AI算力消耗呈指数级增长，国内大模型进入加速跑阶段

根据中国信息通信研究院等机构于10月25日联合发布的《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》，国内人工智能领域的基础资源消耗正经历前所未有的激增。报告核心数据显示，2026年6月，国内大模型每日处理的词元（Token）总量已攀升至约500万亿。这一数字与2025年12月相比，增长了近四倍，清晰地勾勒出AI应用规模化落地带来的巨大算力需求。

处理性能翻倍，但与国际水平仍有差距

报告基于2026年1月至8月的持续监测数据，对包括多款主流模型在内的服务性能进行了横向对比。一个关键的效率指标——每秒输出词元数（TPS）——在8月份达到了平均78.23个/秒。这相比2025年全年38.25个/秒的平均值，实现了显著的性能翻倍，反映出国内模型底层优化和技术迭代的成效。

然而，对比之下，同期国外典型模型的平均TPS高达112.82个/秒。这意味着在纯技术处理效率上，国内模型与国际顶尖水准之间仍存在约44%的差距，追赶之路任重道远。

服务成本结构性上涨，性价比优势依然明显

伴随性能提升和需求暴涨的，还有模型服务的市场价格。监测报告指出，2026年以来，国内大模型服务的归一化均价已上涨至13.46元。与前期相比，涨幅接近一倍，这背后是算力成本、研发投入和市场需求共同作用的结果。

尽管如此，国内AI服务的价格依然远低于国际市场的平均水平117.8元，保持了较强的成本竞争力。这种“高性能、相对低价格”的组合，为国内AI应用的广泛普及和企业降本增效提供了有利条件。

行业展望：效率与成本的平衡将成为关键

日均500万亿Token的消耗量是一个里程碑式的数据，它标志着中国AI产业已进入大规模、高负荷的实际应用阶段。未来，如何在持续提升模型处理性能（TPS）的同时，有效控制乃至降低服务成本，将成为产业链各环节面临的核心挑战。对于企业用户而言，在模型选型时，也需要在性能、价格、场景适配度之间找到最佳平衡点。