Kimi用戶“被勸退”，都怪中國大模型Token調(diào)用量領(lǐng)跑全球？

3月15日，全球最大AI模型聚合平臺(tái)OpenRouter發(fā)布了一組數(shù)據(jù)，中國大模型在這一周的調(diào)用量達(dá)到4.69萬億Token，連續(xù)第二周壓過美國，全球調(diào)用量排名前三的位置被中國模型包攬。

同一時(shí)期，月之暗面公司的Kimi正經(jīng)歷一場(chǎng)從資本到市場(chǎng)的連環(huán)爆發(fā)。

據(jù)證券時(shí)報(bào)報(bào)道，2025年12月底至今，Kimi完成三輪融資，估值在不到三個(gè)月內(nèi)翻了四倍，升至180億美元，成為國內(nèi)估值最快突破百億美元的“十角獸”公司。

新一輪10億美元融資正在進(jìn)行。

受Kimi K2.5模型及Kimi Claw火爆出圈帶動(dòng)，1月底以來，Kimi20天收入超過2025年全年。

全球支付巨頭Stripe的數(shù)據(jù)顯示，Kimi個(gè)人訂閱用戶1月支付訂單數(shù)環(huán)比增長8280%，2月環(huán)比再漲123.8%，沖進(jìn)Stripe全球榜單前十。

海外開發(fā)者發(fā)現(xiàn)知名AI編程工具Cursor發(fā)布的新模型Composer 2疑似基于Kimi K2.5開發(fā)，馬斯克在社交平臺(tái)回復(fù)“是的，這就是Kimi 2.5”，Kimi隨后表示感謝。

此前馬斯克還曾對(duì)月之暗面的技術(shù)報(bào)告表示“令人印象深刻的結(jié)果”。

兩件事，一個(gè)指向中國AI基建的整體水位，另一個(gè)指向單一明星公司的聲量與資本神話。

表面上看，都是好消息。

但如果把這兩條線放在一起，用同一個(gè)用戶視角去觀察，就會(huì)看到一種被高速增長掩蓋的緊張感。

我使用Kimi查資料時(shí)，最常遇到的就是那句“高峰時(shí)段算力不足”。

起初以為只是個(gè)別產(chǎn)品的運(yùn)營波動(dòng)，直到看到4.69萬億Token這個(gè)數(shù)字，才意識(shí)到那句提示語背后站著的不是某個(gè)公司的服務(wù)器告急，而是整個(gè)行業(yè)的供需方程式正在被改寫。

Kimi的算力不足，是中國大模型4.69萬億Token周調(diào)用量這個(gè)宏觀數(shù)據(jù)在個(gè)體身上的具體折射。

宏觀數(shù)據(jù)講的是總盤子，但總盤子是由無數(shù)個(gè)用戶每一次點(diǎn)擊、每一個(gè)智能體晝夜不停的輪詢堆積出來的。

Kimi作為頭部應(yīng)用，它的算力緊張恰恰說明那個(gè)“總盤子”已經(jīng)大到了讓供給端出現(xiàn)明顯缺口的程度。

AI智能體是這一輪需求爆炸的直接推手。

以O(shè)penClaw為代表的智能體框架，把大模型從回答問題的工具變成了自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的數(shù)字員工。

一個(gè)配置合理的智能體可以全天候工作，消耗的Token是普通聊天的幾十倍甚至上百倍。

Kimi K2.5恰好成為開源智能體框架OpenClaw的首選模型，海外開發(fā)者的調(diào)用量因此激增，直接加劇了算力緊張。

這個(gè)細(xì)節(jié)很重要，Kimi的算力緊張不是來自國內(nèi)用戶的自然增長，而是被一個(gè)技術(shù)范式轉(zhuǎn)變推到了風(fēng)口。

AI智能體正在從極客玩物變成規(guī)模化部署的生產(chǎn)力工具，每一輪調(diào)用都是持續(xù)的、長鏈路的、高度密集的，不再像人類聊天那樣有間歇和停頓。

其模式對(duì)算力的消耗方式，與過去的應(yīng)用場(chǎng)景完全不同。

與此同時(shí)，4.69萬億Token的周調(diào)用量里，智能體貢獻(xiàn)了巨大份額。

摩根大通預(yù)測(cè)，中國的AI推理Token消耗量將從2025年的約10千萬億增長到2030年的約3900千萬億，五年增長約370倍。

數(shù)字所指向的，正是眼下發(fā)生的智能體浪潮。

另一個(gè)容易被忽略的細(xì)節(jié)，是應(yīng)用場(chǎng)景的深化。

AI正在從聊天走向編程、多模態(tài)處理這些更消耗Token的復(fù)雜任務(wù)。

Kimi K2.5的技術(shù)報(bào)告中提到的視覺文本聯(lián)合優(yōu)化，本身就是因?yàn)樘幚硪曨l和長圖文時(shí)的令牌生成效率成為瓶頸。

