--- title: 效率、开放与多极化：全球 AI 市场的下一程 author: Dr. Tong Yin source_name: InsightBridge Global Intelligence source_url: https://intelligence.insightbridge.global/articles/global-ai-market-efficiency-openness-multipolarity-2026-2028?lang=zh published_at: 2026-11-07T20:38:57.152130+00:00 category: 财经 lang: zh license_note: 引用本文必须保留上述作者署名与原始链接 (Attribution required when citing.) --- ## ——2026–2028 年战略展望 **文 / 殷彤** ## 摘要 过去一年，全球大模型市场的竞争坐标发生了一次安静但深刻的迁移：从比拼参数规模与算力投入，转向比拼工程效率、单位成本与交付确定性。第三方开发者网关的真实调用数据显示，中国大模型在全球开发者流量中的份额从 2024 年末的约 1% 上升至 2026 年年中的一半以上；在欧洲和全球南方市场，高性价比与开放权重正在重塑采用结构。与此同时，北美厂商在前沿研究、消费者规模与企业渠道上仍保有显著优势。本文基于 OpenRouter、弗里德里希·诺曼自由基金会、微软、Sinolytics 等机构的公开数据，分析这一格局变化的驱动因素，并对 2026–2028 年的市场走势提出基准判断与观察指标。本文所有关键数据均标注来源，仅为产业趋势分析，不构成投资建议。 ## 一、竞争坐标的迁移：从”规模叙事”到”效率叙事” 2023 至 2025 年，大模型行业的主导叙事是规模——更大的参数、更多的 GPU、更高的资本开支。这一阶段，模型能力的提升与算力投入近似线性相关，硬件供应商和资金雄厚的头部实验室因此占据了价值链的中心位置。 2025 年下半年起，这一叙事开始出现拐点。以 DeepSeek V3/R1 为代表的新一代模型证明：通过混合专家（MoE）架构、注意力机制优化和强化学习对齐等算法层面的创新，可以在显著更低的算力和成本条件下，交付接近甚至达到第一梯队的能力。竞争的核心变量，随之从”谁拥有更多算力”转向”谁能把单位算力的产出做到极致”。 成本端的对比最为直观。据 Sinolytics 基于 OpenRouter 价格数据的统计（2026 年年中）：DeepSeek V4 Flash 的输出价格约为每百万 Token 0.28 美元，而 Anthropic 旗舰模型 Claude Opus 4.8 约为 25 美元，相差约 89 倍；在输入侧，DeepSeek V3 约 0.14 美元/百万 Token，Claude Sonnet 4.5 约 3 美元，相差约 20 倍。当性能差距收窄而价格差距维持在数量级水平时，Token 正在从”稀缺资源”变为”准大宗商品”——这是理解后续所有市场结构变化的经济学起点。 需要说明的是，北美头部实验室在前沿探索上依然保持领先投入：多模态能力、长周期智能体、基础模型科学（scaling law 的延展、推理范式）仍是其强项，OpenAI 公布的 ChatGPT 周活跃用户在 2026 年初已达约 9 亿。效率叙事并不意味着某一方的终局，而是意味着竞争维度的增加。 图 2 从规模到效率：单位成本成为竞争核心变量 ## 二、开发者生态的实测迁移：一组值得逐季跟踪的数据 如果说价格是供给侧的信号，那么开发者的真实调用则是需求侧的投票。全球最大中立大模型聚合网关 OpenRouter 的 Token 流量，为此提供了目前最透明的第三方观测窗口： - 2024 年 10 月，中国开发的模型约占平台 Token 流量的 1.2%； - 2025 年 3 月（DeepSeek V3 发布后），突破 10%； - 2025 年三季度（Kimi K2、MiniMax 等发布后），超过 25%； - 2026 年 2 月，中国模型周 Token 消耗量首次超过美国模型（约 5.16 万亿对 2.7 万亿）； - 2026 年 4 月，份额约 45%；6 月达到约 61%；9 月，仅 DeepSeek、Z-AI、腾讯、小米四家中国实验室合计承载约 52.4%。 与之对应，美国三大实验室（OpenAI、谷歌、Anthropic）在平台上的合计份额，从 2025 年年中的约 70% 降至 2026 年年中的约 30%（彭博社基于 OpenRouter 与 Exponential View 数据的图表）。