AI 領(lǐng)域迄今最大規(guī)模的用戶行為實錄，剛剛發(fā)布了。

這是全球模型聚合平臺 OpenRouter 聯(lián)合硅谷頂級風投 a16z 發(fā)布的一份報告，基于全球 100 萬億次真實 API 調(diào)用、覆蓋 300+款 AI 模型、60+家供應(yīng)商、超過 50% 非美國用戶 。

我們能從里面看到人類真的在怎么用 AI，尤其是那些不會出現(xiàn)在官方案例、不會被寫進白皮書的對話。

APPSO 從里面的發(fā)現(xiàn)了三個最反直覺的結(jié)論：

1. 人類最真實的剛需不是生產(chǎn)力，是「荷爾蒙」和「過家家」。超過50%的開源模型算力，被用來搞角色扮演、虛擬戀人和 NSFW 內(nèi)容。寫代碼？那只是第二位。

2. 真正的高端用戶根本不看價格標簽，而便宜到幾乎免費的模型，死得反而更快。早期抓住用戶痛點的模型，會更容易鎖住用戶。

3. 中國模型只用一年就撕開了防線。 從 1.2% 到 30%，DeepSeek 和 Qwen 為代表的的國產(chǎn)模型一躍成為開源的王。

必須要注意的是：這份報告不可避免地帶有「偏見」。

OpenRouter 的用戶主要是個人開發(fā)者、中小企業(yè)、開源愛好者，而非 500 強企業(yè)。那些每月在 Azure、AWS 上燒掉數(shù)百萬美元的大廠 AI 預算，并不在這份數(shù)據(jù)里。所以：

• 中國模型的占比會被放大（中小開發(fā)者更愿意嘗試開源和低價方案）
• 開源模型的份額會被高（企業(yè)級用戶更傾向閉源 API 的穩(wěn)定性）
• Roleplay 等「娛樂向」場景會顯著偏高（大廠不會用公開 API 搞這些）
• 企業(yè)級混合部署的真實用量看不到（那些都走私有化和 Azure OpenAI Service）

但回頭想想，這恰恰是這份報告的價值所在。

當所有人在發(fā)布會上鼓吹 AI 如何改變生產(chǎn)力時，我們可以清楚看到：誰在裸泳，誰在通吃，誰在悄悄統(tǒng)治那些不可描述的領(lǐng)域

從 1% 到 30%，中國模型撕開 OpenAI 帝國的口子

如果把 AI 市場看作一張世界地圖，2024 年之前，它是屬于 OpenAI 和 Anthropic 的閉源帝國。他們筑起 API 的高墻，收著過路費，定義著規(guī)則。

但墻塌了。

看這張使用量分布圖，開源模型（OSS）的 token 使用量已經(jīng)飆升至總量的三分之一，而且這個數(shù)字還在以驚人的速度攀升。

2024 年夏天是一個分水嶺時刻。

在此之前，市場是死水一潭。OpenAI 的 GPT 系列和 Anthropic 的 Claude 分食大部分蛋糕，開源模型只是點綴。

在此之后，隨著 Llama 3.3 70B、DeepSeek V3、Qwen 3 Coder 的密集發(fā)布，格局瞬間攻守易形。那些曾經(jīng)高高在上的 API 調(diào)用量，開始遭遇斷崖式的分流。

這里必須專門談?wù)勚袊Ｐ偷尼绕?，因為這是過去一年最具侵略性的敘事。

數(shù)據(jù)顯示：

• 2024 年初： 中國開源模型在全球使用量中的占比僅為 1.2%，幾乎可以忽略不計
• 2025 年末： 這個數(shù)字飆升至 30%，在某些周份甚至觸及峰值

從 1.2% 到 30%，這是一場自下而上的包圍戰(zhàn)。

DeepSeek 以總計 14.37 萬億 token 的使用量穩(wěn)居開源榜首，雖然其霸主地位正在被稀釋，但體量依然驚人。Qwen 緊隨其后，以 5.59 萬億 token 占據(jù)第二，而且在編程領(lǐng)域的表現(xiàn)極為兇猛，可以直接與 Claude 掰手腕。

