摘要：随着大语言模型的革命性进步，人工智能在各个领域的应用得以广泛普及。这也引发了世界大国在该领域的新一轮竞争，尤其是中美之间。本文基于美国兰德公司的研究《中美人工智能市场竞争：分析大语言模型的全球使用模式》，首先分析个人用户对中美几个主流大模型产品的使用情况，然后进一步探索关键驱动因素，以便为我国大模型产品提高国际市场竞争力提供参考。
关键词：大模型、人工智能、中美、DeepSeek
（图片来源于兰德公司报告，如有侵权请联系删除）
中美正在加大投入以争夺人工智能领域的主导地位。这场竞争意义重大：人工智能的主导地位很可能在经济增长、地缘政治影响力以及国家安全方面带来优势。尽管美国公司持续开发出性能突出的模型，但这种优势可能并不足以应对未来的竞争。前沿人工智能模型已变得无处不在，两国模型之间的性能差异也逐渐缩小。因此，未来的竞争可能取决于有效的应用和部署，而非单纯的创新。
模型使用情况是理解人工智能领域发展的重要指标，原因包括以下几个方面：一是模型能够为人工智能企业带来营收和长期生存能力；二是采用国产大模型能够保障隐私和数据安全；三是大模型的广泛使用将提升对应研制国家作为全球技术领导者的形象，从而增强其制定行业标准的能力；四是服务于广泛国际用户群的模型能够帮助获取下一代人工智能模型的训练数据。
以往的研究主要从计算能力和先进算法的角度考察中美两国的人工智能能力，但尚未有研究能够全面分析评估中美大语言模型（LLM）的全球扩散模式。本文旨在填补这一空白，系统回顾当前全球LLM的使用情况，并比较中美模型的全球应用情况。
本文主要利用大语言模型平台的网站流量分析，量化中美两国模型在全球的市场份额，识别出了中国模型已站稳脚跟的国家和地区，并探讨了自2025年1月DeepSeek R1发布以来，这些地区的使用模式发生了哪些变化。此外，本文还考察了可能推动模型普及的三个因素，分别是价格、多语言服务，以及中美两国通过人工智能外交手段积极推动模型普及的举措。
美国
中国
chatgpt.com; openai.com
gemini.google.com
perplexity.ai
claude.ai
copilot.microsoft.com
grok.com
meta.ai
deepseek.com
kimi.com; kimi.moonshot.com
doubao.com
yiyan.baidu.com; ernie.baidu.com
metaso.cn
Tongyi.aliyun.com; tongyi.com; qwen.ai
yuanbao.tencent.com
chatglm.cn
xfyun.cn
cici.com; ciciai.com
tiangong.cn
coze.com
hailuoai.com
表1.本文分析的中美大语言模型提供商
中美大语言模型全球使用情况
1.使用趋势
图1展示了本文针对大语言模型使用情况的分析结果。其中，模块A显示了中美LLM服务的月度总访问量；模块B为中国LLM服务的访问量，同时重点展示了DeepSeek的显著增长；模块C则是中国LLM服务的全球市场份额。
图1. LLM使用分析（2024年4月—2025年8月）
根据以色列市场研究公司Similarweb的使用数据，全球LLM市场正经历快速增长。如图1模块A所示，2024年4月至2025年5月，主要LLM平台的网站访问量增长了三倍，从每月24亿次增至近78亿次。在这一增长时期，美国模型保持了压倒性的市场主导地位。截至2025年5月，美国模型占据了全球LLM网站访问量的约92%。
DeepSeek R1上线后，中国大语言模型网站的月访问量从2024年12月的1.36亿次飙升至2025年2月的7.63亿次，短短两个月内增长了461%。值得注意的是，DeepSeek的激增并未蚕食其他中国模型的流量，这些模型在此期间继续保持增长势头。相反，DeepSeek的成功扩大了中国大语言模型的整体市场，导致中国大语言模型的市场份额在两个月内从3%飙升至13%。
