在当今数字化时代，人工智能（AI）尤其是大型语言模型（LLMs）正以前所未有的速度改变着我们的世界。关于模型在实际应用中的真实使用情况和影响，我们仍缺乏系统性的实证研究。基于此，OpenRouter 和 a16z 联合发布了《State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》报告，通过分析 OpenRouter 平台上超过 100 万亿个 Token 的真实用户交互数据，深入探究 LLMs 在全球范围内的实际使用情况。报告揭示了开源与闭源模型的竞争格局、推理优化模型的崛起、编程与角色扮演的主导地位、AI 使用的全球化趋势，及用户留存和成本动态等关键问题，为理解 LLMs 的现状和未来发展方向提供全新的视角和数据支持。

背景与研究意义

OpenRouter和a16z联合发布的深度调查揭示了AI领域正经历一场前所未有的「大分流」。报告基于OpenRouter平台的100万亿个Token的真实用户交互元数据，覆盖2023年末至2025年11月（核心聚焦近1年），涵盖全球300多个模型、60多个提供商，是迄今为止规模最大的LLM实证研究。此前，评估AI模型影响力的指标往往局限于学术基准测试或宣称的用户数量。OpenRouter提供了首个基于真实算力消耗的上帝视角，揭示出开发者和企业究竟在如何使用AI。

开源模型的崛起

开源与闭源模型的对比：

• 闭源模型：仍主导高价值场景，占总Token使用量约70%，尤其在企业级、受监管任务（如金融合规、医疗咨询）中，用户更倾向选择OpenAI、Anthropic、Google等厂商的专有模型（如Claude 3.7 Sonnet、GPT-5 Pro）。
• 开源模型：2025年末占比稳定在30%，增长具备“持续性”，非短期实验性使用，是深度融入生产环境（如DeepSeek V3、Qwen 3 Coder发布后，流量峰值能长期维持）。

中国开源模型的爆发：

• 数据：2024年末，中国模型的使用份额仅为1.2%；到了2025年下半年，在某些周次，中国OSS模型（如DeepSeek、Qwen、MiniMax、Kimi、GLM等）的使用量甚至占据所有模型流量的近30%。
• 核心优势：
  • 迭代速度快：DeepSeek、Qwen家族通过“高频更新”（如每月1-2个新版本）快速适配不同的场景（如长上下文编程、中文角色扮演）。
  • 场景适配强：在中文处理、角色扮演、代码生成（如Qwen 3 Coder）等领域，性能接近甚至超越开源模型（如Meta LLaMA 3.3）。

模型规模偏好：“中型模型”成新主流

• 小模型（<15B参数）：份额持续下降，虽有Google Gemma 3.12B等新品，因能力有限，用户易“频繁切换”，难以形成稳定粘性。
• 中型模型（15B-70B参数）：2025年异军突起，代表模型如Qwen2.5 Coder 32B、Mistral Small 3，在“能力（推理、代码）”与“效率（成本、latency）”间实现最优平衡，成为开发者首选。
• 大模型（>70B参数）：需求多元化，不再是“唯一选择”——Qwen3 235B、GPT-OSS-120B等虽性能强，因成本高，仅在复杂任务（如系统架构设计）中使用。

使用场景“两极分化”，编程与角色扮演统治流量

开源模型：角色扮演（Roleplay）占半壁江山：

• 数据：开源模型中，52%的Token用于角色扮演，远超“生产力场景”（编程占15%-20%，写作占5%）。
• 场景细节：包括游戏NPC对话、同人小说创作、虚拟伴侣互动等，核心需求是“灵活回应、情感细腻度、低内容限制”，开源模型能自由微调，不受商业安全过滤器约束（如DeepSeek Chat V3支持自定义角色人设，Qwen角色扮演模型能维持长对话一致性）。