更關(guān)鍵的是節(jié)奏。中國模型的發(fā)布周期極其密集。DeepSeek 幾乎每個季度都有重大更新，Qwen 的迭代速度甚至更快。這種「高頻打法」讓硅谷的巨頭們疲于應(yīng)對：自己剛發(fā)布一個新模型，對手已經(jīng)連發(fā)三個變種。

戳破 AI 泡沫，三個被忽略的真相

現(xiàn)在，讓我們戳破那些想當然的泡沫，看看 AI 在真實世界里到底被用來干什么。

真相一：「小模型已死，中型崛起」

市場正在用腳投票，拋棄那些「又快又傻」的極小模型。

數(shù)據(jù)顯示，參數(shù)量小于 15B 的模型份額正在暴跌。用戶發(fā)現(xiàn)，速度再快也沒用，如果 AI 傻得像個復讀機，那還不如不用。

中型模型（15B-70B 參數(shù)）成為新寵。 這個市場甚至是被 Qwen2.5 Coder 32B 在 2024 年 11 月一手創(chuàng)造出來的。此前，這個參數(shù)區(qū)間幾乎是空白；此后，Mistral Small 3、GPT-OSS 20B 等模型迅速跟進，形成了一個新的戰(zhàn)場。

既不便宜又不夠強的模型正在失去市場。你要么做到極致的強，要么做到極致的性價比。

真相二：不是 programming，更多是 playing

雖然我們在新聞里總看到 AI 如何提高生產(chǎn)力，但在開源模型的使用中，超過 50% 的流量流向了「角色扮演」（Roleplay）。

更直白一點說：

超過一半的開源 AI 算力，被用來做這些事：

• 虛擬戀人對話（「陪我聊天，記住我的喜好」）
• 角色扮演游戲（「你現(xiàn)在是個精靈公主……」）
• 互動小說生成（「繼續(xù)這個故事，加入更多細節(jié)」）
• 成人向內(nèi)容創(chuàng)作（報告中標記為「Adult」類別，占比 15.4%）

這是基于 Google Cloud Natural Language 分類 API 對數(shù)億條真實 prompt 的分析結(jié)果。當 AI 檢測到一個請求屬于 /Adult 或 /Arts & Entertainment/Roleplaying Games 時，這條請求就會被打上標簽。

這意味著，對于海量 C 端用戶而言，AI 首先是一個「情感投射對象」，其次才是一個工具。

同時流媒體和硅谷巨頭出于品牌形象（Brand Safety）考量，刻意回避甚至打壓這一需求。但這恰恰造就了巨大的「供需真空」。用戶對情感交互、沉浸式劇情、甚至 NSFW（少兒不宜上班別看）內(nèi)容的渴求，被壓抑在主流視線之外，最終在開源社區(qū)報復性爆發(fā)。

編程是第二大使用場景，占比 15-20%。 沒錯，寫代碼這件被媒體吹上天的事，在真實世界里只排第二。

所以真相是什么？

別裝了。人類最真實的兩大剛需，一個是荷爾蒙，一個是代碼。 前者讓人類感到陪伴和刺激，后者讓人類賺到錢。其他那些「知識問答」「文檔總結(jié)」「教育輔導」，加起來都不到這兩者的零頭。

這也解釋了為什么開源模型能快速崛起，因為開源模型通常審查較少，允許用戶更自由地定制性格和劇情，非常適合情感細膩的互動。

真相三：娛樂至死的 DeepSeek 用戶

如果我們單獨拉出 DeepSeek 的數(shù)據(jù)，會發(fā)現(xiàn)一個更極端的分布：

- Roleplay + Casual Chat（閑聊）：約 67%
- Programming：僅占小部分

在這份報告里，DeepSeek 幾乎是一個 C 端娛樂工具，而非生產(chǎn)力工具。它的用戶不是在寫代碼，而是在和 AI「談戀愛」。

這和 Claude 形成了鮮明對比。

機會只有一次，贏家通吃

為什么有的模型曇花一現(xiàn)，有的卻像膠水一樣粘住用戶？

報告提出了一個概念：Cinderella 「Glass Slipper」Effect（灰姑娘的水晶鞋效應(yīng)）。

定義： 當一個新模型發(fā)布時，如果它恰好完美解決了用戶長期未被滿足的某個痛點（就像水晶鞋完美契合灰姑娘的腳），這批用戶就會成為該模型的「死忠粉」（基礎(chǔ)留存用戶），無論后續(xù)有多少新模型發(fā)布，他們都很難遷移。

