新华财经北京11月3日电 公开数据显示，据全球AI模型聚合平台OpenRouter统计，2026年10月19日至25日当周，该平台上中国AI大模型周调用量达93.54万亿词元、连续二十六周稳居全球首位，当期在这个平台的全球总调用量188万亿词元；另据国家数据局、中国信通院等更全面的统计口径披露，2024年初全国日均词元（Token）调用量仅1000亿、到2026年3月已飙升至140万亿、增长超千倍。

　　然而，规模领先的调用量，能否切实转化为可持续的商业收入，仍是摆在行业面前的现实考题。

　　大模型赛道的估值逻辑，正在从“参数比拼、流量叙事”切换到“算力自主、付费收入、可复制场景”的商业闭环，单纯依靠调用量、榜单排名支撑估值的时代正在结束，缺乏商业化落地的概念型标的将面临估值回归压力。

　　调用量不等于商业价值，算力成本是道坎

　　不少从业者向记者坦言，亮眼调用数据存在结构性水分：免费引流、开发者测试、批量爬虫调用占比不低，稳定付费、持续复购的B端客户占比有限。

　　中国工程院院士邬贺铨指出，智能体带动了词元消费，“词元的消耗并不是以多为荣，而是以效率为荣”，算力价值应由词元的产出效率来衡量，而非单纯看规模。他谈到，当前对话类流量占比仍然偏高，未来流量结构会发生根本性切换，面向生产场景的智能体服务流量将成为主流。在他看来，如果流量不能沉淀为产业端可复用的工作流，再高的调用量，也只是短期热度，很难转化为企业可持续收入。

　　推理端词元调用量爆发正推高企业运营成本，算力成本逐渐成为压在多数模型厂商身上的重担。记者调研了解到，中小模型团队普遍面临一个现实难题：部分拿到API订单的项目，扣除算力、人力、运维成本后利润微薄，甚至出现“调用越多、亏损越大”的收入成本倒挂。

　　在趋境科技创始人兼CEO艾智远看来，大模型迈向商业闭环，算力成本是绕不开的第一道坎。当智能体与长文本把调用量推向指数级时，产业突围的关键在于攻坚底层系统工程，将算力储备转化为用得起、跑得稳的确定性生产力。

　　定价标准缺失，产业落地才是商业化试金石

　　当前，行业尚未形成统一的词元计价规范，不同厂商计量口径、服务边界、输出质量差异较大，客户横向比价困难，客观上延缓规模化采购。

　　中国工程院院士邓中翰曾公开表示，国产高端算力芯片规模化落地，仍面临软硬件协同不足、适配成本高、算力利用效率偏低等现实难题，算力底座短板，直接制约大模型商业化盈利空间。

　　记者接触的工业、金融领域客户态度已经明显转变：从早期愿意免费尝鲜，转向审慎付费，采购决策核心看模型能不能直接降本增效，拒绝单纯为技术概念买单。与此同时，大模型备案常态化、安全评估、合规要求持续抬升，据国家网信办数据，截至2026年6月30日累计已有988款生成式AI服务完成备案，近千款备案模型进入淘汰赛，依靠免费补贴换流量的粗放模式难以为继。

　　中国工程院院士张平提出，词元计量计费不能由平台自行定义，也不宜一刀切行政定价，应当建立统一基础计量尺度，由市场形成具体价格，配套任务结果校验机制，为整个行业商业化打下规则基础。

　　相关政策已然跟上。9月，北京市印发《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》，以词元为抓手系统布局智能经济新形态。国家信息中心大数据发展部副主任王建冬认为，未来，应让词元真正担起智能经济度量衡的角色，可借鉴购买力平价思路，以标准语料为锚，测量各模型的词元压缩率，形成定期发布、可复算的换算系数，让不同厂商的“尺子”可以互认。

　　行业分化已然显现，中小模型企业何去何从？

　　可以看到的是，AI已从“概念”变成实打实的营收引擎：阿里巴巴截至2026年6月30日的季度业绩报显示，该季度AI云与算力服务收入为人民币484.37亿元，总收入及外部客户收入同比增长均加速至45%。这一增长势头主要由AI相关产品采用量的提升所驱动。AI相关产品收入达123.76亿元人民币，实现连续第十二个季度的三位数同比增长，成为营收增长核心板块；行业分化已然显现，大量中小模型厂商依旧停留在试点打磨阶段，尚未形成稳定现金流。

　　赛迪研究院研究员朱帅提醒，评价AI投资不能只看资本开支规模、收入增速或芯片采购量，还需综合考察业务结构、资金来源与运营效率，对广大中小企业而言，“以合理价格获得稳定、安全、适配自身业务的算力服务，往往比直接建设大型算力设施更有实际意义”。

　　受访业内人士认为，调用量登顶是国内大模型供给能力的阶段性成果，但行业竞争逻辑已明显转向：能够管住算力成本、沉淀稳定付费客户、落地可复制产业方案的主体，更易穿越周期；而依赖免费流量造势、缺少真实商业闭环的模型，其商业可持续性仍有待市场检验。在繁华的表象之下，大模型企业的商业化能力，终将接受真实账面的检验。