近期，全球AI大模型市场出现显著波动，中国大模型的周调用量连续两周下滑，引发行业广泛关注。据权威数据平台统计，上周全球AI大模型总调用量降至20.6万亿Token，其中中国大模型调用量为4.441万亿Token，环比下降23.77%；而美国大模型调用量则环比增长20.62%，达到4.908万亿Token，时隔两个月首次超越中国。
在具体模型表现上，中国仍有四款大模型跻身全球调用量前九。DeepSeek V3.2以1.28万亿Token位列第二，MiMo-V2-Pro以1.15万亿Token排名第四且环比增长90%，MiniMax旗下M2.5和M2.7分别以1.05万亿和0.961万亿Token位列第六、第七，但M2.7环比下降19%。这一数据反映出中国大模型市场内部呈现分化态势，部分模型仍保持增长，但整体增长势头明显放缓。
市场分析认为，调用量下滑的首要原因是价格策略调整。在市场培育初期，为快速扩大用户规模，国内大模型企业普遍采用低价甚至免费策略。但随着技术成熟和市场份额初步稳定，企业开始逐步提高调用价格。这种转变对中小开发者和资金有限的企业造成显著压力，迫使他们在调用大模型时更加谨慎，甚至需要提前报备并评估实际产出效益。
应用场景的深刻变革是另一重要因素。以智能体为代表的新一代AI应用，从被动响应转向主动完成任务，导致词元消耗量呈指数级增长。传统问答式交互单次调用仅需少量Token，而智能体处理复杂任务时，多轮推理和动态决策使调用成本爆发式上升。有开发者反映，简单任务在短时间内即可消耗数百万Token，费用动辄数十上百元，这种成本压力远超预期。
市场热度的理性回归同样影响调用量变化。智能体等新应用初期凭借新奇效应吸引大量关注，但随着使用深入，用户发现其实际能力与预期存在差距。普通用户面临较高操作门槛，企业则发现落地成本与收益不匹配，难以形成规模化应用。这种理想与现实的落差，导致市场从短期狂热转向长期理性，调用量随之回落至合理区间。
面对市场变化，国产大模型企业正在探索新的发展路径。部分企业通过技术创新降低成本，例如DeepSeek V4采用稀疏注意力架构和混合专家模型，显著降低推理成本，甚至选择逆市降价。这种策略既依托中西部地区绿色能源优势降低算力成本，又通过技术优化减少单次推理消耗，为行业提供了新的发展思路。
当前，AI大模型产业正经历深刻转型，企业需要在价格策略与市场竞争力之间寻求平衡。过度追求高价可能导致用户流失，而持续低价则可能影响盈利能力。业内专家建议，企业应结合自身技术实力、市场定位和成本结构，制定既能覆盖成本又具吸引力的定价策略，同时持续优化产品性能，降低词元消耗，以在激烈的市场竞争中保持长期优势。