2026 年 6 月，平台单日 Token 量最高的模型是 DeepSeek V4 Flash。 解读这组数据需要两点方法论上的克制。其一，OpenRouter 度量的是开发者和企业的 API 调用，不覆盖 ChatGPT 等面向消费者的直接应用，也不覆盖大型企业的直连合同——它是”开发者生态的体温计”，而非整个市场的全景图。其二，份额高不等于能力绝对领先，它更多反映”在给定预算下被选择的频率”。 但即便如此，这组数据的战略含义依然重要：开发者今天的实验场，往往就是企业明天的生产环境。历史上，基础设施层的每一次迁移（从物理机到云、从专有 Unix 到 Linux）都先在开发者工具链中显形，再在采购合同中兑现。逐季跟踪这一指标，比跟踪任何单点发布都更能反映趋势的方向。 图 1 多极化版图：全球开发者流量的份额迁移 ## 三、区域市场的差异化采用：同一种产品，三种采纳逻辑 全球 AI 市场并未按统一节奏演进，而是呈现出清晰的区域差异化。这种差异不源于情绪，而源于各地不同的约束条件。 **欧洲：成本约束与合规约束的双重驱动。** 弗里德里希·诺曼自由基金会（Friedrich Naumann Foundation）2026 年 10 月发布的研究《China’s AI Sweeps Into Europe》（作者 Valentin Weber、Céline Nauer，基于 OpenRouter 与 Hugging Face 数据）显示：2026 年 7–8 月，中国模型占欧盟 Token 消耗量的 58%，在德国达 61%；而一年之前，欧盟的这一数字仅约 15%。研究归纳的驱动因素相当务实——价格显著更低、性能差距收窄、且开放权重允许企业下载后在自有基础设施上运行，天然契合 GDPR 与欧盟《人工智能法案》对数据驻留的要求。值得注意的是，该研究同时提醒欧洲企业警惕对任何单一供应商形成新的依赖，建议保留替代方案。这种”既采用、又对冲”的态度，大概率会成为欧洲企业 AI 采购的标准姿势。 **全球南方：可负担性决定渗透率。** 微软 2026 年 1 月发布的全球 AI 扩散报告（AI Diffusion Report）显示，DeepSeek 在埃塞俄比亚、津巴布韦、乌干达、尼日尔等国的市场份额达到 11%–14%，全球南方市场的采用增速约为发达市场的 2–4 倍。微软 2026 年一季度的后续报告显示，全球劳动年龄人口的生成式 AI 使用率约 17.8%，其中全球北方约 27.5%、全球南方约 15.4%——差距本身就是增长空间。对预算敏感的新兴市场而言，模型能否以接近零的门槛完成本地化适配（本地语言、私有部署、低成本微调），是比跑分更重要的采购标准。卡耐基国际和平基金会等机构的分析也指出，开放权重模式正在让非洲和东南亚的本地开发者首次有能力自建 AI 基础设施。 **北美：前沿优势与生态纵深依然显著。** 北美市场的结构不同：消费者侧有 ChatGPT 约 9 亿周活的规模壁垒，企业侧有成熟的云厂商捆绑销售与合规采购通道，前沿研究侧有最集中的算力储备和人才密度。开发者网关份额的下降，更多反映的是”默认选项”地位的松动，而非基本面的逆转。可以预见，北美厂商将以更强的企业级服务、更深的办公套件集成和更积极的价格调整来回应竞争——事实上，2026 年内主要厂商的 API 定价已普遍下调。 图 3 区域差异化采用：欧洲、全球南方与北美 ## 四、基础设施层的去单一化：芯片、运行时与智能体 模型层之外，基础设施的三个结构性变化同样值得纳入战略视野。 **第一，算力供应的多元化。** 超大规模云厂商几乎无一例外地在降低对单一通用 GPU 供应商的依赖：谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、Meta MTIA、微软 Maia 均已进入规模部署阶段；在中国市场，华为昇腾系列配合本土模型生态形成了软硬一体的闭环。这并不意味着通用 GPU 需求的崩塌——训练前沿模型仍高度依赖它——但推理负载向定制芯片（ASIC）迁移的方向已经明确。对算力供应商而言，利润结构将从”稀缺溢价”回归”规模制造”；对采购方而言，议价空间正在打开。 **第二，智能体运行时（Agent Runtime）成为新的软件分层。** 2026 年 8 月，DeepSeek 以 MIT 协议开源了智能体运行时 DeepSeek Harness（dsh），采用”一切皆插件”的架构，把模型适配、工具、沙箱、审批策略、会话日志等全部抽象为可替换组件。