全平台：编程成“第一大场景”，竞争最激烈：

• 爆发式增长：编程任务的Token占比从2025年初的11%飙升至年末的50%+，成为LLM最核心的生产力应用（如代码生成、调试、代码库理解）。
• 市场格局：
  • Anthropic（Claude系列）：长期垄断编程场景60%+份额，2025年11月首次跌破60%。
  • 追赶者崛起：OpenAI从2%升至8%，Google稳定在15%，中国OSS（Qwen Coder、DeepSeek R1）快速渗透，MiniMax等新势力周度份额波动显著（模型质量/latency微小变化即影响选择）。

Agentic推理成新范式，AI从“生成器”变“分析引擎”

推理模型：半年内占比超50%：

• 范式转变：2024年12月OpenAI o1模型（代号“草莓”）发布，标志LLM从“单通道文本生成”转向“多步内部推理”——o1通过“潜在规划、迭代优化”提升数学逻辑、多步决策能力，后续GPT-5、Claude 4.5、Gemini 3等跟进，2025年末推理模型Token占比突破50%。
• 头部模型：xAI的Grok Code Fast 1异军突起，占推理场景Token量约25%，超越Google Gemini 2.5 Pro（20%）、OpenAI GPT-OSS-120B（15%）。

工具调用与长上下文：Agentic的“两大支柱”：

• 工具调用常态化：2025年工具调用请求占比稳步上升（排除5月异常峰值），Anthropic Claude 4.5 Sonnet（9月末后快速占比30%）、xAI Grok Code Fast（15%）是主要承接者，标志AI从“对话者”变为“系统组件”（如调用API查数据、执行代码）。
• 上下文长度暴涨：
  • 平均prompt长度：从2024年初的1500 Token增至2025年末的6000 Token（4倍增长）。
  • completion长度：从150 Token增至400 Token（3倍增长）。
  • 核心驱动：编程任务（代码库理解、调试需20000+ Token输入），其他场景（如文档分析）上下文增长平缓。

LLM被用来做了什么？

编程成第一大核心任务：

• 数据：编程类请求Token占比从2025年初的11%飙升至年末的50%+，成为增长最稳定的类别，涵盖代码生成、调试、数据脚本编写等场景，标志LLM从探索性对话转向应用性工具，深度嵌入开发者工作流程。
• 市场竞争格局：
  • Anthropic Claude系列：长期垄断编程场景60%+份额，2025年11月首次跌破60%。
  • OpenAI：份额从2%升至8%。
  • Google：稳定在15%。
  • 中国OSS（Qwen、Z.AI）及MiniMax等新秀：快速渗透，开发者对模型质量和延迟的微小变化高度敏感。

十二大常见任务的内部结构：

• 角色扮演：占开源模型Token使用量的52%，其中60%集中于“游戏/角色扮演游戏”，作家资源（15.6%）、成人内容（15.4%）占比相近，并非随意聊天，而是具有明确的类型化场景需求。
• 编程细分：超2/3流量属于“编程/其他”，需求广泛通用；开发工具（26.4%）占比提升，专业化趋势显现。
• 长尾领域特征：
  • 科学领域：80.4%的查询聚焦“机器学习与人工智能”，以元AI问题为主，而非传统STEM主题。
  • 健康领域：分布最分散，子标签占比均不超25%，涵盖医学研究、咨询、诊断等，需求复杂且敏感。
  • 金融、法律领域：标签分散，缺乏成熟的专用LLM工作流程，应用仍处于探索阶段。

LLM的使用在不同地区有何差异

区域使用分布：

• 北美：仍是最大市场（占比47.22%），但份额持续下降。
• 亚洲：占比从13%翻倍至31%，成为增长最快的消费市场。
• 欧洲：稳定在15%-20%。
• 国家层面：美国以47.17%遥遥领先，新加坡（9.21%）、德国（7.51%）、中国（6.01%）位列其后，全球超60个国家参与LLM使用。

