揭秘AI真实用途：100万亿Token背后的荷尔蒙、代码与国产模型崛起 | AINEWS深度解读

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100万亿Token揭示的残酷真相：我们在用AI做什么？

当我们在谈论人工智能（AI）时，往往充斥着改变世界、生产力革命这样的宏大叙事。然而，真实的数据往往比发布会上的PPT更加诚实且露骨。近期，全球模型聚合平台 OpenRouter 联合硅谷顶级风投 a16z 发布了一份基于全球 100 万亿次 API 调用的重磅报告。这份报告撕开了 AI 行业的遮羞布，展示了全球用户在没有监管、不被记录在白皮书时的真实行为。

数据告诉我们，人类对 AI 的需求并非全是严肃的办公与科研，更多的是一种原始欲望的投射与生存技能的辅助。从“不可描述”的情感陪伴到为了生计的代码生成，再到中国国产大模型的惊人逆袭，这 100 万亿 Token 的背后，是一场关于人性、技术与地缘政治的深刻博弈。作为关注 AI 行业发展的观察者，我们需要透过这些数据，看清 AGI 时代的真实面貌。更多 AI资讯 和 AI新闻，请持续关注 AI门户 aigc.bar。

荷尔蒙与过家家：被忽视的“第一生产力”

报告中最令人反直觉，却又最符合人性的结论是：人类对 大模型 的最真实刚需，不是生产力，而是“荷尔蒙”和“过家家”。

数据显示，超过 50% 的开源模型算力被用于角色扮演（Roleplay）、虚拟恋人对话以及被标记为 NSFW（Not Safe For Work）的内容。这意味着，对于海量的 C 端用户而言，AI 首先是一个情感投射对象，其次才是一个工具。

情感寄托胜过冷冰冰的逻辑：用户渴望的是“陪我聊天，记住我的喜好”的虚拟伴侣，或者是“你现在是精灵公主”的沉浸式角色扮演游戏。

供需真空引发的报复性爆发：由于主流闭源模型（如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude）出于品牌安全考虑，对这类内容进行了严格审查，导致这部分巨大的需求涌向了审查较少、允许自由定制性格的开源模型。

这解释了为何那些在逻辑推理上并非顶尖，但在对话流畅度和角色代入感上表现优秀的模型能够迅速获得海量用户。在这个 人工智能 的新时代，满足情感需求或许比解决数学难题更具商业粘性。

国产模型的逆袭：从1.2%到30%的包围战

2024年对于中国 LLM（大型语言模型）来说，是具有里程碑意义的一年。报告显示，中国开源模型在全球使用量中的占比，从年初微不足道的 1.2%，飙升至年末的 30%。

这一惊人的增长主要归功于 DeepSeek 和 Qwen（通义千问）等国产模型的强势表现：

DeepSeek 的“回旋镖效应”：DeepSeek 以极高的性价比和宽松的内容策略，成为了开源界的霸主。其用户留存曲线呈现出独特的“回旋镖”形态——用户在尝试了其他模型后，往往因为性价比和体验问题，最终又回到了 DeepSeek 的怀抱。对于很多 C 端用户来说，DeepSeek 不仅仅是工具，更是娱乐神器。

Qwen 的编程统治力：Qwen 在编程领域的表现足以与国际顶尖模型 Claude 掰手腕，尤其是在中型模型市场（15B-70B 参数），Qwen 几乎一手创造并统治了这个细分领域。

这种“高频迭代+极致性价比”的打法，成功撕开了由 OpenAI 和 Anthropic 构筑的闭源帝国防线。想要了解更多关于国产 大模型 的最新 AI日报 和评测，请访问 aigc.bar。

编程：AI 唯二的真实刚需

除了情感陪伴，编程（Programming）是 AI 唯二的真实刚需，占据了约 15-20% 的使用场景。

Claude 的统治地位：在编程领域，Claude 依然是许多工程师心中的“神”。尽管面临挑战，但其在代码生成和逻辑处理上的精确性，使其长期占据了该领域 60% 以上的份额。

工具而非玩具：与角色扮演不同，编程需求的用户对模型的准确性和上下文理解能力要求极高。这也是为什么尽管开源模型在娱乐领域大杀四方，但在严肃的生产力场景中，闭源的高端模型依然由其不可替代的地位。

这也揭示了一个趋势：未来的 AI变现 之路，要么走向极致的情感满足（娱乐向），要么走向极致的效率提升（工具向）。夹在中间的平庸模型，注定会被市场淘汰。

市场格局：赢家通吃与生态分化

基于这 100 万亿 Token 的数据，我们可以清晰地看到当前 大模型 市场的四大阵营：

效率巨头：以 DeepSeek 为代表，主打“便宜大碗”，收割海量长尾需求。

高端专家：以 Claude 3.7 和 GPT-4 为代表，服务于对质量要求极高的企业级用户。

颠覆者：以中国模型为核心，凭借快速迭代和本土化适配，正在重塑全球格局。

长尾陪跑：那些既不够强也不够便宜的小模型，正在快速消亡。

报告提出的“灰姑娘的水晶鞋效应”非常值得深思：一旦用户发现某个模型完美解决了自己的痛点（无论是写代码还是谈恋爱），他们就会形成极强的路径依赖，很难再迁移。这意味着，留给新玩家的时间窗口正在快速关闭。

结语：AI 是人类欲望的延伸

这 100 万亿 Token 的数据，不仅是一份技术报告，更是一份人类学报告。它告诉我们，无论技术如何演进，人类最原始的需求——陪伴、性、创造财富（代码）——始终是驱动技术普及的核心动力。

AI 的发展，本质上是人类欲望的延伸。未来的竞争，不再是单纯的参数比拼，而是谁能更精准、更高效地满足这些深藏在 Token 背后的真实人性。对于关注 AGI 进程的我们来说，理解这些趋势，比单纯关注技术参数更为重要。

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