这类运行时的意义在于：企业可以在不锁定单一模型的前提下构建自动化工作流，模型从而进一步”可插拔化”。当切换模型的工程成本趋近于零，竞争的胜负手就进一步上移到工作流与数据层。 **第三，AI 从对话框走向操作系统。** 以豆包国际版（Cici）桌面助手为代表的产品，开始以系统级权限读取屏幕、跨软件编排任务，把 AI 从”问答工具”变成”执行代理”。这一形态的竞争刚刚开场，其重要性在于：谁掌握桌面端的执行入口，谁就掌握下一代企业软件的流量分发权。 ## 五、2026–2028 展望：基准判断、情景与观察指标 综合以上分析，我们对未来两到三年提出如下基准判断： **基准情景（概率最高）：多极化共存，价格继续下探，价值向应用与编排层迁移。** 模型能力将继续收敛，没有厂商能长期维持代差；API 价格在竞争下继续下行，Token 进一步大宗商品化；利润池从模型层向行业解决方案、智能体编排、数据服务迁移。区域市场维持”北美前沿引领、中国效率引领、欧洲合规驱动、南方成本驱动”的多元格局。 **上行情景：效率范式扩散。** 若算法效率持续以过去两年的斜率改进，且开源生态保持活力，高性能 AI 的单位成本可能再降一个数量级，触发中小企业与发展中国家市场的加速普及——类似于移动通信在 2000 年代的扩散曲线。 **风险情景：壁垒与割裂。** 若主要经济体以数据安全为由抬高准入壁垒，全球市场可能出现区域性割裂：不同司法辖区运行不同的模型栈，互操作性下降，企业被迫维护多套供应链。弗里德里希·诺曼自由基金会的研究已在提醒欧洲企业：对任何单一供应商——无论来自哪国——都应保留替代方案。 **建议逐季跟踪的五个观察指标：** 1. OpenRouter 等中立网关的区域 Token 份额（开发者偏好的先行指标）； 1. 旗舰模型 API 价格曲线（效率竞争的直接度量）； 1. Hugging Face 开放权重模型的下载结构（私有化部署需求）； 1. 企业级市场中”多模型路由”架构的采用率（去单一供应商化的程度）； 1. 主要司法辖区的 AI 监管细则（欧盟 AI Act 执法、美国与各经济体的准入政策）。 **对企业决策者的三点建议：** 在架构上采用多模型路由，避免将核心业务锁定于单一供应商；在采购上建立以”单位任务成本”而非”模型跑分”为核心的评估基准；在合规上优先选择支持私有化部署或数据驻留的方案，为未来两年的监管变化预留弹性。 图 4 战略观察仪表盘：2026–2028 关键指标 ## 结语 回望这两年，全球 AI 市场最大的变化不是某个模型的胜负，而是竞争规则的改变：规模让位于效率，封闭让位于开放，单一中心让位于多极共生。对产业参与者而言，真正值得长期投资的战略资产，不是押注某一家厂商的胜负，而是构建自身在快速变化的供给格局中持续选型、快速迁移的能力。技术会迭代，份额会波动，唯有对效率与确定性的追求，是这个市场不变的底层逻辑。 ### 主要数据来源 1. OpenRouter 平台 Token 流量数据及彭博社/Exponential View 整理（2024.10–2026.9 各节点份额）； 1. Friedrich Naumann Foundation / DGAP：《China’s AI Sweeps Into Europe》，Valentin Weber & Céline Nauer，2026 年 10 月（欧盟 58%、德国 61%、一年前欧盟约 15%）； 1. Microsoft AI Diffusion Report，2026 年 1 月（DeepSeek 在非洲多国份额 11%–14%）及 2026 年一季度版（全球使用率 17.8%、北方 27.5% vs 南方 15.4%）； 1. Sinolytics Radar（基于 OpenRouter 定价：DeepSeek V4 Flash 约 $0.28/百万输出 Token vs Claude Opus 4.8 约 $25；DeepSeek V3 输入约 $0.14 vs Claude Sonnet 4.5 约 $3）； 1. 中欧国际工商学院（CEIBS）：《How China overtook the US in AI token usage》，2026 年 4 月； 1. DeepSeek Harness 开源项目文档（MIT 协议，2026 年 8 月发布）； 1. OpenAI 官方披露（ChatGPT 周活跃用户，2026 年初）。 *注：OpenRouter 数据反映开发者与企业 API 调用，不覆盖消费者直连应用与大型企业直连合同；本文为产业趋势分析，不构成投资建议。*