OpenRouter 和 Vercel 的使用数据表明，中国的开放及可部署 AI 模型在这两家开发者平台上的 token 使用占比在 2026 年显著上升，主要受更低价格和对编程/Agent 能力改进的推动。尽管使用量在部分统计口径下占多数，但这并不意味着中国模型在所有复杂任务、支出或全球市场份额上全面领先，且已引发美国政策与安全方面的关注。
据 CNBC 9 月 26 日报道，DeepSeek、智谱和阿里巴巴等中国 AI 模型，正在 OpenRouter 和 Vercel 等面向企业与开发者的平台上获得越来越多使用。两家平台提供的数据显示，中国模型的 token 使用占比在 2026 年明显上升，并在特定统计窗口内超过美国模型。
这并不意味着中国模型已经占据全球 AI 市场的多数，也不代表它们在所有复杂任务或总支出上都超过美国模型。它首先反映的是一部分开发者和企业正在通过模型路由平台，把更多工作负载转向价格较低、可以开放部署、并且在编程和智能体任务上能力有所改善的模型。
OpenRouter 与 Vercel 的数据指向同一变化
根据 CNBC 的报道，OpenRouter 提供的数据显示，在截至 9 月 14 日所在的一周，中国模型占平台 token 使用量约 57% 至 67%，而 2 月时这一比例约为 6% 至 13%。Vercel 的数据则显示，中国模型的使用占比从 1 月的 11% 上升至 8 月的 55%。
两组数字的统计窗口并不相同：OpenRouter 的数字对应 9 月中旬的一周，Vercel 的数字截至 8 月。因此，它们更适合被理解为两个平台上使用结构变化的信号，而不是对全球 AI 采购额、模型调用总量或市场份额的统一估算。
OpenRouter 的统计还按地区区分了用户。CNBC 援引该公司的数据称，在其定义的“全球南方”——包括中南美洲、非洲和亚洲的 82 个国家——企业使用的 token 中，约 67% 流向中国模型；美国企业贡献了 OpenRouter 总量中约一半的 token。Vercel 没有公布相同维度的地域拆分。
平台数据也显示，使用量与支出并不是同一件事。Vercel 在 2026 年 9 月 AI Gateway 生产指数中表示，开放权重模型在 8 月首次占据其 AI Gateway token 总量的多数，达到 56%；但前沿模型仍占据更大比例的支出。企业可能把价格更低的模型用于大量、相对标准化的任务，同时保留更昂贵的模型处理错误代价更高或复杂度更大的工作。
更低价格是最直接的驱动力
OpenRouter 负责洞察的负责人 Peter Walker 对 CNBC 表示，今年发布的中国开放模型已经能够在部分高级智能体应用，尤其是编程任务中，达到足够实用的水平。他认为，这种能力在 2025 年末还并不普遍，同时中国模型相较多数美国实验室的模型具有明显成本优势。
Vercel 负责智能体基础设施的 Harpreet Arora 也将价格视为采用率上升的关键因素。他对 CNBC 表示，只要模型达到某项工作的质量门槛，较低的价格差异就会变得具有吸引力。
这一趋势与 OpenRouter 自身对模型使用的长期观察相吻合。该平台在 《State of AI》研究中说明，其数据来自平台上的真实请求记录，覆盖不同模型、地区和任务类型；OpenRouter 也在一篇关于 DeepSeek V4 的分析中指出，DeepSeek 的 token 份额曾从年初约 9% 上升至 6 月约 18%，而其他中国模型也在增长。不过，这些研究反映的是 OpenRouter 用户和流量结构，不能直接替代整个行业的独立市场统计。
竞争焦点从聊天转向编程和智能体
中国模型使用量增加的另一个原因，是模型厂商正在围绕真实开发工作流调整产品。DeepSeek 在 8 月将 V4-Pro 从预览版推进到正式版，强调 Agent 执行、编程、工具调用和 Responses API 兼容性；AIFlux 此前的报道记录了这一变化及其峰谷定价安排：DeepSeek 正式发布 V4-Pro：从预览版走向 Agent 工作流。
阿里巴巴的 Qwen 则继续扩大开放权重和开发者部署路线。其 Qwen3.8 系列报道显示，开发者可以获取不同规模的模型权重，并使用多种推理框架部署。开放权重降低了获取和定制模型的门槛，但并没有消除硬件、显存、并行推理和运维方面的成本。
从平台角度看，模型选择正在变得更加灵活。Vercel 的生产数据称，大规模团队平均会使用几十个不同模型，按照任务类型在低成本模型、快速模型、推理模型和视觉模型之间进行路由。对于企业来说，模型提供商的品牌忠诚度可能不如价格、延迟、可靠性和具体任务表现重要。
华盛顿关注使用量上升带来的安全影响
中国模型在海外企业中的使用增长，也正在引起美国国会和行政部门的关注。CNBC 报道称，美国众议院国土安全委员会和众议院对华特别委员会正在调查中国模型在美国企业中的采用情况。美国此前已通过出口管制限制中国企业获取先进芯片，并关注通过海外数据中心远程使用先进计算资源，以及所谓“知识蒸馏”带来的模型能力转移风险。
美国方面的担忧并不只集中在模型性能，也包括数据处理、内容审查、供应链依赖和地缘政治影响。CNBC 援引美国新安全中心研究员 Daniel Remler 的话称，最终的担忧是，中国模型的整合可能把一些国家带入以中国技术为中心的影响范围，并进一步形成地缘政治联系。
相关争议仍然存在不同立场。美国官员和研究机构强调安全、知识产权与战略依赖风险；中国方面则反对把这些担忧转化为没有证据支持的指责。与此同时，开放权重模型可以被下载、修改和部署在不同基础设施上，这也使得单纯通过禁用某一 API 来阻止其扩散变得困难。
使用量领先不等于全面超越
目前最明确的结论，是中国模型在两个重要开发者平台的特定统计口径下已经取得多数使用量，而不是中国模型在所有 AI 应用、所有企业采购或高复杂度任务中全面领先。
美国前沿模型仍然在部分复杂推理、关键业务和高风险任务中具有吸引力；企业也可能同时使用多家供应商，把低成本模型用于规模化调用，把更昂贵的模型留给需要更高可靠性的环节。Vercel 的数据正体现了这种区别：token 数量由价格敏感的高频工作负载推动，而支出往往集中在更昂贵的模型和更高风险的任务上。
接下来需要观察的，是 OpenRouter 和 Vercel 的这一趋势能否在其他云平台、企业 API 和独立开发者生态中持续出现，以及中国模型的低价优势能否转化为长期稳定性、合规能力和生产环境中的可靠表现。与此同时，美国政策是否会进一步限制企业使用中国模型，或转而通过发展更有竞争力的开放模型来回应，也将影响这场竞争的下一阶段。