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2025年，企业级AI的主战场在哪里？

发布日期：2025-12-12 20:38:15 浏览次数： 1521

作者：产业家

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大模型不再只是“会说话的搜索引擎”，而正在变成一个多模型协同的推理与决策层。在这个层上，谁能先踩到自己的“玻璃鞋时刻”，谁就有机会在未来几年的 AI 生态中，拥有属于自己的一块稳固地盘。

来源|A16z

编译|斗斗

出品|产业家

过去一年，AI 产业正在经历一次结构性转折：模型不再主要用于通用聊天，而是逐渐渗入研发、运营、客服、创意内容、工具链自动化等真正具有业务价值密度的生产环节。然而，关于一个最根本的问题——现实世界的大模型到底被企业和个人“用来做什么”——产业界反而缺乏基于大规模真实数据的认知。

在产品演示、基准测试和公开发布的光鲜叙事之外，真实的业务工作负载（workloads）、真实的模型选择偏好（model selection）、真实的付费结构（spend distribution）与长期留存（retention），才是决定 AI 产业形态的主导力量。

在OpenRouter与a16z联合发布的《State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》研究报告中，首次基于超过 100 万亿个真实推理 token 做了系统分析，为我们揭开了真实世界的 AI 使用地图。

本篇文章在尽可能完整保留原报告洞见的基础上，对技术趋势、需求结构、模型竞争格局与商业含义进行了重新梳理，力求呈现一幅更贴近产业决策、更贴近产品研发、更贴近实际工作负载结构的 AI 落地图景。

如果你关心未来几年企业级 AI 的主战场在哪里？哪些模型会成为长期基础设施，哪些只是短期热点？开源、闭源、中外模型将在产业链中扮演怎样的角色？如何理解 AI 模型的真实需求曲线？那么，下面这篇基于百万亿级数据的综合分析，将为你提供一份难得的产业级参考底图。

以下内容为《State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》研究报告原文的二次梳理。

前言：

在很长一段时间里，大语言模型更像一个“超级输入法”。它接受一段文本，再根据概率分布，把后面的字一句句补全。哪怕我们引入链式思维、RAG、工具调用，看上去模型好像在“思考”，本质上也只是一次前向推理的复杂包装。

这种状态在 OpenAI 推出 o1 推理模型之后出现了明显变化。o1 和之后的一系列推理模型，不再满足于“直接吐答案”，而是把思考过程内化为多步推理：先在内部生成、修正和筛选中间推理，再对外给出结论。也正是在这一波模型迭代的同时，现实世界的使用场景开始急剧扩张，从聊天写作延伸到编程辅助、复杂工具编排和自动化代理。

可惜，与热闹的讨论相比，我们一直缺少系统的数据来回答一个根本问题：这些模型到底在被怎样使用？

为了解答这个问题，研究者基于 OpenRouter 平台，分析了超过一百万亿 token 的真实调用记录，覆盖数百个模型、全球用户和近一年的时间跨度。文章后面的所有结论，都建立在这套大样本的统计之上。

要理解这些结论，先要搞清楚数据是如何收集的。

OpenRouter 是一个多模型聚合平台，汇集了六十多家提供商、三百多个模型，对外提供统一接口。每一次调用都会留下结构化记录：使用的是哪一个模型，输入和输出的 token 数量是多少，请求来自哪个计费地区，有没有触发工具调用，是否采用流式输出，以及延迟和错误等元数据。

出于隐私考虑，研究者看不到具体的提示词和回答内容，只能看到这些“壳信息”。为了推断“这次调用是用来干什么的”，他们从所有请求里抽取了大约 0.25% 的样本，把提示和回复送进 Google 的文本分类系统，根据层级标签把每次对话归到某个使用类别，比如编程、角色扮演、翻译、教育、成人内容等等，然后再把细标签归并为少数大类。通过这种方式，报告得以在不泄露用户具体内容的前提下，还原真实世界的使用结构。

在模型维度上，作者又做了几层区分：一是开源和闭源，看模型权重是否公开；二是中国模型和其他地区模型，根据开发主体所在地域划分；三是按参数规模，把模型分成小、中、大三个档次。用户地域则按计费地址而非 IP 判断，以获得更稳定的统计口径。

而基于这套标注体系，AI落地产业的图景逐渐显现。

一

开源 vs 闭源：

开源已经拿走了三分之一的盘子

有了数据基础，接下来我们先看最直观、争议也最大的一个问题：开源模型究竟用得多不多？

在总 token 量维度上，闭源模型依然是绝对主力，大约占到 70% 左右；但另一头，开源模型在一年之内的份额一路上涨，到 2025 年底已经稳定在 30% 左右。也就是说，开源不再是“小圈子爱好者玩具”，而是实打实承载了全球近三分之一的大模型推理量。

