中國模型而家佔OpenRouter總代幣流量超過60%，從2024年10月嘅大約1.2% 飆升 。到2026年7月，所有五個最高排名都屬於中國供應商：小米嘅MiMo-V2.5、DeepSeek、MiniMax、阿里巴巴嘅Qwen同月之暗面嘅Kimi 。

即使係專注美國企業API流量嘅數據，到2026年中，中國模型嘅每週峰值達到46% 嘅代幣份額；喺同一企業細分市場中，美國原產模型只佔35.7% 。

2. Hugging Face下載量：中國成為開放模型最大來源

截至2026年中嘅過去一年，中國開發嘅開源權重模型佔Hugging Face所有下載量嘅41%，而美國模型則佔36.5% 。呢個令中國成為平台上最大嘅已識別開放模型下載國家來源 。

阿里巴巴嘅Qwen喺2025年9月超越Meta嘅Llama，成為Hugging Face上下載最多嘅LLM系列 。到2026年1月，Qwen突破10億次累計下載 。一份學術ATOM報告發現，中國開放模型喺2025年8月喺累計下載量上超越美國模型，到2026年3月差距擴大到超過4億次下載 。

需要留意嘅係：數據高度集中。Hugging Face上排名前200嘅模型（佔所有模型嘅0.01%）佔所有下載量嘅49.6% ，所以領導地位係由幾個爆款產品（DeepSeek R1、Qwen、MiMo）驅動，而唔係廣泛嘅生態系統。不過，趨勢係清晰嘅。

3. 全球南方採用：成本同定制化取勝

喺非洲各地嘅科技中心，開發者選擇中國模型而唔係更強大嘅美國模型，因為中國模型平、免費可得同可以定制 。烏干達一間初創公司用阿里巴巴嘅中國模型建立咗一個叫Sunflower嘅本地化AI工具 。

中國AI公司正同主權國家合作，為美國主導模型未能充分服務嘅語言同行業建立本地適應嘅LLM 。喺2026年7月嘅世界人工智能大會上，國家主席習近平承諾喺未來五年為發展中國家提供5,000個AI培訓名額——呢個係直接投資於生態系統鎖定 。

哈德遜研究所指出，對於發展中嘅東南亞國家，中國嘅產品「難以抗拒」，因為美國模型雖然更先進，但太貴同難以獲得 。一份微軟報告發現，全球南方超過60%嘅AI流量而家建基於中國開源AI模型 。

點解會發生呢個情況

AI市場正在成為一個以負擔能力同部署為驅動嘅基建層，而唔係基準測試競賽。中國開源權重模型提供：

• 大幅更低嘅成本——無論係運行定係定制，令佢哋喺美國API定價高得令人卻步嘅市場中變得可行 。
• 開源權重可用性——開發者可以喺本地硬件上進行微調、蒸餾同部署，而無需受供應商鎖定 。
• 來自多元生態系統嘅快速迭代——至少有十幾個中國機構而家生產緊最新嘅開放模型，創造競爭壓力，降低成本並加速發布節奏 。
• 審慎嘅外交策略——培訓計劃、政府支持嘅合作夥伴關係，以及對未被充分服務嘅語言嘅關注，喺全球南方建立長期依賴 。

重要注意事項

• 集中風險：Hugging Face上排名前200嘅模型（佔所有模型嘅0.01%）佔所有下載量嘅49.6%，所以領導地位係由幾個爆款產品驅動 。
• 企業安全擔憂：部分美國開發者擔心通過中國模型路由嘅數據會被中國政府獲取 。
• 硬件依賴：訓練嘅部署基建仍然主要與Nvidia GPU掛鉤，呢個係美國主導嘅供應鏈 。

