중국 AI 모델이 OpenRouter 사용량에서 15주 연속 선두를 달렸다

OpenRouter의 2026년 8월 3~9일 사용량 집계에서 중국 기업이 개발한 대규모 언어 모델(LLM)이 미국 모델을 15주 연속 앞섰다. 집계 대상 모델의 주간 사용량은 총 69조 토큰으로, 전주보다 21.48% 늘었다. 이 가운데 중국 모델은 34.25조 토큰, 미국 모델은 9.17조 토큰을 기록했다. 313

다만 이 수치를 곧바로 ‘중국 모델이 전 세계 AI 사용량을 장악했다’는 뜻으로 해석해서는 안 된다. OpenRouter는 여러 모델을 하나의 API 경로에서 비교·호출할 수 있게 해주는 개발자 중심의 라우팅 플랫폼이다. ChatGPT 같은 제공업체의 자체 서비스나 각 회사의 퍼스트파티 API로 직접 전송된 트래픽은 이 집계에 포함되지 않는다. 30

8월 3~9일 집계에서 벌어진 격차

OpenRouter에 보고된 수치는 다음과 같다.

• 전체 집계 토큰: 69조 토큰, 전주 대비 21.48% 증가 313
• 중국 개발 모델: 34.25조 토큰, 21.76% 증가 313
• 미국 개발 모델: 9.17조 토큰, 109.36% 증가 313
• 중국 모델의 선두 기간: 15주 연속 913

미국 모델은 증가율만 보면 중국 모델보다 빠르게 성장했다. 그러나 출발점이 더 작았기 때문에 주간 총량에서는 여전히 큰 차이가 났다. 따라서 이번 결과는 국가별 AI 시장 점유율이라기보다, OpenRouter를 이용하는 개발자들이 어떤 모델을 실제로 호출했는지를 보여주는 지표에 가깝다.

상위 4개를 중국 모델이 독식

개별 모델 순위에서는 중국 모델의 집중도가 더욱 뚜렷했다. 8월 3~9일 보고에 따르면 상위 4개 모델은 다음과 같다.

1. DeepSeek-V4-Flash-0731: 8.83조 토큰, 전주 대비 570% 증가
2. Tencent Hy3: 8.05조 토큰, 67% 증가
3. DeepSeek-V4-Flash-0423: 5.88조 토큰, 19% 감소
4. Xiaomi MiMo-V2.5: 5.39조 토큰, 14% 감소 91013

이번 선두가 하나의 모델이 일으킨 일시적 급등만은 아니라는 점이 중요하다. DeepSeek의 공식 0731 버전이 1위를 차지했지만 Tencent와 Xiaomi 모델도 상위권을 지켰고, 이전 DeepSeek 프리뷰 버전 역시 4위 안에 남았다. 여러 중국 업체의 모델이 동시에 높은 호출량을 기록했다는 점에서 한 제품의 단기 흥행보다 폭넓은 경쟁력을 보여주는 결과로 볼 수 있다.

다만 비슷한 OpenRouter 주간 구간을 두고 다른 보도에서 서로 다른 토큰 합계가 제시되기도 했다. 여기서는 8월 3~9일 관련 보고서에서 반복적으로 확인된 8.83조·8.05조·5.88조·5.39조 토큰 수치를 사용한다. 이는 독립적인 감사를 거친 전 세계 측정치가 아니라 플랫폼 데이터를 바탕으로 한 보고 수치다. 45

DeepSeek의 급등, 새 아키텍처보다 ‘후속 학습’에 주목

DeepSeek-V4-Flash-0731은 2026년 7월 31일 퍼블릭 API 베타로 공개됐다. 공개된 보도에 따르면 이 모델은 이전 V4-Flash의 구조를 바꾼 대형 교체 모델이 아니라, 같은 구조를 유지한 채 후속 학습(post-training)을 다시 진행한 버전이다. 총 2,840억 개의 파라미터와 토큰당 활성 파라미터 130억 개 구성도 그대로다. 3940

후속 학습은 사전 학습으로 확보한 지식을 실제 답변, 도구 사용, 코딩, 수학 문제 풀이 등에 어떻게 활용할지 조정하는 단계다. 이번 버전은 에이전트 작업과 코딩, 수학 관련 평가에서 개선된 결과를 보였다는 보도가 나왔다. 343639

이 변화는 개발자에게 현실적인 시사점을 준다. 모델 도입은 반드시 더 큰 모델이나 새로운 아키텍처가 나와야만 움직이는 것이 아니다. 기존 구조에 실용적인 후속 학습을 적용하고, 충분한 처리 용량과 경쟁력 있는 API 가격으로 제공하면 사용량이 빠르게 늘어날 수 있다.

