问题——全球用户为何“高频调用” 美国纽约等海外市场，一些研发、产品与运营岗位开始将来自中国的大模型工具纳入日常流程：从需求拆解、代码辅助到项目计划生成，处理链条被显著压缩；衡量这种“真实使用”的关键指标之一，是词元调用量。词元可理解为模型处理语言的最小计量单位，用户输入与模型输出都会消耗词元，并通常与计费直接对应的。最新数据显示，今年3月中国日均词元调用量已突破140万亿，两年增长超过千倍；机构统计也显示，中国大模型在全球词元使用量中占据领先位置。高频调用意味着产品已从试用走向常态化生产工具，使用粘性与场景适配度正在接受全球市场检验。 原因——能力、价格与系统性要素共同作用 业内人士指出，海外用户的选择标准并不复杂：一看是否“足够聪明、好用且响应快”，能否解决复杂任务；二看价格是否“合理并可持续”。这两项背后，既是算法与工程能力的竞争，也是成本结构与产业体系的比拼。 首先是技术路径的“降耗增效”。大模型性能提升往往伴随计算量上升，词元消耗与推理成本随之增加。为在“更聪明”和“更便宜”之间取得平衡，一些企业通过算法创新减少冗余推理路径，从源头降低词元开销，同时提升单位词元的有效信息密度。例如有企业介绍，其模型在高吞吐输出条件下可实现较低成本运行，体现出“同等能力下更低调用成本”的趋势。机构测算显示，在相近性能条件下，中国模型调用成本具有明显优势。 其次是产业与能源的综合支撑。专家分析，大模型成本下降不只是单一企业技术进步的结果，也与电力供给能力、供应链体系和基础设施完善度密切相关。算力产业对电价与电力稳定性高度敏感：训练和推理均需要持续、高负荷的电力支持，电力成本直接影响算力部署与运营效率。我国具备规模化电力供给体系、特高压电网支撑及绿电消纳等机制优势，为算力稳定运行与成本控制提供了底座。 再次是应用场景形成的“迭代加速度”。模型好用与否，最终取决于在真实业务中的不断反馈与优化。数据显示，截至2025年12月，我国生成式应用用户规模达6.02亿人，较上一年同期增幅显著。用户基数扩大带动应用从互联网内容生成，向办公协同、工业设计、研发辅助等更深层场景延伸。场景越丰富，反馈越密集，模型在复杂任务处理、行业知识适配与工具链整合上的迭代速度就越快，形成“使用—反馈—优化—再使用”的正循环。 影响——从“工具外溢”到产业竞争格局重塑 中国大模型在全球市场的高频调用，首先带来的是生产效率的外溢效应：跨语言、跨行业的知识处理与流程自动化门槛降低，中小团队也能获得接近“专业助手”的能力。这种效率提升正在影响软件开发、文案策划、产品设计、客户服务等多类岗位的组织方式。 其次，竞争焦点正在从“参数规模”转向“性价比与可持续”。当大模型逐步成为基础工具，企业更看重单位成本下的稳定能力、合规与服务可获得性，以及与现有系统的集成体验。词元调用量的增长，本质是“被持续使用”的证明，也会反向推动产品在安全、可控、可靠与行业化能力上加速完善。 同时，算力与电力的关系更加紧密。随着大模型应用从试验走向规模化，算力需求呈现持续性、弹性化特征，如何在不同区域、不同时间实现电力与算力的精准匹配，将影响整个产业链的运营效率与成本边界。 对策——以技术、基础设施与规则协同提升全球服务能力 面向下一阶段竞争，多位受访者认为需要从三个层面发力：一是继续推进算法与系统工程优化，提升推理效率，降低无效词元消耗，提高单位算力产出；二是强化算力基础设施与电力系统协同，推进跨区域调度与绿色能源利用，增强供给稳定性和成本优势；三是完善面向全球市场的产品化能力与服务体系，包括多语种交互、数据安全、合规治理与行业解决方案，增强国际用户长期使用的确定性。 在电网侧，围绕新能源消纳与负荷波动的调度能力也被视为关键支点。业内企业正在探索通过智能调度等方式，让冗余绿电与算力缺口实现更精细的匹配，提高能源利用效率，降低算力运行边际成本，为大模型服务“随用随取、稳定可得”提供保障。 前景——高频使用只是起点，关键在“长期可持续” 可以预见，随着全球对智能化工具的需求持续增长，大模型的竞争将更强调综合实力：既要能解决复杂问题，也要以可承受的成本稳定交付，并在合规、安全、可控的框架下持续演进。中国大模型在词元调用量上的跃升，说明其正在被全球用户纳入生产体系；而能否把“高频使用”转化为“长期依赖”，取决于技术迭代速度、成本控制能力以及算力电力等基础设施的协同效率。
大模型的竞争已超越单纯的生成能力，关键在于能否持续创造实际价值。词元调用量的增长反映了全球用户对产品性能和成本的选择，也标志着行业进入技术、产业和场景协同发展的新阶段。只有平衡效率提升与可持续发展，构建从能源到算力、从模型到应用的全链条优势，才能在全球数字化浪潮中占据主动。