这种增长并不是线性慢涨，而是和几次关键的开源发布紧密绑定：Llama 3.3 70B、DeepSeek V3 / R1、Kimi K2、GPT-OSS 系列等模型的发布，都会在图表上带来清晰的“阶梯式上升”；更关键的是，这些台阶不是“一阵风”，在发布之后使用量能长期维持在高位，说明它们真的被纳入了稳定的工作流和产品。

在开源阵营内部，“中国模型”是一个非常亮眼的变量。

按年平均来看，中国开源模型大概占了全平台 13% 的 token 份额，与非中国开源模型几乎打平。有些周，甚至能达到全平台接近 30% 的 token 使用量。这背后，主要是 DeepSeek、Qwen 等家族在频繁迭代、持续扩容：每次新模型发布，都会带来一波新流量，并把旧流量迁移过来。

这意味着，中国模型不再只是本地市场的小生态，而已经成为全球开源版图中的重要一极。

如果只看开源模型内部份额，可以看到明显的“多极化”趋势：2024 年底，DeepSeek V3 + R1 在开源流量里几乎是霸榜状态；但随着 Qwen 3 系列、Kimi K2、GPT-OSS 等新选手不断加入，到 2025 年底，没有任何一个开源模型再能拿到超过 25% 的开源 token；Top 5–7 个模型的份额差距在缩小，大家一起瓜分市场。

这也给了模型开发者一个清晰信号：开源世界“爆款频出，但生命周期并不长”。想长期留在榜首，一次性做一个很强的模型远远不够，持续高频迭代才是刚需。

二

模型大小之争：

中等规模模型逐渐成为“甜点位”

开源世界经常会被问一个问题：到底要做多大的模型？这份报告也给出了一些行为层面的答案。

论文按参数量把开源模型分成三类：小模型：<15B、中模型：15–70B、大模型：≥70B。

对比“模型数量”和“实际使用份额”之后，可以看出几个趋势。

一是小模型数量很多，但使用份额在下降。各种 LoRA、专用小模型层出不穷；但它们往往只在极小的垂类或短期试验里出现，生命周期短，很难形成持续大规模使用。

二是中等规模模型使用份额快速上升。这一档被认为找到了比较好的“model–market fit”：能力足够强，能覆盖大部分复杂任务；成本又比超大模型低很多；像 Qwen2.5 Coder 32B、Mistral Small 3、GPT-OSS 20B 都是典型代表。

三是大模型并未出现单一王者。在 ≥70B 这个档位上，并没有哪一个模型吃掉绝大部分流量；Qwen3 235B、GLM 4.5 Air、GPT-OSS-120B 等都保持了一定份额。

换句话说，“小而美”很难吃到大众市场，“巨大无比”又太贵，中间这档综合能力和成本的模型，正在成为真正的流量承载者。大模型则更多被用在评估、重要决策和极难任务上。

三

开源模型拿来干什么？

一半陪你玩，一半帮你写代码

知道了“谁在用什么”，下一个问题自然是：他们用模型来做什么？

在所有开源模型的任务分布中，两个类别格外突出。一是Roleplay（角色扮演），大约占到了一半以上的 token；二是Programming（编程），大约占 15–20%。

这和大众想象中“模型主要用来效率办公、写邮件”的印象相当不同。

真实情况是大量用户在用开源模型做角色扮演、剧情创作、人物对话、同人故事甚至游戏系统；另一个大头则是代码生成、调试和辅助编程。

从产品视角看，这不难理解，对于“虚构内容”和“个性化体验”，开源模型限制更少，也更容易定制特定人设；对于编程，开源模型可以被深度内嵌到本地开发工具和自建基础设施里，利于控制成本和隐私。

如果单独抽出“中国开源模型”来看，结构又有些不同。角色扮演仍然是最大的类别，占比约33%，但编程和技术领域的使用量合计已占多数，达到39%。

这说明，在全球开源生态里，中国模型更倾向于被用在技术与工程方向：写代码、改脚本、看日志、做基础设施相关操作，而不仅仅是闲聊或娱乐。

进一步，如果只看“编程”这一种任务，格局又有所不同。闭源模型整体上依然承担了大部分编程流量，尤其是 Anthropic 的 Claude 系列，一直是代码类任务中的头号选手；在开源阵营内部，2025 年中期，中国开源模型一度在编程流量上占绝对优势（比如 Qwen Coder 系列）；到 2025 年底，欧美开源（LLaMA Code、GPT-OSS 等）追上甚至在部分时间段反超。

