100 万亿 Token 揭秘全球用户怎么用 AI：一半算力用在「不可描述」的地方

AI 领域迄今最大规模的用户行为实录，刚刚发布了。

这是全球模型聚合平台 OpenRouter 联合硅谷顶级风投 a16z 发布的一份报告，基于全球 100 万亿次真实 API 调用、覆盖 300+款 AI 模型、60+家供应商、超过 50% 非美国用户 。

我们能从里面看到人类真的在怎么用 AI，尤其是那些不会出现在官方案例、不会被写进白皮书的对话。

APPSO 从里面的发现了三个最反直觉的结论：

1. 人类最真实的刚需不是生产力，是「荷尔蒙」和「过家家」。超过50%的开源模型算力，被用来搞角色扮演、虚拟恋人和 NSFW 内容。写代码？那只是第二位。

2. 真正的高端用户根本不看价格标签，而便宜到几乎免费的模型，死得反而更快。早期抓住用户痛点的模型，会更容易锁住用户。

3. 中国模型只用一年就撕开了防线。 从 1.2% 到 30%，DeepSeek 和 Qwen 为代表的的国产模型一跃成为开源的王。

必须要注意的是：这份报告不可避免地带有「偏见」。

OpenRouter 的用户主要是个人开发者、中小企业、开源爱好者，而非 500 强企业。那些每月在 Azure、AWS 上烧掉数百万美元的大厂 AI 预算，并不在这份数据里。所以：

• 中国模型的占比会被放大（中小开发者更愿意尝试开源和低价方案）
• 开源模型的份额会被高（企业级用户更倾向闭源 API 的稳定性）
• Roleplay 等「娱乐向」场景会显著偏高（大厂不会用公开 API 搞这些）
• 企业级混合部署的真实用量看不到（那些都走私有化和 Azure OpenAI Service）

但回头想想，这恰恰是这份报告的价值所在。

当所有人在发布会上鼓吹 AI 如何改变生产力时，我们可以清楚看到：谁在裸泳，谁在通吃，谁在悄悄统治那些不可描述的领域

从 1% 到 30%，中国模型撕开 OpenAI 帝国的口子

如果把 AI 市场看作一张世界地图，2024 年之前，它是属于 OpenAI 和 Anthropic 的闭源帝国。他们筑起 API 的高墙，收着过路费，定义着规则。

但墙塌了。

看这张使用量分布图，开源模型（OSS）的 token 使用量已经飙升至总量的三分之一，而且这个数字还在以惊人的速度攀升。

2024 年夏天是一个分水岭时刻。

在此之前，市场是死水一潭。OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 分食大部分蛋糕，开源模型只是点缀。

在此之后，随着 Llama 3.3 70B、DeepSeek V3、Qwen 3 Coder 的密集发布，格局瞬间攻守易形。那些曾经高高在上的 API 调用量，开始遭遇断崖式的分流。

这里必须专门谈谈中国模型的崛起，因为这是过去一年最具侵略性的叙事。

数据显示：

• 2024 年初： 中国开源模型在全球使用量中的占比仅为 1.2%，几乎可以忽略不计
• 2025 年末： 这个数字飙升至 30%，在某些周份甚至触及峰值

从 1.2% 到 30%，这是一场自下而上的包围战。

DeepSeek 以总计 14.37 万亿 token 的使用量稳居开源榜首，虽然其霸主地位正在被稀释，但体量依然惊人。Qwen 紧随其后，以 5.59 万亿 token 占据第二，而且在编程领域的表现极为凶猛，可以直接与 Claude 掰手腕。

更关键的是节奏。中国模型的发布周期极其密集。DeepSeek 几乎每个季度都有重大更新，Qwen 的迭代速度甚至更快。这种「高频打法」让硅谷的巨头们疲于应对：自己刚发布一个新模型，对手已经连发三个变种。

戳破 AI 泡沫，三个被忽略的真相

现在，让我们戳破那些想当然的泡沫，看看 AI 在真实世界里到底被用来干什么。

真相一：「小模型已死，中型崛起」

市场正在用脚投票，抛弃那些「又快又傻」的极小模型。

数据显示，参数量小于 15B 的模型份额正在暴跌。用户发现，速度再快也没用，如果 AI 傻得像个复读机，那还不如不用。

中型模型（15B-70B 参数）成为新宠。 这个市场甚至是被 Qwen2.5 Coder 32B 在 2024 年 11 月一手创造出来的。此前，这个参数区间几乎是空白；此后，Mistral Small 3、GPT-OSS 20B 等模型迅速跟进，形成了一个新的战场。