儘管如此，採用趨勢係明確嘅：AI競賽已經進入一個階段，可用性同可負擔性同基準測試分數一樣重要，而中國已經建立咗一個壓倒性嘅領先優勢。

中國模型而家佔OpenRouter總代幣流量超過60%，從2024年10月嘅大約1.2% 飆升 。到2026年7月，所有五個最高排名都屬於中國供應商：小米嘅MiMo-V2.5、DeepSeek、MiniMax、阿里巴巴嘅Qwen同月之暗面嘅Kimi 。

即使係專注美國企業API流量嘅數據，到2026年中，中國模型嘅每週峰值達到46% 嘅代幣份額；喺同一企業細分市場中，美國原產模型只佔35.7% 。

2. Hugging Face下載量：中國成為開放模型最大來源

截至2026年中嘅過去一年，中國開發嘅開源權重模型佔Hugging Face所有下載量嘅41%，而美國模型則佔36.5% 。呢個令中國成為平台上最大嘅已識別開放模型下載國家來源 。

阿里巴巴嘅Qwen喺2025年9月超越Meta嘅Llama，成為Hugging Face上下載最多嘅LLM系列 。到2026年1月，Qwen突破10億次累計下載 。一份學術ATOM報告發現，中國開放模型喺2025年8月喺累計下載量上超越美國模型，到2026年3月差距擴大到超過4億次下載 。

需要留意嘅係：數據高度集中。Hugging Face上排名前200嘅模型（佔所有模型嘅0.01%）佔所有下載量嘅49.6% ，所以領導地位係由幾個爆款產品（DeepSeek R1、Qwen、MiMo）驅動，而唔係廣泛嘅生態系統。不過，趨勢係清晰嘅。

3. 全球南方採用：成本同定制化取勝

喺非洲各地嘅科技中心，開發者選擇中國模型而唔係更強大嘅美國模型，因為中國模型平、免費可得同可以定制 。烏干達一間初創公司用阿里巴巴嘅中國模型建立咗一個叫Sunflower嘅本地化AI工具 。

中國AI公司正同主權國家合作，為美國主導模型未能充分服務嘅語言同行業建立本地適應嘅LLM 。喺2026年7月嘅世界人工智能大會上，國家主席習近平承諾喺未來五年為發展中國家提供5,000個AI培訓名額——呢個係直接投資於生態系統鎖定 。

哈德遜研究所指出，對於發展中嘅東南亞國家，中國嘅產品「難以抗拒」，因為美國模型雖然更先進，但太貴同難以獲得 。一份微軟報告發現，全球南方超過60%嘅AI流量而家建基於中國開源AI模型 。

點解會發生呢個情況

AI市場正在成為一個以負擔能力同部署為驅動嘅基建層，而唔係基準測試競賽。中國開源權重模型提供：

• 大幅更低嘅成本——無論係運行定係定制，令佢哋喺美國API定價高得令人卻步嘅市場中變得可行 。
• 開源權重可用性——開發者可以喺本地硬件上進行微調、蒸餾同部署，而無需受供應商鎖定 。
• 來自多元生態系統嘅快速迭代——至少有十幾個中國機構而家生產緊最新嘅開放模型，創造競爭壓力，降低成本並加速發布節奏 。
• 審慎嘅外交策略——培訓計劃、政府支持嘅合作夥伴關係，以及對未被充分服務嘅語言嘅關注，喺全球南方建立長期依賴 。

重要注意事項

• 集中風險：Hugging Face上排名前200嘅模型（佔所有模型嘅0.01%）佔所有下載量嘅49.6%，所以領導地位係由幾個爆款產品驅動 。
• 企業安全擔憂：部分美國開發者擔心通過中國模型路由嘅數據會被中國政府獲取 。
• 硬件依賴：訓練嘅部署基建仍然主要與Nvidia GPU掛鉤，呢個係美國主導嘅供應鏈 。

儘管如此，採用趨勢係明確嘅：AI競賽已經進入一個階段，可用性同可負擔性同基準測試分數一樣重要，而中國已經建立咗一個壓倒性嘅領先優勢。