值得注意的是，機會只有一次。如果在發(fā)布初期（Frontier window）沒能通過技術(shù)突破鎖定這批核心用戶，后續(xù)再怎么努力，留存率都會極低。

為什么？

因為用戶已經(jīng)圍繞這個模型建立了整套工作流：

- 開發(fā)者把 Claude 集成進了 CI/CD 流程
- 內(nèi)容創(chuàng)作者把 DeepSeek 的角色設(shè)定保存了幾十個版本
- 切換成本不僅是技術(shù)上的，更是認知和習慣上的

贏家畫像：DeepSeek 的「回旋鏢效應(yīng)」

DeepSeek 的留存曲線非常詭異：

用戶試用 → 流失（去試別的模型）→ 過了一段時間罵罵咧咧地又回來了

這就是所謂的「回旋鏢效應(yīng)」（Boomerang Effect）。數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek R1 的 2025 年 4 月用戶組，在第 3 個月出現(xiàn)了明顯的留存率上升。

為什么他們回來了？

因為「真香」。在試遍了市面上所有模型后，發(fā)現(xiàn)還是 DeepSeek 性價比最高：

• 免費或極低價
• 角色扮演能力足夠好
• 沒有惱人的內(nèi)容審查

輸家畫像：Llama 4 Maverick 們的悲劇

相比之下，像 Llama 4 Maverick 和 Gemini 2.0 Flash 這樣的模型，它們的留存曲線讓人心疼：

從第一周開始就一路向下，永不回頭。

為什么？因為它們來得太晚，也沒啥絕活。當它們發(fā)布時，用戶已經(jīng)找到了自己的「水晶鞋」，新模型只能淪為「備胎」。

在 AI 模型市場，遲到的代價是永久性的邊緣化。

各個 AI 的人設(shè)

在這場戰(zhàn)爭中，沒有誰能通吃，大家都在自己的 BGM 里痛苦或狂歡。讓我們給每個玩家貼上最準確的標簽：

Claude (Anthropic)：直男工程師的「神」

人設(shè)：偏科的理工男，只懂代碼，不懂風情

數(shù)據(jù)不會撒謊，Claude 長期吃掉了 編程（Programming）領(lǐng)域 60% 以上 的份額。雖然最近略有下滑，但在寫代碼這件事上，它依然是那座不可逾越的高墻。

用戶畫像：
- 超過 80% 的 Claude 流量都跟技術(shù)和代碼有關(guān)
- 幾乎沒人拿它來閑聊或角色扮演

Claude 就像那個班里的學霸——只有在考試時你才會找他，平時根本不會一起玩。

OpenAI：從「唯一的神」到「平庸的舊王」

人設(shè)：曾經(jīng)的霸主，如今的工具箱

OpenAI 的份額變化極具戲劇性：
- 2024 年初： 科學類查詢占比超過 50%
- 2025 年末： 科學類占比跌至不足 15%

它正在從「唯一的神」變成一個「什么都能干但什么都不精」的工具箱。雖然 GPT-4o Mini 的留存率依然能打，但在垂直領(lǐng)域，它已經(jīng)不再是唯一的選擇。

核心問題在于： 被自己的成功困住了。ChatGPT 讓它成為大眾品牌，但也讓它失去了專業(yè)領(lǐng)域的鋒芒。

Google (Gemini)：通才的焦慮

人設(shè)：什么都想要，什么都不精

谷歌像個茫然的通才。法律、科學、翻譯、通識問答都有它的身影，但：
- 在編程領(lǐng)域份額僅 15%
- 在角色扮演領(lǐng)域幾乎不存在

但在一個越來越垂直化的市場里，通才意味著平庸。

DeepSeek：野蠻人的勝利

人設(shè)：不按常理出牌的顛覆者，C 端娛樂之王

DeepSeek 用極致的性價比撕開了口子，證明了即使不依靠最強的邏輯推理，靠「好玩」+「免費」也能打下江山。

核心數(shù)據(jù)：
- 總使用量 14.37 萬億 token（開源第一）
- 67% 的流量是娛樂和角色扮演
- 回旋鏢效應(yīng)明顯，用戶試完別的還是會回來