一個(gè)視頻的處理任務(wù)，其單次消耗遠(yuǎn)超日常對(duì)話。

而編程場(chǎng)景中，模型需要反復(fù)生成、調(diào)試、修正，每一輪都是Token的密集消耗。

用戶規(guī)模也在加速擴(kuò)張。

微信兼容OpenClaw這件事，預(yù)示著AI應(yīng)用正從小眾工具走向全民應(yīng)用。

當(dāng)智能體嵌入到國民級(jí)社交產(chǎn)品中，需求的基數(shù)將不再是幾十萬開發(fā)者，而是數(shù)億普通用戶。

全民化的擴(kuò)散速度，遠(yuǎn)比芯片產(chǎn)能的擴(kuò)張要快。

供給側(cè)的物理極限，則是更硬的約束。

高性能芯片獲取難、成本高，在當(dāng)前國際環(huán)境下，即便Kimi資金充裕，也難以在短時(shí)間內(nèi)獲得足夠的高性能計(jì)算芯片來滿足暴漲的需求。

全球范圍內(nèi)，高性能計(jì)算芯片的產(chǎn)能擴(kuò)張速度遠(yuǎn)慢于需求的增長速度，供應(yīng)短缺是普遍現(xiàn)象。

中國大模型總調(diào)用量的增長，并非建立在算力無限供應(yīng)的基礎(chǔ)上，而是在全球芯片供應(yīng)緊張、硬件成本持續(xù)上漲的硬約束下實(shí)現(xiàn)的。

Kimi作為其中的一員，自然也受制于這個(gè)天花板。

2026年3月，阿里云、百度智能云、騰訊云相繼宣布上調(diào)AI算力產(chǎn)品價(jià)格或調(diào)整Token計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，算力成本壓力已經(jīng)傳導(dǎo)到終端。

全行業(yè)都在為算力短缺買單，Kimi的高峰時(shí)段算力不足，正是成本壓力傳導(dǎo)到用戶體驗(yàn)層面的直接體現(xiàn)。

從技術(shù)層面看，Kimi應(yīng)對(duì)算力瓶頸的方式是從架構(gòu)、推理、系統(tǒng)三個(gè)層面進(jìn)行系統(tǒng)性重構(gòu)。

架構(gòu)層通過混合注意力機(jī)制將長程記憶計(jì)算復(fù)雜度降至線性，結(jié)合稀疏化專家模型與動(dòng)態(tài)路由讓簡單任務(wù)僅激活少量專家網(wǎng)絡(luò)，并通過視覺文本聯(lián)合優(yōu)化實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，視頻處理長度提升四倍而算力消耗未同比例增長。

推理層借助Toggle Token策略將輸出Token減少25%至30%，以智能體集群編排將復(fù)雜任務(wù)拆解為多模型并行處理，延遲降低4.5倍，再通過分級(jí)服務(wù)將簡單問答路由至輕量級(jí)模型，精準(zhǔn)配置算力資源。

系統(tǒng)層通過解耦編碼器進(jìn)程使多模態(tài)效率達(dá)到純文本訓(xùn)練的90%，利用顯存管理與KV Cache復(fù)用緩解顯存壓力，并以異構(gòu)算力適配擴(kuò)大可用算力池邊界。

以上技術(shù)優(yōu)化的方向非常清晰，從“暴力堆料”轉(zhuǎn)向“精細(xì)運(yùn)營”，用算法換取算力，用效率緩解短缺。

但一個(gè)必須面對(duì)的事實(shí)是，在4.69萬億Token的宏觀需求面前，物理算力的絕對(duì)缺口依然存在。

高峰期的“算力不足”，實(shí)際上是平臺(tái)在保障核心用戶體驗(yàn)與控制運(yùn)營成本之間做出的動(dòng)態(tài)平衡結(jié)果。

技術(shù)優(yōu)化可以緩解壓力，但無法從根本上消除供給與需求之間的巨大落差。

接下來，大模型在算力消耗上的技術(shù)改善空間依然巨大。

但更值得關(guān)注的，是中美大模型在算力效率這個(gè)維度上正在展開的競爭。

過去幾年，中美AI競賽的核心指標(biāo)是模型參數(shù)量、上下文長度、多模態(tài)能力。

現(xiàn)在，算力效率正在成為新的制高點(diǎn)。

美國企業(yè)憑借高端芯片的供給優(yōu)勢(shì)，長期沿用大力出奇跡的路徑，用更強(qiáng)的單卡性能掩蓋架構(gòu)上的粗放。

中國企業(yè)則在芯片供應(yīng)受限的硬約束下，被迫在架構(gòu)創(chuàng)新、推理優(yōu)化、系統(tǒng)調(diào)度上走得更深。