截至2025年8月，中国模型的市场份额降至约6%，其他来源的数据评估佐证了这一结果。根据追踪移动应用下载量的平台Sensor Tower统计，截至2025年6月，DeepSeek在手机应用市场被下载和安装的次数约为ChatGPT和Gemini下载量总和的十分之一左右。OpenRouter汇总了开源模型（不包括较新的ChatGPT模型）的token使用情况，其报告称，到2025年8月，中国模型约占其服务处理的所有token的16%。此外，清华大学的研究人员估计，到2025年7月中旬，中国模型的市场份额将低于10%。
2.区域差异
中国大语言模型的采用模式因地区而异。图2展示了DeepSeek发布前后（2024年4月至12月与2025年1月至5月），中国大语言模型（主要是DeepSeek）在本文数据集涵盖的135个国家/地区的市场份额增长情况。其中，黄色代表小幅增长（5%或以下）；橙色代表中等增长（5%—10%）；红色代表显著增长（10%以上）。
数据显示，2025年，中国大语言模型在全球总使用量中所占份额均有所增长。增幅最大的国家包括俄罗斯以及中东、非洲和南美洲一些国家。增幅较小的主要包括欧洲、东亚、南亚国家以及澳大利亚，这些国家多为美国盟友。
图2. DeepSeek R1发布之后，中国LLM在全球的使用情况变化
图3显示了中国大语言模型采用率的显著增长，并比较了DeepSeek发布前后30个国家的市场渗透率。各国排名依据是2025年中国大语言模型在该国的使用份额。在DeepSeek R1发布之前，中国大语言模型仅在中国内地和香港市场拥有显著的市场渗透率。2025年DeepSeek发布后，中国大语言模型在11个国家/地区的市场份额超过20%，在30个国家/地区的渗透率超过10%。
图3. 2024年3月至12月（左）和2025年1月至8月（右）中国LLM使用份额最高的30个国家/地区
大语言模型使用驱动因素
本节评估了可能影响全球用户对大语言模型的选择的三个因素，分别是模型定价、外语支持以及中美相关的外交举措。然而评估结果显示，这三个因素均无法有效解释前述使用情况。鉴于此，分析认为模型性能可能是最主要的影响因素。未来的研究应着重探索这一驱动因素。
1.模型定价
为了评估模型定价作为大语言模型普及的潜在驱动因素，本文收集了2025年7月5日至7月20日期间，中美使用率最高的五家大语言模型提供商的定价数据（见表2）。数据主要涉及是否提供免费版本以及API的token计费模式。相比之下，后者以统一的文本计算单元为计价标准，使得在等量服务规模（以100万token为基准）下能够进行直接的价格比较。
评估结果显示，所有主流模型都提供免费选项，尽管大多数美国公司会设置一些限制。中国模型的付费版本价格要低得多，通常只有美国模型的六分之一到四分之一。例如，DeepSeek R1每百万个输入token收费0.55美元，而ChatGPT则为2美元；输出成本分别为2.19美元和8美元。
对于大多数商品和服务而言，价格是关键的竞争因素。然而，由于主流模型普遍提供免费版本，目前尚不清楚中美大语言模型之间的价格差异是否会影响用户的选择决策。ChatGPT的数据显示，约98%的用户依赖免费版本，仅2%的用户升级到了付费订阅。如果其他服务提供商也遵循这一模式，那么本文记录的使用模式反映的主要是免费用户的行为，而非价格敏感型的购买决策。
换言之，尽管中国模型提供的API定价远低于美国，但大多数用户可能根本不会直接感受到这些价格差异。虽然这并非定论，但这一因素表明，价格目前并非上述模型使用情况的关键驱动因素。
国家
模型最新版本
是否提供免费版本
API输入成本（每100万输入token）