물론 DeepSeek 사용량이 전주보다 570% 증가한 원인이 벤치마크 성능 향상 하나였다고 단정할 수는 없다. 다만 7월 31일 공식 버전 공개와 직후 사용량 급증이 맞물렸다는 점에서 이번 출시가 중요한 배경이 된 것은 분명하다. 31340

일부 보도에서 언급된 ‘벤치마크 과제당 평균 0.03달러’, 특정 Anthropic 모델 대비 정확히 100분의 1이라는 비용, 세계에서 가장 저렴한 주요 모델이라는 표현은 이번에 검토한 근거만으로 확정하기 어렵다. API 가격은 퍼스트파티 API인지, OpenRouter 경유인지에 따라 달라질 수 있으며 실제 목록에서도 DeepSeek의 제공 경로별 가격이 다르게 표시된다. 204046

GPT-5.6 Luna의 급등은 가격의 힘을 보여줬다

이번 순위가 미국 모델의 부재를 의미하는 것은 아니다. OpenAI의 GPT-5.6 Luna는 4.43조 토큰으로 5위에 올랐고, 한 주 동안 사용량이 128% 증가한 것으로 보고됐다. 30

OpenAI는 7월 30일 Luna의 API 가격을 80% 인하했다. 인하 후 표시 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.20달러, 출력 토큰 100만 개당 1.20달러다. 20 가격 인하 직후 사용량이 크게 늘었다는 시점의 일치는 비용이 증가에 기여했을 가능성을 보여주지만, 단일 원인으로 확정할 수는 없다.

이 대목은 중국 대 미국이라는 구도에 중요한 반례를 던진다. 개발자는 중국 모델뿐 아니라 주요 제공업체의 가격 변화에도 빠르게 반응한다. 중국 모델의 선두를 단순히 ‘더 싼 모델이 있었기 때문’이라고 설명할 수는 없지만, 대규모 작업을 어떤 모델에 맡길지 결정하는 과정에서 API 가격이 여전히 핵심 변수라는 점은 분명하다.

이번 순위가 실제로 보여주는 것

가장 신중하면서도 유용한 결론은 ‘중국 AI가 전 세계에서 승리했다’가 아니다. OpenRouter라는 개발자 중심의 모델 라우팅 시장에서 중국 모델이 여러 제품군에 걸쳐 대규모 실제 사용량을 확보하고 있었다는 것이다.

그 배경에는 다음 요소들이 함께 작용했을 가능성이 있다.

• 비용: 낮은 API 가격은 대량 호출 작업의 경제성을 높인다.
• 처리량과 공급 능력: 실제 서비스에서는 벤치마크 점수뿐 아니라 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지가 중요하다.
• 실무 성능: 코딩, 도구 호출, 에이전트 작업, 수학 문제 해결 능력이 모델 유지 여부에 영향을 줄 수 있다.
• 접근성과 전환 편의성: 여러 모델을 한 라우팅 계층에서 시험하고 교체할 수 있으면 도입 장벽이 낮아진다.
• 실제 채택: 토큰 수는 개발자가 해당 주간에 어떤 모델로 요청을 보냈는지를 보여주지만, 선택 이유까지 설명하지는 않는다.

상위 4개를 모두 중국 모델이 차지한 현상은 벤치마크 표만으로는 확인하기 어려운 실제 배포 선호를 보여주는 강한 신호다. 그러나 토큰 수만으로는 각 요청의 품질, 사용자의 정체, 수익성, 실험용 트래픽과 장기 운영 트래픽의 비중을 알 수 없다.

이 데이터만으로 알 수 없는 것

OpenRouter 집계는 전 세계 LLM 사용량 전체를 포괄하는 순위표가 아니다. 각 기업의 자체 제품, 제공업체 네이티브 API, 기업 전용 계약, 다른 라우팅 플랫폼을 통한 사용량은 이번 스냅샷에서 빠질 수 있다. 30

또한 이번에 검토한 자료만으로는 MiniMax M3와 Stepfun Step 3.7 Flash가 상위 10위 밖으로 밀려났다는 주장, Gemini 3.6 Flash가 정확히 2.33조 토큰과 446% 증가율을 기록했다는 주장, DeepSeek의 벤치마크 과제당 정확한 비용 비교를 독립적으로 확인하기 어렵다. 이런 세부 수치는 OpenRouter의 1차 데이터나 각 모델 제공업체의 공식 문서로 추가 검증한 뒤 확정적으로 제시해야 한다.

결론

8월 3~9일 OpenRouter 데이터는 중국 모델이 34.25조 토큰으로 미국 모델의 9.17조 토큰을 앞서며 15주 연속 선두를 달렸음을 보여줬다. 사용량 상위 4개 자리도 모두 중국 모델이 차지했다. 313

가장 타당한 해석은 중국 모델이 OpenRouter가 대표하는 개발자 채널에서 매우 강력한 경쟁력을 확보했다는 것이다. 그 경쟁력은 저렴한 가격 하나만으로 설명되지 않는다. 후속 학습을 통한 실용 성능 개선, 안정적인 처리 용량, 코딩·에이전트 작업에서의 활용성, 접근하기 쉬운 API 경제성이 동시에 맞물린 결과로 보인다.

다만 OpenRouter의 순위는 중요한 사용량 신호이지, 전 세계 LLM 소비량을 확정하는 최종 성적표는 아니다.