Kiinalainen tekoäly valtasi avoimien mallipainojen markkinan – lataukset ja käyttö kertovat suunnan

Latausmäärät kääntyivät Qwenin eduksi

Ensimmäinen selkeä merkki muutoksesta tuli Hugging Facesta, joka on maailman suurimpia avoimen tekoälyn mallialustoja. Syyskuussa 2025 Alibaban Qwen-malliperhe ohitti Metan Llaman ja nousi alustan ladatuimmaksi suurten kielimallien perheeksi .

Elokuun 2024 ja elokuun 2025 välisenä aikana kiinalaisten kehittäjien avoimien mallien osuus kaikista maailmanlaajuisista Hugging Face -latauksista oli 17 prosenttia. Yhdysvaltalaiskehittäjien osuus oli 15,8 prosenttia, joten Kiina ohitti Yhdysvallat tässä mittarissa ensimmäistä kertaa, MIT:n ja Hugging Facen yhteistutkimus osoitti .

Suurten kielimallien eli LLM-mallien joukossa kiinalaiskehitteisten mallien osuus oli samalla ajanjaksolla vielä suurempi: 41 prosenttia kaikista latauksista . Hugging Facen dataan perustuvien Kiinan Daily -tietojen mukaan kiinalaismallien kumulatiiviset lataukset maailmanlaajuisesti olivat vuoden 2026 puoliväliin mennessä ylittäneet 100 miljoonaa .

Tokenit kertovat, mitä todella käytetään

Lataukset mittaavat kehittäjien kiinnostusta. Tokenien määrä kertoo paremmin siitä, kuinka paljon malleja käytetään käytännössä. Tokenilla tarkoitetaan tekoälymallin käsittelemää tekstin tai muun syötteen osaa; suurissa palveluissa tokenimäärä vaikuttaa suoraan myös kustannuksiin.

OpenRouter on neutraali palvelu, jonka kautta kehittäjät voivat käyttää useita kielimalleja saman rajapinnan kautta. Se välitti alkuvuodesta 2026 yli 20 biljoonaa tokenia viikossa . Palvelun data näyttää dramaattisen muutoksen: kiinalaisten mallien osuus nousi alle kahdesta prosentista enemmistöksi noin 18 kuukaudessa .

Toukokuussa 2026 kiinalaisten avoimien mallipainojen osuus oli OpenRouterin kaikesta tokenkulutuksesta noin 61 prosenttia . Heinäkuussa kiinalaismallit täyttivät ensimmäistä kertaa kaikki viisi OpenRouterin maailmanlaajuisen käyttötilaston kärkipaikkaa. Xiaomi MiMo-V2.5 oli ykkönen, ja sen perässä olivat DeepSeekin, MiniMaxin, Alibaban Qwenin ja Moonshotin Kimin mallit .

OpenRouter ei kuvaa koko maailman tekoälymarkkinaa, mutta sen liikenne antaa konkreettisen kuvan kehittäjien ja yritysten API-valinnoista.

Myös yhdysvaltalaiset yritykset siirtyivät kiinalaismalleihin

Yhdysvaltalaisten yritysten käyttöluvut ovat muutoksen ehkä puhuttelevin osa. Vuoden 2026 puoliväliin mennessä kiinalaismallien osuus OpenRouterin yhdysvaltalaisten yritysten API-tokenien viikoittaisesta huipusta oli 46 prosenttia. Yhdysvaltalaissyntyisten mallien osuus oli samassa mittauksessa 35,7 prosenttia . Vuotta aiemmin kiinalaismallien osuus oli alle kaksi prosenttia.

Kiinalaismallit ovat muodostaneet vähintään 30 prosenttia yritysten tokenimäärästä jokaisena viikkona 8. helmikuuta 2026 lähtien . Muutos ei siis perustu vain yksittäiseen viraaliin julkaisuun, vaan jatkuvaan käyttöön.

Taustalla on yhdistelmä riittävää suorituskykyä ja matalaa hintaa. Moonshotin Kimi K2.5 pääsi joissakin varhaisissa vertailuissa lähelle Anthropicin Claude Opusta, mutta maksoi suunnilleen seitsemäsosan sen hinnasta . DeepSeekin V3.1:n hinnoittelu on 2 yuania eli noin 0,28 dollaria miljoonaa syöttötokenia kohden ja 8 yuania eli noin 1,10 dollaria miljoonaa tulostokenia kohden .