它的成功證明了一件事：在消費級市場，「足夠好」+「足夠便宜」+「沒有限制」 就能通吃。

xAI (Grok)：馬斯克的「亂拳」打法

人設(shè)：半路殺出的程咬金，靠免費搶市場

Grok 的數(shù)據(jù)非常有趣：
- 早期 80% 都是程序員在用（Grok Code Fast 針對編程優(yōu)化）
- 免費推廣后，突然涌入大量普通用戶，用戶畫像瞬間變雜

免費能拉來流量，但流量 ≠ 忠誠度。一旦收費，這批用戶會立刻流失。

最后，讓我們用一張圖看懂這個江湖。

當前大模型市場已形成清晰的四大陣營格局：

首先是 「效率巨頭」 陣營，以 DeepSeek、Gemini Flash 為代表，核心優(yōu)勢在于 「便宜大碗」 的高性價比，專為跑量場景設(shè)計，尤其適用于無需復雜邏輯推理的重復性 「臟活累活」，成為追求效率與成本平衡的首選。

其次是 「高端專家」 陣營，Claude 3.7 與 GPT-4 是該領(lǐng)域的標桿，盡管定價偏高，但憑借頂尖的準確率和復雜任務(wù)處理能力，贏得了企業(yè)用戶的青睞。

與此同時，「長尾」 陣營的生存空間正持續(xù)收縮，數(shù)量眾多的小模型因缺乏差異化優(yōu)勢和技術(shù)壁壘，正逐漸被市場淘汰。

此外，以中國模型為核心的 「顛覆者」 陣營正快速崛起，憑借高頻迭代的技術(shù)更新、高性價比的定價策略以及深度本土化的適配能力，市場份額仍在持續(xù)擴張，成為攪動行業(yè)格局的關(guān)鍵力量。

藏在 100 萬億個 Token 背后的趨勢

作為觀察者，APPSO 從這份報告中觀察到的一些趨勢變化，或許將定義 AI 未來的競爭格局：

1. 多模型生態(tài)是常態(tài)，單模型崇拜是病態(tài)
開發(fā)者會像搭積木一樣，用 Claude 寫代碼，用 DeepSeek 潤色文檔，用 Llama 做本地部署。忠誠度？不存在的。

2. Agent（智能體）已經(jīng)吃掉了一半江山
推理模型（Reasoning Models）的份額已經(jīng)超過 50%。我們不再只想要 AI 給個答案，我們想要 AI 給個「思考過程」。多步推理、工具調(diào)用、長上下文是新的戰(zhàn)場。

3. 留存 > 增長
除了早期用戶留存率，其他的增長數(shù)據(jù)都是虛榮指標。

4. 垂直領(lǐng)域的「偏科」比全能更有價值
Claude 靠編程通吃，DeepSeek 靠娛樂稱王。想要什么都做的模型，最后什么都做不好。

5. 價格不是唯一變量，但「好用」是永遠的硬通貨
數(shù)據(jù)顯示，價格和使用量之間相關(guān)性極弱。真正的高端用戶對價格不敏感，而低端用戶只認那幾個「性價比神機」。夾在中間的平庸模型，死得最快。

6. 中國模型的進攻才剛剛開始
從 1.2% 到 30% 只用了一年。站穩(wěn)腳跟后，下一步是什么？是定義規(guī)則，還是被規(guī)則馴化？這將是 2026 年最值得關(guān)注的故事。

AI 的世界不是由發(fā)布會上的愿景定義的，而是由用戶每天真實發(fā)送的那萬億個 Token 定義的。

那些 Token 里，有人在寫代碼改變世界，也有人在和虛擬女友說晚安，理性的代碼與感性的對話并行不悖。

或許不得不承認，AI的發(fā)展，也是人類欲望的延伸。