眾所周知，目前在AI上，中美差距已經完全消失，從曾經剛開始的的落後1-2年，到如今，中國已經追趕上來，甚至超越了。
經過主流媒體的測試，目前中國AI大模型的差距已經完全追上了美國，更重要的是，在token的調用量上，中國已經超過了美國。
截止至今年3月底，中國日均詞元調用量突破了140萬億，相比於2024年初的1000億個，增長了1000多倍了。
而截至2026年3月，美國日均Token調用量約為120萬億Token，這一定程度上說明中國在ai的使用量上也超過了美國。
同時從OpenRouter發布的最新數據來看，從3月份開始，中國AI大模型的Token用量，也超過了美國的Token調用量。
在OpenRouter發布的AI調用量排名上，前幾名，清一色的中國AI，而美國AI完全打不過。
為什麼會這樣呢？原因在於中國的Token成本太低了。
數據顯示，美國Anthropic的Claude Opus 4.6每百萬輸出Token定價75美元（約540元人民幣）。
而中國的DeepSeek V3.2每百萬輸出Token定價0.42美元（約3元人民幣），相差170倍。
成本低，意味著消費者可以低成本的使用AI，完全不用考慮費用的問題。價格其實是一個產業普及的最重要的原因，所以大家願意用，用的多了自然發展的就更快，那麼迭代也就會更快。
而成本高，大家就不太願意用，一旦沒什麼人用，它的成本就會更高，迭代的速度也會更慢，發展的自然也會更慢。
為什麼中國的token成本這麼低呢？
原因是多方面的，與電力、演算法、GPU等等有關。
不過，說真的，每一百萬輸出Token低到3塊錢，也是讓人沒有想到的，因為之前南方電網，是做過測試的，每生成100萬個Token的平均耗電量約為15—20度， 我們就取17.5度電吧。
就算在貴州、雲南等新能源富集區，通過電力市場化交易，風電、光伏的上網電價在0.3元/度左右，這樣算下來，僅電力成本這一項，就達到了5塊多錢。
還要考慮演算法研究投入，還要考慮AI晶元的投入，實際成本，肯定是不止5塊錢100萬Token的這個價格的，很多時候，也確實是在打價格戰。
但在美國，那肯定是不一樣的，美國的電力成本更高，再加上美國的AI企業，最喜歡大量的堆GPU，晶元成本也更高，之前有數據顯示，在美國不說賺錢，最低成本的Token，每一百萬Token的生成，也至少要達到50美元左右，也就是350多塊錢去了，
所以，大家都不賺錢，其成本也會高達50倍以上，這也是為何美國AI，越來越不行的原因，因為大家用不起，不敢用，捨不得用，投入產出比不行，而在中國，這都不是問題。