Kiinan kotimainen käyttö kasvoi tuhatkertaiseksi

Kasvu ei rajoitu kansainvälisiin kehittäjiin. Kiinan kansallinen datahallinto ilmoitti, että maan päivittäinen tokenkulutus ylitti 140 biljoonaa maaliskuussa 2026. Alkuvuonna 2024 vastaava luku oli 100 miljardia, joten kasvu oli yli tuhatkertainen .

ByteDancen tekoälyavustaja Doubao kulutti toukokuussa 2024 noin 100 miljardia tokenia päivässä. Maaliskuuhun 2026 mennessä määrä oli noussut yli 120 biljoonaan tokeniin päivässä – noin tuhatkertaistuminen kahdessa vuodessa .

Kotimainen mittakaava on tärkeä, koska se tarjoaa yhtiöille valtavan testaus- ja palauteympäristön. Samalla on syytä erottaa toisistaan Kiinan koko kotimarkkinan tokenkulutus ja OpenRouterin kansainvälinen liikenne: ne ovat eri mittareita eivätkä suoraan vertailukelpoisia.

Kolme asiaa selittää nousua

1. Julkaisutahti on poikkeuksellisen nopea

Loppuhuhtikuun ja kesäkuun puolivälin 2026 välisenä aikana kiinalaisista laboratorioista julkaistiin muutaman viikon välein neljä suorituskyvyltään kärkiluokkaan yltävää avointa mallia. Julkaisijoita olivat DeepSeek, Alibaban Qwen, Moonshotin Kimi ja Zhipun GLM .

Kilpailu ei siis rakentunut yhden yrityksen yhden mallin varaan. Mukana on useita toimijoita, kuten MiniMax ja Xiaomin MiMo, jotka julkaisevat malleja nopeassa tahdissa.

2. Lisenssit madaltavat käyttökynnystä

Mallit ovat olleet saatavilla muun muassa MIT- ja Apache 2.0 -lisensseillä sekä muokatuilla MIT-lisensseillä. Tämä voi mahdollistaa mallipainojen lataamisen, muokkaamisen ja käyttöönoton laajassa mittakaavassa .

”Avoimet mallipainot” eivät kuitenkaan automaattisesti tarkoita, että myös koulutusdata tai koko lähdekoodi olisi julkinen. Keskeinen etu on, että koulutettu malli voidaan ladata ja ajaa omassa ympäristössä sen sijaan, että käyttö riippuisi vain suljetusta verkkopalvelusta .

3. Hintaero pysyi suurena

Kiinalaiset laboratoriot ovat hinnoitelleet API-käytön selvästi yhdysvaltalaisia kilpailijoita alemmas, vaikka mallien suorituskykyero on kaventunut . Kun malli on lisäksi ladattavissa ja sen lisenssi sallii laajan käytön, kehittäjän tai yrityksen on helpompi kokeilla sitä ja siirtää tuotantokäyttöön.

Etumatka syntyy ekosysteemistä, ei vain yhdestä mallista

Luvut viittaavat siihen, että Kiinan kilpailuetu avoimen tekoälyn kerroksessa perustuu ennen kaikkea jakeluun ja mittakaavaan. Lataukset tuovat malleille näkyvyyttä ja käyttäjiä. Käyttö tuottaa palautetta ja käyttötapauksia. Halpa hinta kannustaa lisäämään käyttöä, ja suuri käyttömäärä tukee seuraavien mallien kehitystä.

Tämän vuoksi ratkaiseva kilpailuetu ei välttämättä ole yksi läpimurtomalli. Se on itseään vahvistava järjestelmä, jossa avoin julkaiseminen, nopea kehitys ja matala hinta ruokkivat toisiaan. Vuoden 2026 puoliväliin mennessä tämä järjestelmä oli nostanut kiinalaiset yhtiöt avoimien mallipainojen maailmanlaajuisen ekosysteemin kärkeen.