众所周知，目前在AI上，中美差距已经完全消失，从曾经刚开始的的落后1-2年，到如今，中国已经追赶上来，甚至超越了。
经过主流媒体的测试，目前中国AI大模型的差距已经完全追上了美国，更重要的是，在token的调用量上，中国已经超过了美国。
截止至今年3月底，中国日均词元调用量突破了140万亿，相比于2024年初的1000亿个，增长了1000多倍了。
而截至2026年3月，美国日均Token调用量约为120万亿Token，这一定程度上说明中国在ai的使用量上也超过了美国。
同时从OpenRouter发布的最新数据来看，从3月份开始，中国AI大模型的Token用量，也超过了美国的Token调用量。
在OpenRouter发布的AI调用量排名上，前几名，清一色的中国AI，而美国AI完全打不过。
为什么会这样呢？原因在于中国的Token成本太低了。
数据显示，美国Anthropic的Claude Opus 4.6每百万输出Token定价75美元（约540元人民币）。
而中国的DeepSeek V3.2每百万输出Token定价0.42美元（约3元人民币），相差170倍。
成本低，意味着消费者可以低成本的使用AI，完全不用考虑费用的问题。价格其实是一个产业普及的最重要的原因，所以大家愿意用，用的多了自然发展的就更快，那么迭代也就会更快。
而成本高，大家就不太愿意用，一旦没什么人用，它的成本就会更高，迭代的速度也会更慢，发展的自然也会更慢。
为什么中国的token成本这么低呢？
原因是多方面的，与电力、算法、GPU等等有关。
不过，说真的，每一百万输出Token低到3块钱，也是让人没有想到的，因为之前南方电网，是做过测试的，每生成100万个Token的平均耗电量约为15—20度， 我们就取17.5度电吧。
就算在贵州、云南等新能源富集区，通过电力市场化交易，风电、光伏的上网电价在0.3元/度左右，这样算下来，仅电力成本这一项，就达到了5块多钱。
还要考虑算法研究投入，还要考虑AI芯片的投入，实际成本，肯定是不止5块钱100万Token的这个价格的，很多时候，也确实是在打价格战。
但在美国，那肯定是不一样的，美国的电力成本更高，再加上美国的AI企业，最喜欢大量的堆GPU，芯片成本也更高，之前有数据显示，在美国不说赚钱，最低成本的Token，每一百万Token的生成，也至少要达到50美元左右，也就是350多块钱去了，
所以，大家都不赚钱，其成本也会高达50倍以上，这也是为何美国AI，越来越不行的原因，因为大家用不起，不敢用，舍不得用，投入产出比不行，而在中国，这都不是问题。