而在“角色扮演”这一类中，格局则更偏向开源与闭源两极并存，早期主要由闭源模型承载；随着开源模型能力和自由度的提升，后来角色扮演流量开始大量迁向开源，呈现出几乎对半分的状况。

综合看下来，开源模型在“高自由度娱乐/创作”场景已经与闭源平分秋色，在高精度编程与严肃推理上仍处于追赶，但进展极快。

四

推理模型与工具调用：

LLM 正在变成“多步决策引擎”

随着任务复杂度的提高，单轮“问一句，答一句”的模式逐渐显得吃力。因此，接下来这几个现象几乎是顺理成章的：推理模型普及、工具调用变多、上下文变长。

在时间维度上看，真正优化过“多步推理”的模型起初份额很小，甚至只是实验性的存在。但到 2025 年底，这类模型已经承担了超过 50% 的 token 流量。

这些模型包括：xAI 的 Grok Code Fast 1、Grok 4 Fast；Google 的 Gemini 2.5 Pro / Flash；OpenAI 的 gpt-oss-120b 等。

这表明，开发者在默认选择模型时，越来越偏向“会多步思考”的版本，哪怕它们的延迟稍高、成本略贵，也愿意为稳定的复杂推理能力买单。

工具调用（tool-calling）是另一条清晰的上升曲线。论文通过“finish reason = tool_call”的比例来估算工具调用的使用程度，结果显示工具调用的占比在一年之内稳步提升，只有在某些大客户短期爆量时出现尖峰。

早期，只有极少数模型（如 gpt-4o-mini、部分 Claude 3.5/3.7）承担了几乎全部工具调用流量；随着时间推进，越来越多模型实现了工具调用能力，新版本的 Claude、Gemini、xAI 模型也逐渐接力。

这也反过来说明对企业级、高价值场景来说，“没有稳定的工具调用”，已经成了很多模型的硬伤。没有 tool calling，模型就很难被纳入严肃的自动化工作流。

如果再看输入输出长度，就能更直观地感受到任务在变复杂。平均提示长度在一年内增长了约 4 倍，从 1,500 token 左右涨到 6,000；输出长度也从 150 涨到约 400，但增幅相对小，说明更多的 token 被用来提供上下文，而不是多写字。

更极端的是，在编程类任务中，序列长度往往是整体平均值的 3–4 倍。这很容易理解：看代码、分析日志、比对配置，本身就是对“长文本理解”和“局部推理”的考验。

结合上述三个趋势，推理模型、工具调用、长上下文，我们就能看出一个清晰的图景。

典型的大模型请求，正在从“回答一个问题”，转变为“驱动一个代理”：它读一大段上下文，调用工具干具体事，在内部做多轮思考，最后给出一个结构化的决策或结果。

五

任务类别全景：

编程和娱乐是两个超级引擎

当我们把所有模型（而不仅仅是开源）一起看，就会发现一些更宏观的趋势。

在所有类别中，编程（Programming）的增长最为夸张，2025 年初，编程相关请求大约只占所有 token 的 1 成出头；到 2025 年末，编程类任务已经吃掉了超过一半的 token。

这背后是 IDE 集成、代码助手、自动化研发流水线的全面铺开：IDE 原生集成 LLM 成为常态；自动生成单元测试、重构代码、跨项目理解代码库变成频繁操作；持续交付中的一些环节开始由模型辅助甚至主导。

在不同提供商中，分工也逐渐清晰。Anthropic 的 Claude 系列长期拿着 60% 以上的编程流量，是工程师群体的首选；Google、OpenAI、MiniMax 等各自占据部分份额，但整体来看，“写代码”作为 LLM 最重要的生产力场景之一，已经毫无疑问。

再看 Roleplay 类别，我们会发现一个有趣的结构，其中接近 60% 的 token 来自 “Games / Roleplaying Games”；另外约 15% 来自写作者资源（Writers Resources），又有 15% 来自成人内容（Adult）。

换句话说，很多用户并不是在随意闲聊，而是在进行“严肃的幻想活动”，比如写小说、写剧本、做世界观设定；扮演游戏角色、跑团、半即时叙事；以及探索成人幻想。

这部分需求在传统软件世界里几乎没有对标产品，如今被统统吸进了 LLM 里。它的商业化路径也许和“生产力工具”完全不同，更接近内容平台、游戏和虚拟陪伴。

此外，还有一大批“既高价值又高风险”的长尾领域，那就是健康（Health）：子类别高度分散，从疾病咨询到心理支持无所不包；金融、法律、学术研究，这类使用量不低，但尚未形成像编程、角色扮演那样清晰的主流模式。

