中国模型现在占OpenRouter总代币流量的60%以上，而2024年10月这一比例仅为约1.2% 。到2026年7月，前五名全部被中国模型占据：小米的MiMo-V2.5、DeepSeek、MiniMax、阿里巴巴的Qwen和月之暗面的Kimi 。

即使在美国企业API流量中，中国模型在2026年年中也达到了每周**46%**的代币峰值；同期美国本土模型在同一企业细分市场占据了35.7% 。

2. Hugging Face下载量：中国成为开源模型的最大来源国

在截至2026年年中的一年里，中国开发的开源权重模型占Hugging Face所有下载量的41%，而美国模型为36.5% 。这使中国成为该平台上下载量最大的已识别国家/地区来源 。

阿里巴巴的Qwen在2025年9月超越Meta的Llama，成为Hugging Face上下载量最大的LLM系列 。到2026年1月，Qwen累计下载量突破10亿次 。一份学术ATOM报告发现，中国开源模型在2025年8月就已在累计下载量上超越美国模型，到2026年3月差距扩大到超过4亿次下载 。

需要说明的是：数据高度集中。Hugging Face上前200个模型（占所有模型的0.01%）占据了所有下载量的49.6% ，因此领先地位是由少数爆款模型（如DeepSeek R1、Qwen、MiMo）拉动的，而非广泛的生态系统。尽管如此，趋势是明确的。

3. 全球南方市场采用率：成本和定制化成为制胜关键

在非洲科技中心，开发者正在选择中国模型而非更强大的美国模型，因为它们便宜、免费开放且可定制 。一家乌干达初创公司使用阿里巴巴的中国模型构建了一个名为Sunflower的本地化AI工具 。

中国AI公司正与东道国合作，为以美国为中心模型服务不足的语言和行业构建本地化的大语言模型（LLM）。在2026年7月的世界人工智能大会上，习近平主席承诺在五年内为发展中国家提供5000个AI培训名额——这是对生态系统锁定的一项直接投资 。

哈德逊研究所指出，对于发展中东南亚国家，中国的产品因其**“难以抗拒”**，因为美国模型虽然更先进，但过于昂贵且更难获取 。一份微软报告发现，全球南方超过60%的AI流量现在基于中国的开源AI模型 。

为什么会发生这种情况

AI市场正在成为一个以可负担性和部署为驱动的基础设施层，而非基准竞赛。中国的开源权重模型提供了：

• 极低的成本——运行和定制成本都低，使其在美国API定价高不可攀的市场中成为可行选择 。
• 开源权重的可获取性——开发者可以在本地硬件上进行微调、蒸馏和部署，无需担心供应商锁定 。
• 多元化生态系统的快速迭代——至少有十几家中国机构现在生产最先进的开源模型，竞争压力推低了成本并加速了发布节奏 。
• 深思熟虑的外交战略——培训项目、政府支持的合作伙伴关系以及对服务不足语言的关注，在全球南方建立了长期依赖关系 。

重要警示

• 集中度风险：Hugging Face上前200个模型（占所有模型的0.01%）占据了所有下载量的49.6%，因此领先地位是由少数爆款模型拉动的 。
• 企业安全担忧：一些美国开发者担心通过中国模型路由的数据会被中国政府访问 。
• 硬件依赖性：训练所需的部署基础设施仍然主要依赖英伟达(Nvidia)的GPU，这是美国主导的供应链 。

尽管如此，采用趋势是明确的：AI竞赛已进入一个新的阶段，可获取性和可负担性与基准分数同等重要，而中国已经建立了领先地位。

中国模型现在占OpenRouter总代币流量的60%以上，而2024年10月这一比例仅为约1.2% 。到2026年7月，前五名全部被中国模型占据：小米的MiMo-V2.5、DeepSeek、MiniMax、阿里巴巴的Qwen和月之暗面的Kimi 。

即使在美国企业API流量中，中国模型在2026年年中也达到了每周**46%**的代币峰值；同期美国本土模型在同一企业细分市场占据了35.7% 。

2. Hugging Face下载量：中国成为开源模型的最大来源国

在截至2026年年中的一年里，中国开发的开源权重模型占Hugging Face所有下载量的41%，而美国模型为36.5% 。这使中国成为该平台上下载量最大的已识别国家/地区来源 。

阿里巴巴的Qwen在2025年9月超越Meta的Llama，成为Hugging Face上下载量最大的LLM系列 。到2026年1月，Qwen累计下载量突破10亿次 。一份学术ATOM报告发现，中国开源模型在2025年8月就已在累计下载量上超越美国模型，到2026年3月差距扩大到超过4亿次下载 。

需要说明的是：数据高度集中。Hugging Face上前200个模型（占所有模型的0.01%）占据了所有下载量的49.6% ，因此领先地位是由少数爆款模型（如DeepSeek R1、Qwen、MiMo）拉动的，而非广泛的生态系统。尽管如此，趋势是明确的。

3. 全球南方市场采用率：成本和定制化成为制胜关键

在非洲科技中心，开发者正在选择中国模型而非更强大的美国模型，因为它们便宜、免费开放且可定制 。一家乌干达初创公司使用阿里巴巴的中国模型构建了一个名为Sunflower的本地化AI工具 。

中国AI公司正与东道国合作，为以美国为中心模型服务不足的语言和行业构建本地化的大语言模型（LLM）。在2026年7月的世界人工智能大会上，习近平主席承诺在五年内为发展中国家提供5000个AI培训名额——这是对生态系统锁定的一项直接投资 。

哈德逊研究所指出，对于发展中东南亚国家，中国的产品因其**“难以抗拒”**，因为美国模型虽然更先进，但过于昂贵且更难获取 。一份微软报告发现，全球南方超过60%的AI流量现在基于中国的开源AI模型 。

为什么会发生这种情况

AI市场正在成为一个以可负担性和部署为驱动的基础设施层，而非基准竞赛。中国的开源权重模型提供了：

• 极低的成本——运行和定制成本都低，使其在美国API定价高不可攀的市场中成为可行选择 。
• 开源权重的可获取性——开发者可以在本地硬件上进行微调、蒸馏和部署，无需担心供应商锁定 。
• 多元化生态系统的快速迭代——至少有十几家中国机构现在生产最先进的开源模型，竞争压力推低了成本并加速了发布节奏 。
• 深思熟虑的外交战略——培训项目、政府支持的合作伙伴关系以及对服务不足语言的关注，在全球南方建立了长期依赖关系 。

重要警示

• 集中度风险：Hugging Face上前200个模型（占所有模型的0.01%）占据了所有下载量的49.6%，因此领先地位是由少数爆款模型拉动的 。
• 企业安全担忧：一些美国开发者担心通过中国模型路由的数据会被中国政府访问 。
• 硬件依赖性：训练所需的部署基础设施仍然主要依赖英伟达(Nvidia)的GPU，这是美国主导的供应链 。

尽管如此，采用趋势是明确的：AI竞赛已进入一个新的阶段，可获取性和可负担性与基准分数同等重要，而中国已经建立了领先地位。