既不便宜又不够强的模型正在失去市场。你要么做到极致的强，要么做到极致的性价比。

真相二：不是 programming，更多是 playing

虽然我们在新闻里总看到 AI 如何提高生产力，但在开源模型的使用中，超过 50% 的流量流向了「角色扮演」（Roleplay）。

更直白一点说：

超过一半的开源 AI 算力，被用来做这些事：

• 虚拟恋人对话（「陪我聊天，记住我的喜好」）
• 角色扮演游戏（「你现在是个精灵公主……」）
• 互动小说生成（「继续这个故事，加入更多细节」）
• 成人向内容创作（报告中标记为「Adult」类别，占比 15.4%）

这是基于 Google Cloud Natural Language 分类 API 对数亿条真实 prompt 的分析结果。当 AI 检测到一个请求属于 /Adult 或 /Arts & Entertainment/Roleplaying Games 时，这条请求就会被打上标签。

这意味着，对于海量 C 端用户而言，AI 首先是一个「情感投射对象」，其次才是一个工具。

同时流媒体和硅谷巨头出于品牌形象（Brand Safety）考量，刻意回避甚至打压这一需求。但这恰恰造就了巨大的「供需真空」。用户对情感交互、沉浸式剧情、甚至 NSFW（少儿不宜上班别看）内容的渴求，被压抑在主流视线之外，最终在开源社区报复性爆发。

编程是第二大使用场景，占比 15-20%。 没错，写代码这件被媒体吹上天的事，在真实世界里只排第二。

所以真相是什么？

别装了。人类最真实的两大刚需，一个是荷尔蒙，一个是代码。 前者让人类感到陪伴和刺激，后者让人类赚到钱。其他那些「知识问答」「文档总结」「教育辅导」，加起来都不到这两者的零头。

这也解释了为什么开源模型能快速崛起，因为开源模型通常审查较少，允许用户更自由地定制性格和剧情，非常适合情感细腻的互动。

真相三：娱乐至死的 DeepSeek 用户

如果我们单独拉出 DeepSeek 的数据，会发现一个更极端的分布：

– Roleplay + Casual Chat（闲聊）：约 67%
– Programming：仅占小部分

在这份报告里，DeepSeek 几乎是一个 C 端娱乐工具，而非生产力工具。它的用户不是在写代码，而是在和 AI「谈恋爱」。

这和 Claude 形成了鲜明对比。

机会只有一次，赢家通吃

为什么有的模型昙花一现，有的却像胶水一样粘住用户？

报告提出了一个概念：Cinderella 「Glass Slipper」Effect（灰姑娘的水晶鞋效应）。

定义： 当一个新模型发布时，如果它恰好完美解决了用户长期未被满足的某个痛点（就像水晶鞋完美契合灰姑娘的脚），这批用户就会成为该模型的「死忠粉」（基础留存用户），无论后续有多少新模型发布，他们都很难迁移。

值得注意的是，机会只有一次。如果在发布初期（Frontier window）没能通过技术突破锁定这批核心用户，后续再怎么努力，留存率都会极低。

为什么？

因为用户已经围绕这个模型建立了整套工作流：

– 开发者把 Claude 集成进了 CI/CD 流程
– 内容创作者把 DeepSeek 的角色设定保存了几十个版本
– 切换成本不仅是技术上的，更是认知和习惯上的

赢家画像：DeepSeek 的「回旋镖效应」

DeepSeek 的留存曲线非常诡异：

用户试用 → 流失（去试别的模型）→ 过了一段时间骂骂咧咧地又回来了

这就是所谓的「回旋镖效应」（Boomerang Effect）。数据显示，DeepSeek R1 的 2025 年 4 月用户组，在第 3 个月出现了明显的留存率上升。

为什么他们回来了？

因为「真香」。在试遍了市面上所有模型后，发现还是 DeepSeek 性价比最高：

• 免费或极低价
• 角色扮演能力足够好
• 没有恼人的内容审查

输家画像：Llama 4 Maverick 们的悲剧

相比之下，像 Llama 4 Maverick 和 Gemini 2.0 Flash 这样的模型，它们的留存曲线让人心疼：

从第一周开始就一路向下，永不回头。

为什么？因为它们来得太晚，也没啥绝活。当它们发布时，用户已经找到了自己的「水晶鞋」，新模型只能沦为「备胎」。

在 AI 模型市场，迟到的代价是永久性的边缘化。

各个 AI 的人设

在这场战争中，没有谁能通吃，大家都在自己的 BGM 里痛苦或狂欢。让我们给每个玩家贴上最准确的标签：

Claude (Anthropic)：直男工程师的「神」

人设：偏科的理工男，只懂代码，不懂风情

数据不会撒谎，Claude 长期吃掉了 编程（Programming）领域 60% 以上 的份额。虽然最近略有下滑，但在写代码这件事上，它依然是那座不可逾越的高墙。