这些领域有一个共同特点：对正确性要求极高、对错误容忍度极低。这也解释了为什么它们在成本上会偏高，但使用模式仍然比较谨慎、碎片化，大家都在试水，但还不敢“全身跳下去”。

六

不同模型提供商的“画像”：

谁在服务谁？

把任务类别再按模型提供商拆开，就能看到每家厂商在现实世界中的“定位”。

整体来看，大致有几种典型画像。

一是Anthropic（Claude），这类使用结构高度偏向编程和技术任务，Roleplay、闲聊类内容占比极小，整体气质非常“工程师 / 企业级”。

二是Google（Gemini 系列），这类任务分布更均衡，翻译、科学、法律、技术、知识问答都有；编程占比反而在缓慢下降，更像是“通用信息引擎”和“知识问答中枢”。

三是xAI（Grok），这类早期几乎所有流量都集中在编程；直到开放免费后，才逐渐在 roleplay、学术问答等方向扩展；展现出从“硬核工程工具”向“通用助手”扩张的轨迹。

四是OpenAI，一开始，科学类问题占了很大比例（尤其是和 Machine Learning & AI 相关）；随着新模型推出，编程 + 技术任务比例持续提高，年末已经超过一半；Roleplay 和日常聊天类请求占比显著下降，整体使用呈现“专业化”趋势。

还有就是以DeepSeek、Qwen为代表的中国厂商。DeepSeek更加偏向 roleplay 和轻量聊天，编程与科学比例相对较低，但有缓慢抬头；Qwen恰好相反，40–60% 的 token 用在编程上，roleplay 和 science 的占比随时间波动。

从这些画像可以看出，多模型生态之所以存在，不只是因为“大家都想分一杯羹”，而是因为不同模型确实在现实中服务了不同的用户群体和任务结构。这也是“多模型编排”未来越来越重要的原因，即没有一个模型能在所有维度都最好。

七

全球视角：

谁在用？用的是什么语言？

模型用得多不多，只是一个维度；另一个关键信息是：这些模型被哪些地区、哪些语言的人在使用？

按消费支出来看北美依然是最大的单一区域，但多数时间已低于全球总支出的 50%；欧洲稳居第二，长期维持在中高两位数百分比；亚洲是增长最快的地区，从最初约 13% 的份额，逐步提升到接近三分之一，已经与欧洲、北美形成三足鼎立的格局。

其中很大一部分增长，正是随着亚洲本地模型（尤其是中国模型）发布而被激发出来的——当本地语言、本地上下文、本地价格更有优势时，区域市场的活跃度自然会被抬高。

虽然地区分布在多极化，但在语言层面，模型使用仍然高度集中，英语占到了约 83% 的提示；简体中文约 5%；俄语、西班牙语和其他语言合计构成剩余的一小部分。

这一结构一方面反映了当前模型训练数据和能力的现实，那就是英语仍然是效果最好、资源最丰富的语言；另一方面也说明了未来的机会空间：多语言、本地化模型还有很大的成长余地。

八

留存与“玻璃鞋效应”：

好模型不是“涨一波就完事”

有了使用量，还不够理解一个模型的真实生命力，关键在于：用户会不会留下来？

论文通过 cohort 分析，把用户按“首次使用某模型的月份”分组，观察每一组在此后各个月份里还有多少用户还在继续使用。这时会发现一个特别有意思的现象，那就是大部分 cohort 的留存曲线在前几个月都掉得很快；但通常会有一两条“早期 cohort”的曲线明显高于其他批次，而且能长期维持在 30–40% 的高留存。

比如，Gemini 2.5 Pro 的 2025 年 6 月 cohort、Claude 4 Sonnet 的 2025 年 5 月 cohort，都展现出这种“高而稳定”的留存特征。

作者用“Cinderella Glass Slipper（灰姑娘的玻璃鞋）”来形容这种现象。简而言之，就是市场上存在着一批高价值、长期的任务，一直找不到“刚刚好”的模型；某一天，一个新模型出现，能力和价格恰好匹配这些任务需求，那一批用户就“试鞋成功”；一旦这类任务在某模型上跑通，上下游工具、流程、组织习惯都会围绕它搭建，迁移成本迅速变高；即便后来有性能略强的竞品出现，这批用户也不会轻易挪窝。

