这是全球模型聚合平台 OpenRouter 联合硅谷顶级风投 a16z 发布的一份报告，基于全球 100 万亿次真实 API 调用、覆盖 300+款 AI 模型、60+家供应商、超过 50% 非美国用户
我们能从里面看到人类真的在怎么用 AI，尤其是那些不会出现在官方案例、不会被写进白皮书的对话。
1.人类最真实的刚需不是生产力，是「荷尔蒙」和「过家家」。超过 50% 的开源模型算力，被用来搞角色扮演、虚拟恋人和 NSFW 内容。写代码？那只是第二位。
2.真正的高端用户根本不看价格标签，而便宜到几乎免费的模型，死得反而更快。早期抓住用户痛点的模型，会更容易锁住用户。
3.中国模型只用一年就撕开了防线%，DeepSeek 和 Qwen 为代表的的国产模型一跃成为开源之王。
Roleplay 等「娱乐向」场景会显著偏高（大厂不会用公开 API 搞这些）
企业级混合部署的真实用量看不到（那些都走私有化和 Azure OpenAI Service）
更关键的是节奏。中国模型的发布周期极其密集。DeepSeek 几乎每个季度都有重大更新，Qwen 的迭代速度甚至更快。这种「高频打法」让硅谷的巨头们疲于应对：自己刚发布一个新模型，对手已经连发三个变种。
数据显示，参数量小于 15B 的模型份额正在暴跌。用户发现，速度再快也没用，如果 AI 傻得像个复读机，那还不如不用。
虽然我们在新闻里总看到 AI 如何提高生产力，但在开源模型的使用中，超过 50% 的流量流向了「角色扮演」（Roleplay）
同时流媒体和硅谷巨头出于品牌形象（Brand Safety）考量，刻意回避甚至打压这一需求。但这恰恰造就了巨大的「供需真空」。用户对情感交互、沉浸式剧情、甚至 NSFW（少儿不宜上班别看）内容的渴求，被压抑在主流视线之外，最终在开源社区报复性爆发。
在这份报告里，DeepSeek 几乎是一个 C 端娱乐工具，而非生产力工具。它的用户不是在写代码，而是在和 AI「谈恋爱」。
定义： 当一个新模型发布时，如果它恰好完美解决了用户长期未被满足的某个痛点（就像水晶鞋完美契合灰姑娘的脚），这批用户就会成为该模型的「死忠粉」（基础留存用户），无论后续有多少新模型发布，他们都很难迁移。
这就是所谓的「回旋镖效应」（Boomerang Effect）。数据显示，DeepSeek R1 的 2025 年 4 月用户组，在第 3 个月出现了明显的留存率上升。
Claude 就像那个班里的学霸，只有在考试时你才会找他，平时根本不会一起玩。
它正在从「唯一的神」变成一个「什么都能干但什么都不精」的工具箱。虽然 GPT-4o Mini 的留存率依然能打，但在垂直领域，它已经不再是唯一的选择。
- 回旋镖效应明显，用户试完别的还是会回来它的成功证明了一件事：在消费级市场，「足够好」+「足够便宜」+「没有限制」 就能通吃。
问题：免费能拉来流量，但流量 ≠ 忠诚度。一旦收费，这批用户会立刻流失。
开发者会像搭积木一样，用 Claude 写代码，用 DeepSeek 润色文档，用 Llama 做本地部署。忠诚度？不存在的。2. Agent（智能体）已经吃掉了一半江山
推理模型（Reasoning Models）的份额已经超过 50%。我们不再只想要 AI 给个答案，我们想要 AI 给个「思考过程」。多步推理、工具调用、长上下文是新的战场。3. 留存 增长
除了早期用户留存率，其他的增长数据都是虚荣指标。4. 垂直领域的「偏科」比全能更有价值
Claude 靠编程通吃，DeepSeek 靠娱乐称王。想要什么都做的模型，最后什么都做不好。5. 价格不是唯一变量，但「好用」是永远的硬通货
数据显示，价格和使用量之间相关性极弱。真正的高端用户对价格不敏感，而低端用户只认那几个「性价比神机」。夹在中间的平庸模型，死得最快。6. 中国模型的进攻才刚刚开始
从 1.2% 到 30% 只用了一年。站稳脚跟后，下一步是什么？是定义规则，还是被规则驯化？这将是 2026 年最值得关注的故事。这 100 万亿个 Token 已经告诉了我们要去向何方：
那些 Token 里，有人在写代码改变世界，也有人在和虚拟女友说晚安，理性的代码与感性的对话并行不悖。