API输出成本（每100万输入token）L
美国
ChatGPT 4.1
是
$2
$8
美国
Gemini 2.5 Pro
是
$1.25
$10
美国
Copilot GPT 4.1
是
$2
$8
美国
Grok 4
是
$3
$15
美国
Claude Opus 4
是
$15
$75
美国
Perplexity Sonar Pro
是
$3
$15
中国
DeepSeek-R1
是
$0.55
$2.19
中国
文心一言4.5
是
$0.56
$2.2
中国
Kimi-k2
是
$0.14
$2.24
中国
通义千问3-32B
是
$1
$4
中国
豆包-seed-1.6
是
$0.8
$2
表2. 截至2025年7月21日，美国和中国主要大语言模型的费用
2.多语言功能
能否用母语使用大语言模型显然是影响用户选择的重要因素。为了探究这一维度，本文统计了美国和中国主流大语言模型声称支持的语言数量。值得注意的是，模型可能声称支持某种语言，但实际提供的流畅度、文化准确性和语境理解能力却可能存在巨大差异。
表3展示了中美主要大语言模型的多语言支持能力，美国模型通常比中国模型提供更详细的语言列表。例如，ChatGPT 4.1列出了29种达到专业级支持语言，以及20种中等水平支持的语言。几乎所有模型都支持英语、中文、德语、日语、阿拉伯语、西班牙语、法语、意大利语、葡萄牙语、俄语、越南语和印尼语。
国家
模型最新版本
支持语言总数
美国
ChatGPT 4.1
50-75
美国
Gemini 2.5 Pro
111
美国
Copilot GPT 4.1
48
美国
Grok 4
50
美国
Claude Opus 4
15
美国
Perplexity Sonar Pro
15
中国
DeepSeek-R1
102
中国
文心一言4.5
22
中国
Kimi-k2
10
中国
通义千问3-32B
119
中国
豆包-seed-1.6
3
表3. 截至2025年7月15日，美国和中国主要大语言模型提供的多语种支持情况
与此同时，中国大语言模型正在迅速扩展其多语言能力。通义千问2.5最初仅支持26种语言，而通义千问3则支持119种语言。DeepSeek最初仅支持中文和英语，但很快便在其第三版中宣称支持100多种语言。此外，百度文心一言计划从今年开始为用户提供200种语言的AI翻译服务。简而言之，中国大语言模型在语言支持方面的差距已迅速缩小。因此，本文认为多语言能力的差异并非影响大语言模型普及的关键因素。
3.外交支持
美国“人工智能行动计划”确定了将加强人工智能外交视为促进美国人工智能技术（包括LLM服务）在全球范围内应用的关键支柱。人工智能外交是指就人工智能投资、研究、开发和应用达成正式合作协议。为了评估美国和中国如何开展人工智能外交，本文分析了两国驻世界各地大使馆发布的促进人工智能合作的外交公告。
图4显示了中美两国发布的人工智能合作公告数量（左图）和合作覆盖的国家累计提及次数（右图），统计口径为2015—2025年各年度数据加总，同一国家在不同年份或不同项目中可重复计数。期间，中国大使馆累计发布401项人工智能合作公告，美国累计发布304项；中国合作对象国家累计提及1257次，美国累计提及473次。基于上述数据，可以得出结论：中国在多个方面展现出比美国更积极的人工智能外交。
图4. 中美人工智能合作公告（左）和覆盖国家数量（右）
分析表明，中美两个国家可能正在推行不同的人工智能外交战略。美国主要依赖双边关系，仅9.9%的公告涉及多边合作，并主要通过与印太地区盟国的会晤来实现。中国更倾向于开展多边合作，21.9%的公告同时针对两个或两个以上的国家。
