的重復(fù)性 「臟活累活」,成為追求效率與成本平衡的首選。

其次是 「高端專家」 陣營,Claude 3.7 與 GPT-4 是該領(lǐng)域的標(biāo)桿,盡管定價(jià)偏高,但憑借頂尖的準(zhǔn)確率和復(fù)雜任務(wù)處理能力,贏得了企業(yè)用戶的青睞。

與此同時(shí),「長尾」 陣營的生存空間正持續(xù)收縮,數(shù)量眾多的小模型因缺乏差異化優(yōu)勢和技術(shù)壁壘,正逐漸被市場淘汰。

此外,以中國模型為核心的 「顛覆者」 陣營正快速崛起,憑借高頻迭代的技術(shù)更新、高性價(jià)比的定價(jià)策略以及深度本土化的適配能力,市場份額仍在持續(xù)擴(kuò)張,成為攪動(dòng)行業(yè)格局的關(guān)鍵力量。

藏在 100 萬億個(gè) Token 背后的趨勢

作為觀察者,APPSO 從這份報(bào)告中觀察到的一些趨勢變化,或許將定義 AI 未來的競爭格局:

1. 多模型生態(tài)是常態(tài),單模型崇拜是病態(tài)
開發(fā)者會(huì)像搭積木一樣,用 Claude 寫代碼,用 DeepSeek 潤色文檔,用 Llama 做本地部署。忠誠度?不存在的。

2. Agent(智能體)已經(jīng)吃掉了一半江山
推理模型(Reasoning Models)的份額已經(jīng)超過 50%。我們不再只想要 AI 給個(gè)答案,我們想要 AI 給個(gè)「思考過程」。多步推理、工具調(diào)用、長上下文是新的戰(zhàn)場。

3. 留存 > 增長
除了早期用戶留存率,其他的增長數(shù)據(jù)都是虛榮指標(biāo)。

4. 垂直領(lǐng)域的「偏科」比全能更有價(jià)值
Claude 靠編程通吃,DeepSeek 靠娛樂稱王。想要什么都做的模型,最后什么都做不好。

5. 價(jià)格不是唯一變量,但「好用」是永遠(yuǎn)的硬通貨
數(shù)據(jù)顯示,價(jià)格和使用量之間相關(guān)性極弱。真正的高端用戶對(duì)價(jià)格不敏感,而低端用戶只認(rèn)那幾個(gè)「性價(jià)比神機(jī)」。夾在中間的平庸模型,死得最快。

6. 中國模型的進(jìn)攻才剛剛開始
從 1.2% 到 30% 只用了一年。站穩(wěn)腳跟后,下一步是什么?是定義規(guī)則,還是被規(guī)則馴化?這將是 2026 年最值得關(guān)注的故事。

AI 的世界不是由發(fā)布會(huì)上的愿景定義的,而是由用戶每天真實(shí)發(fā)送的那萬億個(gè) Token 定義的。

那些 Token 里,有人在寫代碼改變世界,也有人在和虛擬女友說晚安,理性的代碼與感性的對(duì)話并行不悖。

或許不得不承認(rèn),AI的發(fā)展,也是人類欲望的延伸。

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戚薇女兒大變樣,10歲就進(jìn)入“尷尬期”

財(cái)經(jīng)要聞

求解“地方財(cái)政困難”

汽車要聞

嵐圖推進(jìn)L3量產(chǎn)測試 已完成11萬公里實(shí)際道路驗(yàn)證

態(tài)度原創(chuàng)

旅游
時(shí)尚
教育
親子
房產(chǎn)

旅游要聞

與城市共進(jìn)、同世界交響,“錦江”品牌迎來90華誕

今年冬天流行的“露襪”穿法,時(shí)髦又減齡!

教育要聞

為什么現(xiàn)在很多家長理所當(dāng)然的把老師當(dāng)成學(xué)生的保姆隨意使喚?

親子要聞

寶媽被鄰居投訴吵鬧,反手將其掛網(wǎng)上說是怪人!網(wǎng)友:忍不了你了

房產(chǎn)要聞

廣州有態(tài)度,一座國際化社區(qū)給出的城市答案

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