中国AI模型在OpenRouter霸榜的真相：不止是价格战，更是电力价值的全球输出

本文内容转自：Substack

数据背后的“错位感”

2026年2月，一份来自OpenRouter的周报在中国AI圈激起千层浪：平台前十模型中，中国模型消耗了61%的Token，前三名（MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智谱 GLM-5）全线来自中国。

在中国正深陷“芯片禁令”和“算力荒”焦虑的背景下，这份成绩单显得极度超现实。既然缺芯片，为什么中国的Token还能在海外“倾销”？甚至有人开始产生幻觉：这会不会导致美国的算力过剩？

但在欢呼之前，我们需要先拆解这61%究竟意味着什么。

OpenRouter：是“全景图”还是“实验室”？

要理解这组数据，必须先理解OpenRouter是一个什么样的存在。

它是谁：OpenRouter是全球最大的AI API聚合平台，一个“模型超市”。它深受个人开发者、独立黑客和初创公司的喜爱。

谁在用：
首先是Agent工具的使用者。比如使用Cursor、Cline或OpenClaw的开发者，这些工具需要频繁调用不同模型进行代码编写和自动化任务，OpenRouter提供的一站式Key是刚需。
其次是成本敏感型项目，那些还在寻找PMF（产品市场契合点）的小型AI应用。

事实真相：OpenRouter虽然在开发者社区声量巨大，但在全球AI支出中的市场份额其实仅占2%左右。
真正的流量大头——那些消耗了全球90%以上Token的财富500强企业、大型SaaS厂商（如Salesforce、Microsoft），它们绝不会通过OpenRouter调用模型，而是直接对接OpenAI、Anthropic的官方原生API或通过Azure/AWS托管。

结论很清晰：中国模型的“霸榜”目前局限在全球AI应用的“创新实验室”里，尚未攻入企业级的“中央机房”。

中国Token的“出海优势”：价格、价格，还是价格

为什么在OpenRouter这种“用脚投票”的市场，中国模型能瞬间屠榜？

极致性价比：当Claude Opus 4.6的输入价格还在$5.00/1M tokens时，MiniMax M2.5已经做到了$0.30。这是近17倍的价差。

Agent时代的“燃料费”：2026年进入了AI Agent爆发年。运行一个像OpenClaw这样的智能体，一次任务可能要扫掉几百万个Token。如果用美国模型，一天的测试费可能就要几十美金；换成国产模型，只需几美金。

为什么中国Token能这么便宜？

模型架构的极致压榨：像DeepSeek、MiniMax等厂商在MoE（混合专家模型）和稀疏注意力机制上的优化，让推理成本大幅下降。
“以量换价”的出海策略：在算力受限的情况下，国产厂商必须提高单颗芯片的产出效率，将沉没成本摊薄到海量的海外Token订单中。
国内市场的内卷外溢：国内API市场的“价格战”已经常态化，这种在极低毛利下生存的韧性，在海外市场形成了“降维打击”。

被忽视的杀手锏：电力成本的跨境套利

但如果只看到价格战，你就只看到了故事的一半。中国Token的真正杀手锏，藏在一个更底层的逻辑里：电力价值的跨境交付。

这个概念听起来有点抽象，我们来拆解一下。

当一个美国开发者在旧金山调用MiniMax的API时，发生了什么？数据从加州出发，经过太平洋海底光缆，到达中国的数据中心。GPU在那里完成推理计算，结果再传回美国。
整个过程中，电力从未离开中国的电网，但电力的价值通过Token完成了跨境交付。

这不是比喻，这是真实的商业逻辑。

Token的成本拆开来看，最核心的两项是算力和电力。算力是GPU的折旧摊销，电力是数据中心的运营成本。而电费可以占到数据中心运营成本的40%。

这里就出现了一个巨大的成本剪刀差：
中国的工业电价，根据地区和政策不同，大约在0.4-0.6元/度（约$0.05-0.08/kWh）。 而欧美数据中心的平均电价在$0.15/kWh甚至更高，比中国高出50%以上。

更关键的是，中国的电力基础设施极其完善。数据中心想要接入电网？审批流程虽然复杂，但只要符合规范，电力供应是稳定且充足的。反观美国，现在很多地方的数据中心面临“获电难”的困境。

所以会出现一个有趣的现象：中国的AI公司虽然在芯片上受限，但在电力这个更底层的资源上，反而拥有结构性优势。

这就解释了为什么“算力荒”和“Token出海”可以同时存在——中国厂商是在用有限的算力，配合极致的电力成本优势，榨干每一颗GPU的产出效率。每一个Token的背后，都是中国电网在为全球开发者“供电”。

从这个角度看，Token出海不只是API调用量的增长，它本质上是中国电力价值的全球化输出。这是一种看不见的“新三样”。

实力不容小觑：从“廉价平替”到“实战尖兵”

如果仅仅是便宜，开发者是不会买单的。中国Token的激增也释放了一个硬核信号：国产大模型已经能够处理真实、复杂的业务场景了。

不仅仅是闲聊：在OpenRouter的统计中，中国模型在Programming（编程）和Tool Use（工具调用）两个类目下的增长最快。这说明在处理真实代码、自动化脚本等生产力任务时，M2.5或GLM-5的表现已经达到了“可用且好用”的门槛。
快速迭代的红利：相比硅谷巨头长达半年的更新周期，国产模型几乎每两个月就有一个“大版本”迭代。这种对开发者反馈的快速响应，让中国模型在OpenRouter这种极度灵活的市场里如鱼得水。

一位做AI Agent的开发者分享了他的经历：“以前用GPT-4测试，一天烧掉几十美金，心疼得不行。现在换成Kimi，成本降到十分之一，迭代速度反而更快了。”

这就是中国模型在开发者生态里的真实位置：不是“能用就行”的备胎，而是“好用且便宜”的首选。

清醒的胜利

我们不应神话61%这个数字，因为它并没有改变全球AI算力格局；但我们也不应轻视它。

这份数据证明了：在全球AI应用的底座层，中国模型正在通过“性价比 + 电力成本优势 + 快速迭代”建立起一套属于自己的生态位。虽然大企业的主战场还在美国巨头手中，但在全球数百万开发者的指尖下，中国的Token正在成为AI时代最实惠、最充沛的“燃料”。

这不是“过剩”的补位，这是一场关于效率与生存空间的、沉默的侧翼突袭。

OpenRouter的2%市场份额今天看起来微不足道，但谁能保证，五年后这些用惯了MiniMax的独立开发者，不会成长为下一个独角兽的CTO？谁能保证，今天在“实验室”里跑通的商业模式，不会在明天攻入“中央机房”？

历史告诉我们，侧翼突袭往往比正面硬刚更有效。

中国AI的故事，或许才刚刚开始。对于这场围绕算力、电力和开发者生态的竞争，欢迎到云栈社区的开发者广场参与更多讨论。