Kimi Linear架構(gòu)、Toggle Token策略、Agent Swarm并行、異構(gòu)算力適配，這些都是在供給受限條件下長出來的能力。

阿里云推出的Aegaeon GPU池化系統(tǒng)，通過Token級(jí)別的精細(xì)調(diào)度讓一個(gè)GPU同時(shí)服務(wù)多個(gè)模型，將所需GPU數(shù)量削減82%，也是這種壓力倒逼創(chuàng)新的典型。

國金證券的判斷值得關(guān)注，國產(chǎn)算力全鏈景氣加速，有望量價(jià)齊升。

在供需雙側(cè)強(qiáng)邏輯的擠壓下，2026年算力產(chǎn)業(yè)鏈將進(jìn)入“全鏈通脹”周期，行業(yè)景氣度從核心芯片向AIDC、云與算力服務(wù)、配套電力設(shè)備及服務(wù)器等環(huán)節(jié)全面外溢。

判斷的背后，是算力從“夠不夠”變成“貴不貴”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

OpenClaw重塑云計(jì)算的供需結(jié)構(gòu)，云廠商的商業(yè)邏輯從單純的底層算力租賃躍升為Agent數(shù)字員工的工位提供商。

通過一鍵部署和價(jià)格補(bǔ)貼搶占應(yīng)用入口，云廠商逐步掌控下一代AI應(yīng)用的底層分發(fā)權(quán)。

如此變化意味著，算力不再只是基礎(chǔ)設(shè)施，而是成為應(yīng)用層競爭的門票。

回到用戶最直接的感受。

使用Kimi時(shí)遇到“高峰時(shí)段算力不足”，表面看是一個(gè)產(chǎn)品體驗(yàn)問題，深層次看是中國AI產(chǎn)業(yè)在Token時(shí)代初期，需求爆發(fā)式增長與供給結(jié)構(gòu)性短缺之間矛盾的典型體現(xiàn)。

那個(gè)提示語告訴我們，中國AI已經(jīng)走到了一個(gè)臨界點(diǎn)，再往前每一步，都需要技術(shù)、資本、產(chǎn)業(yè)鏈三端協(xié)同發(fā)力。

技術(shù)優(yōu)化可以緩解燃眉之急，融資能夠解決短期的現(xiàn)金流問題，但高性能算力全球供給緊張的基本面，不是光靠技術(shù)優(yōu)化和錢就能馬上解決的。

也因此，4.69萬億Token這個(gè)數(shù)字帶來的不只是自豪感，更是一個(gè)清醒的提醒，需求的狂飆已經(jīng)撞上了物理世界的墻。

中美大模型在算力效率上的競爭，將是未來幾年最值得觀察的維度。

美國企業(yè)擁有更寬松的芯片供給環(huán)境，但未必在架構(gòu)創(chuàng)新和系統(tǒng)調(diào)度上擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

中國企業(yè)在供給受限條件下被迫打磨出來的精細(xì)化運(yùn)營能力，反而可能成為一種差異化的競爭壁壘。

Kimi K2.5被Cursor模型套用，馬斯克公開表示認(rèn)可，種種細(xì)節(jié)本身就說明技術(shù)層面的能力已經(jīng)跨越了某種門檻。

算力效率的競爭，是一場(chǎng)軟硬一體化的綜合較量。

誰的架構(gòu)更省算力，推理策略更精簡，系統(tǒng)調(diào)度更極致，誰就能在同樣的硬件條件下支撐更多的用戶和更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。

眼下，Kimi用戶的“算力不足”提示，4.69萬億Token的周調(diào)用量，馬斯克的技術(shù)認(rèn)可，180億美元的估值躍升，共同構(gòu)成這一轉(zhuǎn)型的多面鏡像。

鏡像之中，既有中國AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力與商業(yè)潛力，也有物理約束與供給短缺的現(xiàn)實(shí)壓力。

未來的勝負(fù)手，在于技術(shù)優(yōu)化、商業(yè)模式、生態(tài)協(xié)同、政策支持的系統(tǒng)整合能力。

月之暗面披露的技術(shù)方案，是這一整合能力的初步展示；而完全釋放這一能力，仍需跨越算力供給的漫長隧道。

全文完

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