中国AI正在绕过大模型，直奔Agent时代（组图）

这是一场换道，而不是一次简单的追赶。

那个奥地利程序员帮中国做到了美国人没做到的事

2026年第一季度，中国大模型Token日均调用量首次超越美国。这一震动行业的数字并非源于用户数量的优势，而是单个用户消耗量的爆炸性增长。

Agent应用的普及，让部署了OpenClaw实例的用户消耗量达到普通聊天用户的数百倍。国家数据局数据显示，中国日均Token消耗从2024年初的约1000亿，到2025年中突破30万亿，至2026年2月达到180万亿。

在Agent浪潮中，中国之所以能率先完成大规模商业落地，背后存在一条被忽视的逻辑链：在OpenClaw出现前，中国AI仍在追赶美国；但在商业化速度上，中国凭借特定的时间节点跑到了前面。

Anthropic的封锁，意外成了最好的礼物

OpenClaw在全球扩散后，Anthropic和谷歌发现了一个商业挑战：订阅制无法支持Agent时代的算力消耗。一个支付49美元月费的用户，若运行7×24小时的Agent实例，其消耗的算力足以覆盖数百个普通用户。

为此，Anthropic宣布封禁通过个人订阅账号接入第三方工具的行为。这一决定虽然符合商业逻辑，却将数百万寻找稳定、低成本Agent后端的开发者推向了中国模型。

使用国产模型跑OpenClaw从技术选择变成了风险管理决策。MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen等国产模型不仅官方支持高频调用，成本仅为海外模型的几十分之一。在OpenRouter平台上，调用量最高的模型前五名中，中国占据四席。

在Agent时代，成本、稳定性和对高频调用的支持度，其重要性已排在模型质量之前。这个竞争维度的切换，恰好是中国AI的优势区间。

Token战争的底层逻辑：谁是AI时代的水电煤

阿里在2026年3月成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO直接带队，核心目标是创造、输送并应用Token。这基于一个清晰的产业判断：Token正成为像电力或带宽一样的基础能源。

大模型成为产能设施，云服务成为输配网络，应用则是消费终端。中国AI过去两年一直在降低Token工厂的原料成本。例如DeepSeek以极低成本训练出高性能模型，MiniMax则将Agent调用能力压缩至高效推理模式，以“每小时1美元”的定价抢占市场。

中国AI的商业化主战场已从App打开率转向Token流动量。这种依赖基础设施规模效应和成本护城河的逻辑，构成了难以颠覆的竞争优势。

大厂战的真相：他们不是在卖龙虾，是在卖铲子

腾讯、阿里、字节、百度对OpenClaw热潮的涌入具有深层战略。腾讯通过线下安装会吸引用户使用TencentCloud，阿里则在云端引导用户创建API Key。

这种“卖铲子”的生意本质上是利用开源工具作为流量入口，从而带动自身的算力基础设施业务。其中阿里的战略意义在于，它试图在下一个范式到来前，将Token的生产、分发和消费整个链条掌握在自己手中。

中国独有的产业化速度，从哪里来

中美在Agent浪潮中表现出结构性差异。美国主要停留在开发者社区和社交网络上的讨论，而中国则实现了从开源框架到大众消费产品的极速转化。

首先是超级App生态的适配。微信、飞书等应用作为中国职场的中枢，让能操作这些软件的Agent具有极高的实用价值。

其次是强烈的降本增效需求。中国企业和个人对“用更少的人做更多的事”有迫切性，形成了庞大的市场。

最后是人才积累。历经“百模大战”存活的团队，拥有精准的用户理解和极强的执行能力，能在机会窗口打开时迅速切入。

弯道超车的真实边界

虽然中国在商业化速度上胜出，但在基础技术代际上并无领先。底层模型的复杂推理能力，如高难度代码重构和科学推断，仍以海外旗舰模型为首选。

Agent生态也面临任务标准化的问题。一旦涉及非标的模糊决策或复杂组织政治，中美模型均面临准确率下降的短板。同时，安全隐患是紧迫的问题，Agent权限边界的漏洞可能导致数据外泄。

中国企业的机会在于进入金融、医疗、制造等高壁垒的垂直场景。深度，而非简单的通用框架，才是真正的护城河。

这场竞争的真正胜负手，不在技术

Agent时代的竞争更像是一场基础设施战争。谁能将AI算力变成公共服务，并嵌入真实工作流程，谁就拥有入场券。

中国目前凭借用户规模、商业模式验证和Token基础设施体量积累了先发优势。但这并不意味着终局，OpenAI、谷歌和微软都在利用原生支持和生态整合能力进行反击。

真正的胜负将在未来几年见分晓。届时技术差距会缩小，用户信任、数据护城河和行业深度将决定最终的赢家。