两国均于2018年开始重视人工智能外交，并在2022年前保持着相近的宣传力度。2022年至2024年，美国的人工智能外交活动增加了2倍，同时期中国的人工智能外交活动增加了4.5倍。两国政府均已公开表示，人工智能是其外交战略重点，并坚信这些举措能够影响人工智能在国际上的应用。然而，本文记录的大语言模型使用模式主要由个人用户驱动，而非大使馆相关举措能够影响的政府间合作或大型企业交易。因此，外交支持对个人用户选择产生的实质性影响值得怀疑。
简而言之，本文并不排除人工智能外交作为支持人工智能普及的有效工具的重要性，但并不认为其是本文所述大语言模型使用模式的关键驱动因素。
讨论与总结
综上所述，本文最后分三个方面对上述分析进行总结：
1.目前竞争状态
截至2025年8月，美国大语言模型产品仍保持着压倒性的全球主导地位，约占据了全球约93%的市场份额。然而，这种领先地位的基础并未夯实。DeepSeek R1的颠覆性创新（该模型在短短两个月内就占据了10%的全球市场份额）表明，当中国提供可替代美国大语言模型产品的方案时，使用模式会发生多么迅速的转变。仅13个月的使用数据就展现出以下三个截然不同的时期：
⚫DeepSeek垄断之前（2024年）。中国模型缺乏具有竞争力的产品，这使得美国平台得以占据全球97%以上的市场份额，而来自其他中国模型的挑战却微乎其微。
⚫DeepSeek激增时期（2025年1月至3月）。DeepSeek R1的发布标志着中国出现了首个能够与美国领先模型相抗衡的竞争者。该平台在全球范围内的迅速普及表明，当用户面临更具竞争力的选择时，他们能够轻松切换模型。
⚫确立中国全球市场份额（2025年3月至今）。尽管美国模型已重新夺回部分市场份额，但根据预测，DeepSeek取得的立足点将使中国大语言模型能够保持重要的全球市场地位，并可能为未来的进一步增长奠定基础。
2.驱动因素分析
本文探讨了三个潜在驱动因素：定价、多语言功能和人工智能外交，但都无法有效解释前述使用模式。
定价：尽管中国大语言模型产品在价格上具有显著优势，但对用户决策的影响甚微。此外，所有主流产品都提供免费版本，且约98%的ChatGPT用户依赖免费版本，因此大多数用户从未注意不同产品之间的价格差异。
多语言功能：尽管美国厂商目前提供更多的语言支持，但中国厂商正在迅速缩小差距。美国厂商剩余的优势似乎微乎其微，而且是暂时的。
人工智能外交：中国在人工智能外交方面展现出更广泛的参与度，但这些活动可能更多地影响政府合作和企业交易，而非个人消费者的选择。本文记录的使用模式是由普通个人用户自主做出的使用决策驱动的。
3.驱动因素进一步分析
如果上述因素都不能解释用户的使用模式，那么究竟是什么因素导致了用户的决策？DeepSeek用户激增的证据表明，以下三个因素至关重要：
⚫模型能力是市场准入的主要障碍。在2025年1月之前，美国大语言模型凭借先发优势和卓越的性能，几乎完全占据了市场主导地位（全球市场份额高达97%）。DeepSeek并非通过价格、语言功能或外交手段来获取市场份额，而是通过大幅缩小与美国领先模型之间的性能差距。一旦用户意识到中国模型是可行的替代方案，其应用便迅速普及。
⚫切换成本低。DeepSeek的快速普及表明用户对品牌的忠诚度较低，并且在大语言模型供应商之间切换的门槛极低。用户可以轻松地在ChatGPT、Claude和DeepSeek之间切换：无需转换专有文件格式，无需进行大量重新培训，且集成依赖性有限。这与其他技术平台形成鲜明对比，后者较高的转换成本反而造就了持久的竞争优势（例如，Microsoft Word的文件格式和企业集成）。
⚫使用情况因地缘政治格局而异。图2显示，DeepSeek在与美国结盟的国家和北约成员国的增长幅度较小。虽然这种相关性并非绝对，但其表明，在性能相当的情况下，地缘政治格局是一个次要因素。
上述研究结果表明，撼动美国大语言模型的市场领先地位并非不可能。如果我们能够有效缩小性能差距，且切换成本可以忽略不计，那么美国93%的市场份额就只能代表一种脆弱而非持久的竞争优势。