语言分布：

• 英语：占绝对主导（82.87%），反映开发者用户基数与英语模型的普及性。
• 简体中文：占比4.95%，俄语（2.47%）、西班牙语（1.43%）紧随其后，非英语语种需求逐步提升。

用户留存规律：“灰姑娘水晶鞋效应”决定长期粘性

核心现象：

• 多数模型用户留存率呈现“高流失、快速衰减”特征，但存在基础用户群：这部分用户的工作负载与模型形成深度契合，产生经济和认知惯性，即使新模型发布也难以迁移。
• “灰姑娘水晶鞋效应”：新模型若能精准匹配未被满足的高价值工作负载，即可锁定基础用户群；反之无法建立稳定粘性，用户持续探索替代模型。

典型留存模式：

• 先发优势型：如Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Pro的早期用户群，在模型发布初期形成稳定匹配，留存率长期高于后续用户群。
• 不匹配型：如Gemini 2.0 Flash、Llama 4 Maverick，未建立高性能基础用户群，各批次用户留存率均偏低。
• 回旋镖效应：DeepSeek模型用户在流失后出现回流，原因是用户测试竞品后，确认其在专业性能、成本上更具优势。

成本与使用动态，市场分层显著

开源与闭源模型对比：

• 闭源模型：集中在高成本、高使用量的象限，主要处理高价值任务。
• 开源模型：主要集中在低成本、高使用量区域，主要处理大量、成本敏感的任务。

成本-使用量四象限分布：

• 高级工作负载（高成本、高使用）：技术、科学任务，用户愿为复杂推理（如系统架构设计）支付溢价。
• 大众市场驱动（低成本、高使用）：编程、角色扮演，开源模型凭借成本优势占据主导，用户参与度堪比专业任务。
• 专业领域专家（高成本、低使用）：金融、健康、法律，需求小众且高风险，对准确性要求极高。
• 小众实用工具（低成本、低使用）：翻译、trivia，需求已高度商品化，替代方案充足。

市场定价与用户行为特征：

• 需求弹性低：宏观层面，价格变化对使用量影响较小；微观层面，企业用户愿为关键任务支付高价（如GPT-4、Claude 3.7 Sonnet），开发者和业余用户则对成本敏感。
• 杰文斯悖论迹象：低成本模型（如Gemini 2.0 Flash、DeepSeek V3）因效率提升，被广泛集成到更多任务中，最终总Token消耗量反而飙升。
• 模型分层竞争：市场呈现四类原型——高端领导者（Claude系列）、高效巨头（Gemini Flash、DeepSeek V3）、长尾模型（Qwen 2-7B）、高级专家（GPT-5 Pro），差异化（延迟、上下文长度、可靠性）仍是核心竞争力。

讨论与启示

核心洞见：

• 多模型生态成主流：无单一模型可覆盖所有场景，闭源模型主导高价值任务，开源模型占据低成本高容量场景，开发者需灵活集成多模型。
• 用途超越生产力：角色扮演等娱乐场景占比极高，凸显面向消费者的叙事、情感互动类应用潜力，模型评估需兼顾一致性与对话体验。
• Agentic推理成新范式：从单回合生成转向多步骤规划、工具调用，评估标准从语言质量转向任务完成度。
• 全球化与区域化并行：亚洲市场崛起，中国开源模型成为重要力量，LLM需适配多语言与文化场景。
• 留存比增长更关键：“水晶鞋效应”下，精准匹配高价值工作负载的模型才能建立长期用户粘性。

局限性：

数据仅覆盖OpenRouter平台，未包含企业本地部署、内部系统；部分分析依赖代理指标（如工具调用识别推理任务），结果具有指示性非绝对性。

未来趋势：

LLM将深度融入全球计算基础设施，竞争焦点从模型参数规模转向任务完成效率、成本控制、场景适配性；智能体推理将逐步成熟，推动LLM从“生成工具”升级为“决策引擎”。

报告地址

• 报告官网：https://openrouter.ai/state-of-ai