因此，一个模型是否真正抓住了高价值工作负载，不看一时的使用峰值，而要看它是否拥有这样的“玻璃鞋 cohort”。

在 DeepSeek 的留存曲线里，还出现了少见的“boomerang（回旋镖）效应”，即某些 cohort 在一开始几个月快速流失；但过了一段时间后，留存曲线又出现回升，说明原本流失的用户又回来用这款模型。

这很可能意味着一部分用户被其他新模型吸引走，评估试用一圈之后发现，某些指标（比如成本、速度或特定任务上的表现）DeepSeek 仍然更适合自己的工作流，于是又迁回。

这种“出走–回归”的行为，恰恰佐证了：行为数据不只是一次性偏好，而是持久比较之后的选择结果。

九

成本与使用：

不是“谁便宜就用谁”

最后一个关键问题是：价格到底有多重要？

大部分人很容易直觉地认为 AI 已经卷成了价格战，但报告的数据给出了更细致的答案。

把不同任务类别画在“每百万 token 成本（横轴，log）”和“总使用量（纵轴，log）”上，可以大致分成四类。

右上是高成本、高使用，例如 Technology、Science 等技术和科研类任务；左上是低成本、高使用，例如编程和角色扮演这两个流量怪兽；右下是高成本、低使用，例如金融、健康、学术、营销等专业场景；左下是低成本、低使用，例如翻译、法律咨询、冷知识查询等工具化场景。

特别夸张的是 Technology 类别，它在成本上是明显的离群点，但使用量依然很高，意味着当任务本身价值特别高（比如系统架构设计、复杂技术咨询）时，用户对价格极不敏感，反而更在乎模型的可靠性和能力上限。

如果换个角度，把每个模型作为一个点画在“成本 vs 使用”的图上，会看到模型价格下降 10%，使用量平均只上升不到 1%，总体相关性非常弱。但在聚类上却很清晰，即闭源模型集中在“高价、高使用”区域；开源模型则更多分布在“低价、中高使用”区域。

这说明闭源模型主要在抓高价值任务，用户愿意为其更高的性能和可靠性付钱；开源模型则更多承载了高体量、成本敏感的任务，比如大规模角色扮演和非关键生产环境中的编程。

同时也能看到某些很贵的模型使用量一般，却深度服务极少数关键任务，它们的价值不能简单用“token 数”来衡量；大量“便宜但一般”的模型，没有形成工作负载–模型的强匹配，即使价格压得很低，也不会自然跑出使用量。

一句话总结就是，价格重要，但远没有“是否真正解决了某类高价值任务”重要。

十

整体启示：

多模型、代理化和“玻璃鞋时刻”

把所有这些数据和现象放在一起，可以提炼出几个对未来几年都很重要的结论。

首先，未来是一个稳定的多模型世界。不同模型在不同任务上形成各自的“使用画像”；闭源抓高价值，开源吃高体量，各有生存空间；对应用开发者来说，押宝一个“终极大一统模型”风险太高，更现实的选择是：做模型无关，做多模型编排。

其次，真实世界的使用远不止“生产力工具”。在开源世界，超过一半的流量来自角色扮演、叙事创作和娱乐；这些场景需要的是持续性、趣味性、一致的人设，而不仅是事实正确；这意味着，我们需要全新的评估维度和产品形态，而不能只用“考试分数”和“基准测试”衡量模型。

另外，编程与代理式推理是关键战场。编程类任务成为增长最快的品类，序列最长、工具调用最多；推理优化模型已经占据过半流量，代理式使用成为主流；对模型和基础设施来说，长上下文、工具调用鲁棒性和整体工作流延迟的重要性，已经超过“单次回答的华丽程度”。

最后，护城河不在价格，而在“玻璃鞋时刻”。真正能留下来的，是那些第一次“刚刚好”地解决了一类工作负载的模型；一旦形成了关键任务上的深度绑定，后来的玩家哪怕性能略强、价格更低，也不一定能撬走用户；对模型提供方来说，重点不在于持续压价，而在于找到自己最擅长的任务带，把这部分用户服务好，保证可靠性和持续迭代。

结语

通过对超过 100 万亿个 token 的真实调用数据进行拆解，这份研究把我们常常“凭感觉”讨论的许多问题——开源 / 闭源之争、推理模型的价值、多模型生态、价格战与留存、编程和娱乐的相对重要性——都拉回了实证层面。

如果只用一句话来概括这份报告的内核，大概会是大模型不再只是“会说话的搜索引擎”，而正在变成一个多模型协同的推理与决策层。在这个层上，谁能先踩到自己的“玻璃鞋时刻”，谁就有机会在未来几年的 AI 生态中，拥有属于自己的一块稳固地盘。