用户画像：
– 超过 80% 的 Claude 流量都跟技术和代码有关
– 几乎没人拿它来闲聊或角色扮演

Claude 就像那个班里的学霸——只有在考试时你才会找他，平时根本不会一起玩。

OpenAI：从「唯一的神」到「平庸的旧王」

人设：曾经的霸主，如今的工具箱

OpenAI 的份额变化极具戏剧性：
– 2024 年初： 科学类查询占比超过 50%
– 2025 年末： 科学类占比跌至不足 15%

它正在从「唯一的神」变成一个「什么都能干但什么都不精」的工具箱。虽然 GPT-4o Mini 的留存率依然能打，但在垂直领域，它已经不再是唯一的选择。

核心问题在于： 被自己的成功困住了。ChatGPT 让它成为大众品牌，但也让它失去了专业领域的锋芒。

Google (Gemini)：通才的焦虑

人设：什么都想要，什么都不精

谷歌像个茫然的通才。法律、科学、翻译、通识问答都有它的身影，但：
– 在编程领域份额仅 15%
– 在角色扮演领域几乎不存在

但在一个越来越垂直化的市场里，通才意味着平庸。

DeepSeek：野蛮人的胜利

人设：不按常理出牌的颠覆者，C 端娱乐之王

DeepSeek 用极致的性价比撕开了口子，证明了即使不依靠最强的逻辑推理，靠「好玩」+「免费」也能打下江山。

核心数据：
– 总使用量 14.37 万亿 token（开源第一）
– 67% 的流量是娱乐和角色扮演
– 回旋镖效应明显，用户试完别的还是会回来

它的成功证明了一件事：在消费级市场，「足够好」+「足够便宜」+「没有限制」 就能通吃。

xAI (Grok)：马斯克的「乱拳」打法

人设：半路杀出的程咬金，靠免费抢市场

Grok 的数据非常有趣：
– 早期 80% 都是程序员在用（Grok Code Fast 针对编程优化）
– 免费推广后，突然涌入大量普通用户，用户画像瞬间变杂

免费能拉来流量，但流量 ≠ 忠诚度。一旦收费，这批用户会立刻流失。

最后，让我们用一张图看懂这个江湖。

当前大模型市场已形成清晰的四大阵营格局：

首先是 「效率巨头」 阵营，以 DeepSeek、Gemini Flash 为代表，核心优势在于 「便宜大碗」 的高性价比，专为跑量场景设计，尤其适用于无需复杂逻辑推理的重复性 「脏活累活」，成为追求效率与成本平衡的首选。

其次是 「高端专家」 阵营，Claude 3.7 与 GPT-4 是该领域的标杆，尽管定价偏高，但凭借顶尖的准确率和复杂任务处理能力，赢得了企业用户的青睐。

与此同时，「长尾」 阵营的生存空间正持续收缩，数量众多的小模型因缺乏差异化优势和技术壁垒，正逐渐被市场淘汰。

此外，以中国模型为核心的 「颠覆者」 阵营正快速崛起，凭借高频迭代的技术更新、高性价比的定价策略以及深度本土化的适配能力，市场份额仍在持续扩张，成为搅动行业格局的关键力量。

藏在 100 万亿个 Token 背后的趋势

作为观察者，APPSO 从这份报告中观察到的一些趋势变化，或许将定义 AI 未来的竞争格局：

1. 多模型生态是常态，单模型崇拜是病态
开发者会像搭积木一样，用 Claude 写代码，用 DeepSeek 润色文档，用 Llama 做本地部署。忠诚度？不存在的。

2. Agent（智能体）已经吃掉了一半江山
推理模型（Reasoning Models）的份额已经超过 50%。我们不再只想要 AI 给个答案，我们想要 AI 给个「思考过程」。多步推理、工具调用、长上下文是新的战场。

3. 留存 > 增长
除了早期用户留存率，其他的增长数据都是虚荣指标。

4. 垂直领域的「偏科」比全能更有价值
Claude 靠编程通吃，DeepSeek 靠娱乐称王。想要什么都做的模型，最后什么都做不好。

5. 价格不是唯一变量，但「好用」是永远的硬通货
数据显示，价格和使用量之间相关性极弱。真正的高端用户对价格不敏感，而低端用户只认那几个「性价比神机」。夹在中间的平庸模型，死得最快。

6. 中国模型的进攻才刚刚开始
从 1.2% 到 30% 只用了一年。站稳脚跟后，下一步是什么？是定义规则，还是被规则驯化？这将是 2026 年最值得关注的故事。

AI 的世界不是由发布会上的愿景定义的，而是由用户每天真实发送的那万亿个 Token 定义的。

那些 Token 里，有人在写代码改变世界，也有人在和虚拟女友说晚安，理性的代码与感性的对话并行不悖。

或许不得不承认，AI的发展，也是人类欲望的延伸。