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OpenRouter《State of AI》报告深度解读：100 万亿 tokens 背后的 AI 真相
引言
你以为 AI 主要用来写文档、做 PPT、提升工作效率？
OpenRouter 刚刚发布的《State of AI》报告告诉我们：角色扮演和聊天陪伴才是 AI 最大的使用场景，占开源模型使用量的一半以上。
这份报告分析了超过 100 万亿 tokens的真实 LLM 交互数据——这可能是目前全球最大规模的 AI 实际使用行为研究。它揭示了许多反直觉的发现，颠覆了我们对 AI 应用的很多固有认知。
让我们一起来拆解这份报告的核心内容，并做一些深度思考。
五大核心发现
1.开源模型正在崛起，中国力量不可忽视
开源 vs 闭源的格局正在改变。
开源模型目前占据约30%的市场份额，且这个数字还在持续增长
中国开源模型（DeepSeek、Qwen 等）从 2024 年底微不足道的 1.2%，飙升至接近 30%
开源生态从"一家独大"走向"百花齐放"——不再是 DeepSeek 一枝独秀，而是多个模型各有所长
为什么这很重要？
这意味着 AI 的门槛正在急剧降低。过去只有大厂才能玩转的顶尖 AI 能力，现在任何开发者都可以获取。开源正在成为 AI 民主化的最大推动力。
2.人们用 AI 做什么？答案出乎意料
最颠覆认知的发现来了。
当被问到"AI 主要用来干嘛"，大多数人会说：写文章、做表格、提升办公效率。
但数据告诉我们：
| 使用场景 | 占比 |
|---|---|
| 角色扮演（Roleplay） | 52%+ |
| 编程开发 | 第二大类，增长最快 |
| 翻译、问答等 | 剩余份额 |
角色扮演占了开源模型使用量的一半以上！
这包括：互动故事、虚拟角色对话、游戏场景模拟、创意写作等。人们把 AI 当成了"陪聊对象"和"故事创作伙伴"，而不仅仅是"效率工具"。
编程则是增长最猛的品类——从年初的 11%一路飙升，最近几周甚至突破 50%。Anthropic 的 Claude 在编程领域占据了 60%以上的份额，形成了明显的"赢家通吃"局面。
3.Agent 时代已经悄然到来
AI 正在从"回答问题"进化到"执行任务"。
报告揭示了三个重要趋势：
推理模型占比突破 50%
o1、Gemini 2.0、Grok 等"会思考"的模型已经占据了超过一半的使用量。用户越来越需要 AI 不只是快速响应，而是深度思考、逐步推理。
工具调用激增
越来越多的 AI 请求涉及到"调用工具"——搜索网页、执行代码、操作文件等。AI 不再只是被动回答，而是主动执行。
上下文长度暴涨
平均 prompt 长度从 1500 tokens 飙升到 6000+ tokens。编程任务更夸张，经常超过 20000 tokens。用户在给 AI 更多的背景信息，让它处理更复杂的任务。
这意味着什么？
AI 正在从"生成器"变成"执行引擎"。以前是"帮我写一段话"，现在是"帮我完成这整个项目"。
4.水晶鞋效应——先到先得的用户粘性
报告提出了一个有趣的概念："水晶鞋效应"（Glass Slipper Effect）。
早期用户群体的留存率远远高于后来者。一旦用户找到了与自己需求完美匹配的模型，就会形成长期的使用习惯，很难被新模型抢走。
这就像灰姑娘的水晶鞋——一旦找到完美合脚的那一只，就不想换了。
对产品的启示： 抢占早期用户比追求"最强性能"更重要。
5.中等模型成为新宠
不是越大越好，而是"刚刚好"最重要。
报告把模型按参数量分为三档：
小模型：<30B
中等模型：30B-200B
大模型：>200B
趋势是：中等模型的使用占比在快速上升，小模型份额在下降。
用户不再盲目追求最大的模型。70B 的模型能解决 80%的问题，为什么要用 400B 的？成本敏感性+够用就好的心态，让中等模型成为了"性价比之王"。
五个深度思考
1.AI 的"娱乐化"比"工具化"来得更快
角色扮演占据一半以上的使用量，这说明了什么？
人类最愿意为情感需求买单。
孤独感、表达欲、创作欲——这些看似"不那么正经"的需求，反而是最刚性的需求。Character.AI 的爆火不是偶然，它抓住了人们对 AI 陪伴的渴望。
大胆预测： 未来最成功的 AI 产品，可能不是"更聪明的助手"，而是"更懂你的朋友"。
2.开源正在重塑 AI 产业格局
30%的开源份额带来了几个深远影响：
AI 不再是大厂的专利——创业者和独立开发者都能获得顶尖能力
中国 AI 的"弯道超车"路径清晰——通过开源快速抢占市场份额
竞争焦点转移——未来的护城河不是模型本身，而是数据飞轮和应用生态
3.Agent 是下一个技术奇点
推理模型 + 工具调用 + 超长上下文，三者叠加产生了质变：
AI 可以独立完成复杂的任务链，而不只是回答单一问题
"人机协作"正在变成"人机委托"——你描述需求，AI 交付成果
就业市场将被重塑——初级程序员、内容编辑、客服等岗位首当其冲
4.中等模型崛起暗示着"实用主义"回归
用户不再迷信"参数越大越好"，而是追求最优性价比：
推理成本变得敏感——能省则省
本地化部署需求增加——中等模型更容易跑在消费级硬件上
给创业者的启示：不需要做"最强"，做"最适合某个场景"就有机会
5.编程领域的"赢家通吃"效应
Anthropic 的 Claude 在编程领域占据 60%+份额，这揭示了：
垂直领域的护城河很深——一旦开发者形成习惯，迁移成本极高
IDE 集成是关键战场——Cursor、Copilot 等工具的生态位比 API 能力更重要
AI 编程的终局猜想：可能不是"AI 辅助写代码"，而是"用自然语言描述需求，AI 直接交付产品"
给内容创作者的启发
如果你在做 AI 相关的自媒体，这份报告提供了几个重要的选题方向：
1. 角色扮演/AI 陪伴是流量密码
这不是小众需求，而是真正的大众刚需。相关的测评、教程、案例分享都有很大的受众基础。
2. 编程教程永远有市场
AI + 代码是最大的增量场景。无论是面向程序员的进阶内容，还是面向小白的"用 AI 学编程"，都是长期赛道。
3. 中国开源模型值得深挖
Qwen、DeepSeek 等国产开源模型的崛起故事，本身就是很好的叙事素材。它们的技术特点、使用场景、与国际模型的对比，都是好选题。
4. Agent 应用案例是前沿叙事
"AI Agent 帮我完成了 XXX"这类内容，既有话题性，又能展示 AI 的真实能力边界。
总结
OpenRouter 这份报告最大的价值，在于用真实数据打破了很多关于 AI 的"想当然"：
TIP
AI 不只是生产力工具，更是情感陪伴工具
开源模型已经能满足大多数场景的需求
Agent 不是未来时，而是进行时
"够用就好"比"追求最强"更符合真实需求
100 万亿 tokens 的数据不会说谎。
当我们站在 2025 年的时间节点回望，这份报告可能会成为记录 AI 从"问答工具"向"智能代理"转变的重要历史文献。
而对于每一个 AI 从业者和观察者来说，理解这些趋势，才能在接下来的变革中找到自己的位置。
