中国 AI 模型占据美国企业 46% token 流量：你的路由策略该如何应对

这次转变已经发生。2026 年 2 月 8 日以来，中国 AI 模型在主流多 provider 路由平台上持续占据美国企业客户 30% 以上的 token 流量，峰值达 46%，而 2025 年全年平均值仅为 11%。这不是 benchmark 测试，而是生产流量的真实迁移——驱动力是中国模型与美国前沿模型之间 60% 到 90% 的成本差距。

你的团队在这里做出的路由决策，不只是一次优化，更是一次合规与供应商依赖的抉择。它需要清晰的策略，而不是随机的成本追逐。

发生了什么

2026 年 7 月 7 日，CNBC 报道：以 DeepSeek 和 Z.ai 的 GLM 5.2 为代表的中国模型，已在多个追踪美国企业客户的 API 平台上取得持续且增长的 token 份额。关键数据点如下：

• 自 2026 年 2 月 8 日起，每周稳定超过 30% 的美国企业 API token 流量流向中国模型。
• 单周峰值达到 46% 的 token 流量占比。
• 2025 年全年基准线仅为 11%。
• Z.ai 的 GLM 5.2 上线后第一周，日均 token 量增长约 27 倍，客户数增长约 80 倍。
• AI agent 平台 Lindy 将全部 Anthropic Claude 流量迁移至 DeepSeek，节省数百万美元。

机制很直接：美国顶级 AI 实验室的 token 价格持续上涨，或者可用性受限（Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos 模型在 7 月 1 日之前一直受出口管制限制）。与此同时，DeepSeek V4 和 Z.ai 的 GLM 5.2 在 agentic benchmark 上表现接近前沿水准，价格却仅为前者的约五分之一。

为什么 AI 工程团队需要关注

Agent 工作流会放大成本敞口。一个用户可见的动作——一次客服响应、一次代码审查、一份文档分析——背后可能包含数十次连续的模型调用：意图解析、知识检索、内容生成、合规校验、格式化输出。以美国前沿模型的价格计算，这条链路成本高昂；而以中国模型的价格计算，全流程自动化的商业逻辑将完全改变。

2026 年 5 月，美国 AI 标准与创新中心（CASI）评估了 DeepSeek V4 Pro，认为其在网络安全、软件工程、数学和抽象推理方面落后领先美国模型约 8 个月。这一差距在你最复杂的任务中是真实存在的。但对于大多数生产工作负载——分类、抽取、结构化生成、摘要、常规代码补全——性能差异远小于成本差异。

企业现在的算法已经明确：高价值工作负载路由至美国前沿模型，成本敏感工作负载路由至中国 provider，这种分层必须成为一个经过设计的决策，而非默认配置。

Router/Operator 视角

将生产流量大规模路由至中国 provider，会引入三个必须在策略层面提前处理的运营风险：

1. 数据驻留与主权

当 token 到达中国模型 provider 的基础设施时，其内容也随之传输。涉及客户 PII、金融记录、医疗数据或专有代码的任何工作负载，法律分析必须先于流量迁移完成。在对模型流量分层之前，先对数据分类。只有非敏感、无合规约束的工作负载，才适合路由至无数据驻留合同的 provider。

2. 监管风险

美国政府对中国 AI 基础设施的态度是主动且动态变化的。此前限制 Anthropic Fable 5 模型和约束 OpenAI GPT-5.6 推出的同一套干预机制，可能反向作用于美国企业访问中国 provider 的通道。构建路由策略时，要对任意通道的 provider 不可用做好预案，而不只是针对成本层级。

3. Fallback 与 SLA 连续性

中国模型 provider 在可靠性保证、SLA 承诺和支持责任方面参差不齐。在发送生产流量之前，必须明确定义 fallback 目标。如果你的成本层 provider 不可用，路由策略需要明确在什么成本阈值下切换到哪个美国端点。

一个实用的分层路由框架：

• Tier 1（敏感 / 受监管）： 路由至美国前沿模型，签署数据驻留协议，全量日志记录。
• Tier 2（标准 agentic / 内部工作负载）： 非 PII、无监管约束时，中国 provider 可接受，需在策略中定义 fallback 至美国端点。
• Tier 3（批处理 / 非敏感）： 成本优先路由，多 provider，中国 provider 作为主路由。

在请求入口处为每个请求打上数据分类标签，路由层在发起 provider 调用之前强制执行分层，而不是事后处理。

TheRouter 用户应关注什么

46% 的 token 份额数据代表的是 provider 格局的结构性变化，而非一次性套利机会。尚未梳理自身 provider 组合与工作负载敏感性的团队，实际上是在沿用一个默认配置——通常是"所有流量走美国前沿模型"——而这个默认可能既不符合你的成本现实，也不反映你的合规意图。

梳理你的工作负载分类：哪些请求类型涉及受监管数据，哪些不涉及？将其映射为带有明确 provider 层级和 fallback 定义的路由策略。TheRouter 模型目录展示了美国前沿和中国 provider 的当前可用性、定价和覆盖情况，可在提交流量之前比较成本与能力。

成本优势不会消失，合规与可靠性问题也不会自动解决。现在就建立起经过设计的分层路由策略的团队，将拥有在不承担未经审视风险的前提下获取成本收益的基础设施。