导语
据全球AI模型聚合平台 OpenRouter 最新数据及多家媒体测算，中国大模型周调用量已达 116.18 万亿 Token，连续
28 周超过美国；全球大模型周总调用量攀升至 210 万亿
Token。在调用量排名前五的模型中，中国模型占据四席，DeepSeek V4.1 Flash 以约 56 万亿 Token 的周调用量实现三连冠。热闹的数据之外，一个更现实的问题正摆在各行各业面前：AI 浪潮奔涌，企业究竟怎样才能把 AI 真正用好？
企业用好 AI 行动速览
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维度 |
行动要点 |
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场景切入 |
从高频、高价值、有数据基础的环节做起 |
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数据底座 |
把散落数据沉淀为企业知识库 |
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流程嵌入 |
让 AI 长进业务流程，并设人工复核 |
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组织充电 |
分层培训，以标杆案例带动全员 |
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底线守护 |
数据安全、幻觉治理与合规规范并重 |
值得注意的是，这样的调用量并非一日之功。公开报道显示，OpenRouter 平台每周处理的 Token 量，已从 2025 年 10 月下旬的 5.51
万亿，增长至 2026 年 10 月下旬的 188 万亿，一年间增长接近 33 倍；如今再攀上 210 万亿的新高。
还需要说明数据口径：OpenRouter 只统计经其平台路由的调用量，各厂商自有 API、云平台、私有化部署以及直接面向消费者的应用均未纳入。换句话说，全球真实的 AI 使用规模，只会比榜单更大。
业内由此形成一个基本判断：AI 已经从"演示品"变成"日用品"。对企业而言，问题早已不是"要不要用"，而是"怎么用好"。
不过，模型侧的热度与企业侧的温度，之间存在着明显的"温差"。在
2026 年世界互联网大会乌镇峰会上，深度求索研究工程师高熙指出，从最初的聊天和翻译，到如今的深度逻辑推理、解决实际难题，中国 AI 大模型几乎每一年都比前一年有更多技术创新进步。模型能力一年一个台阶，企业应用的步伐却没有同步跟上——业内普遍观察到，不少企业的 AI 应用仍停留在"聊天问答"的浅层。
一个可供参照的细节是：德国明斯特大学教授霍尔茨纳格尔在乌镇峰会上观察到，美国硅谷许多公司以及德国近半数中小企业，都在使用中国开源 AI 大模型。"会用"正在全球普及，"用好"依然是分水岭。差距不在模型，而在场景、数据与组织。
企业怎样才能把
AI 用好？业内给出的路径，可以归结为三个问题。
第一问：场景在哪里？共识是从"高频、高价值、有数据基础"的业务环节切入——客服问答、营销文案、代码辅助、合同初审、质检排查，先把一两个场景做深做透，再谈全面铺开。阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在乌镇峰会上指出，过去一年，全球 AI 使用场景正向工业制造、医疗健康、公共服务、企业办公、科技研发等领域延伸——各行各业都有可以下手的角落。
第二问：数据准备好了吗？企业自己的资料、流程与经验，是 AI 发挥价值的前提。把散落在各部门的数据整理干净、沉淀成知识库，模型才能"懂业务"，回答才不至于空泛。
第三问：嵌入流程了吗？AI 的价值不在"试一试"，而在长进业务流程：成为客服坐席的助手、销售团队的策划顾问、程序员的结对搭档，并配套明确的人工复核环节。
工具上线，不等于能力上线。业内普遍的做法是分层培训——管理层看决策应用，业务骨干学场景拆解，一线员工练工具操作；再以标杆案例示范带动，把"用 AI 解决了什么问题"纳入内部分享与激励。
门槛也在快速降低。开源生态的普惠性在乌镇峰会上被反复提及：乌干达一家非营利组织基于千问模型开发本地语言模型，已覆盖 68 种非洲语言。开源模型的高性价比，让中小企业同样可以低成本起步——先用起来，再用得好。
热情之外，还需冷思考。其一，数据安全：敏感信息外发须谨慎，应建立分级授权与脱敏处理机制。其二，幻觉治理：AI 会"一本正经地胡说八道"，关键输出必须人工复核，"人在回路"不可省略。其三，合规框架：我国已就生成式人工智能服务出台相应管理制度，企业引入 AI 时应同步建立内部使用规范。
榜单数据同样需要冷静看待——OpenRouter 只是观测趋势的窗口之一，反映的是平台路由流量，并不能直接等同于全球市场份额。企业选型，最终要看与自身业务的匹配度，而不是迷信单一榜单。
116.18 万亿 Token 的周调用量固然炫目，但真正的分水岭从来不在数据里，而在企业的日常经营里：选对场景、备好数据、嵌入流程、培训员工、守住底线。
与其观望"哪家模型排第一"，不如先回答"我的企业第一个场景是什么"。当 AI 的使用强度成为全球现象，"用得上"只是入场券，"用得好"才是竞争力。把 AI 当成水电煤一样的日常基础设施来经营，浪潮才算真正为企业所用。