2026ರ ಜೂನ್ ಮಧ್ಯಭಾಗದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಹೊರಬಿದ್ದಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಚೀನೀ AI ಮಾದರಿಗಳು ಸತತ ಹತ್ತು ವಾರಗಳಿಂದ ಟೋಕನ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ (token volume) ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹಿಡಿದಿವೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ನಿಂದ ಬಂದ ಕ್ಷಣಿಕ ಸುದ್ದಿಯಲ್ಲ ಅಥವಾ ಯಾವುದೋ ಒಂದು ವೈರಲ್ ಬಿಡುಗಡೆಯಿಂದ ಉಂಟಾದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಏರಿಕೆಯಲ್ಲ. ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (artificial intelligence) ನೈಜ ಕೆಲಸ ಎಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸುದೀರ್ಘವಾದ, ವಾರಗಟ್ಟಲೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.

ಒಟ್ಟು ಜಾಗತಿಕ ವಾರಾವಾರು 46.7 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಚೀನೀ ಮಾದರಿಗಳು 18.81 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದವು. ಅಮೆರಿಕನ್ ಮಾದರಿಗಳು 5.76 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದವು. ಇದು ಚೀನಾಕ್ಕೆ 46% ಮತ್ತು ಅಮೆರಿಕಕ್ಕೆ 13% ಎಂದು ವಿಂಗಡನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಟೋಕನ್ ಪ್ರಮಾಣವು AI ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಸಿಗುವ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಟೋಕನ್ ಒಂದು ನೈಜ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ—ಅದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಒಂದು ಕೋಡ್ ಸಾಲು, ಉತ್ತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆ, ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ದಾಖಲೆ, ವಿವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ತಾರ್ಕಿಕ ಸರಪಳಿ (reasoning chain) ಆಗಿರಬಹುದು. ವಿಶ್ವದ ಸುಮಾರು ಅರ್ಧದಷ್ಟು AI ಶ್ರಮವು ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವಾಗ, ನಾವು ಜಾಗತಿಕ AI ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಮರುಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದರ್ಥ.

ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ವಲಸೆ ವೇಗವಾಗಿ ನಡೆಯಿತು

ಅಮೆರಿಕನ್ ಕಂಪನಿಗಳ ಒಳಗಿನ ಈ ಬದಲಾವಣೆ ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ. ಚೀನೀ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯ ಅಮೆರಿಕನ್ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಟೋಕನ್ ಬಳಕೆ 2025ರಲ್ಲಿ 4.5% ಇತ್ತು, ಅದು 2026ರಲ್ಲಿ 46% ಕ್ಕೆ ಏರಿದೆ. ಫೆಬ್ರವರಿ 2026 ರಿಂದ, ಆ ಪಾಲು 30% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದೆ. ಈ ಎರಡು ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಒಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತವೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಕೆಲವು ಕುತೂಹಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಯೋಗವಲ್ಲ. ಇದು ಈ ವರ್ಷದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೈಲಿಗಲ್ಲನ್ನು ದಾಟಿ, ಅಂದಿನಿಂದ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿ ನೋಡದ ವ್ಯಾಪಕವಾದ, ರಚನಾತ್ಮಕ ವಲಸೆಯಾಗಿದೆ.

ಅಮೆರಿಕನ್ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಚೀನೀ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಆಯ್ಕೆ ಅಥವಾ ಕುತೂಹಲದ ವಸ್ತುವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದವು. ನಂತರ ತಂಡಗಳು ಆಂತರಿಕ ವೆಚ್ಚದ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆಯನ್ನು (accuracy) ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿಯಿತು. ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಂತರ, ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ನಡೆದವು. 46% ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಪಾಲು ಎಂದರೆ ಅಮೆರಿಕನ್ ಕಂಪನಿಗಳ ಒಳಗಿನ AI ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಬಜೆಟ್‌ನ ಸುಮಾರು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಭಾಗವು ಈಗ ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಸಮುದ್ರದ ಆಚೆಗಿನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹರಿಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೋ ಮತ್ತು ಬೇ ಏರಿಯಾವನ್ನು ತನ್ನ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾ ವರ್ಷಗಟ್ಟಲೆ ಕಳೆದು ಬಂದಿರುವ ಈ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಮರುಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ನೈಜ ಕಂಪನಿಗಳು, ನೈಜ ಉಳಿತಾಯ

ಹೆಸರಾಂತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಈ ಬದಲಾವಣೆ ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ರಿಪ್ಟೋಕರೆನ್ಸಿ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ ಆದ Coinbase ತನ್ನ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ GLM-5.2 ಮತ್ತು Kimi K2.7 ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿರುವ ಕೇವಲ ಪೈಲಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಆಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ ಡೆವಲಪರ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು—ಕೋಡ್ ಕಂಪ್ಲೀಷನ್, ತಾಂತ್ರಿಕ ದಾಖಲಾತಿ (technical documentation), ડીಬಗ್ಗಿಂಗ್ ನೆರವು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (internal tooling) ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. Coinbase ಸಂಸ್ಥೆಯು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಅಪ್‌ಟೈಮ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅದರ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡವು ಕೇವಲ ಸಣ್ಣ ಲಾಭಕ್ಕಾಗಿ ವಿದೇಶಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತಲೇ ಉತ್ತಮ ಆರ್ಥಿಕ ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡವು.

ನಂತರ ಅಮೆರಿಕದ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್ Lindy ಇದೆ, ಇದು Anthropic Claude ನಿಂದ DeepSeek-V4 ಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ 95% ವೆಚ್ಚದ ಕಡಿತವಾಯಿತು ಮತ್ತು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಡಾಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ಸೀಮಿತ ಬಂಡವಾಳದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ (inference) ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ 95% ಕಡಿತವು, ಹದಿನೆಂಟು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಹಣ ಮುಗಿದು ಹೋಗುವ ಸ್ಥಿತಿಗತಿ ಮತ್ತು ವರ್ಷಗಟ್ಟಲೆ ಸುಗಮವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತರಬಲ್ಲದು. ಆದರೆ Lindy ನ ಈ ನಿರ್ಧಾರವು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಶಾಲವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ: DeepSeek-V4 ಮಾದರಿಯು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ Claude ಅನ್ನು ಬದಲಿಸುವಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆಯ ಆಯ್ಕೆಯತ್ತ ಇಳಿಯುವ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಇದು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ.

ಈ ಎರಡು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ವಲಯದ ವಿಭಿನ್ನ ತಲೆಯಲ್ಲಿವೆ. Coinbase ಎಂಬುದು ಕಂಪ್ಲಯನ್ಸ್ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರವಾಗುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದೈತ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. Lindy ಎಂಬುದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ AI ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ತನ್ನ ಉಳಿವನ್ನೇ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಒಂದೇ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬಂದಿವೆ. ಇದು ನಮಗೆ ಏನನ್ನಾದರೂ ತಿಳಿಸಬೇಕಿದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ದಕ್ಷತೆ (Efficiency) ಎಂದರೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು

ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗೆ ದಕ್ಷತೆಯೇ ಪ್ರೇರಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಅರ್ಥವೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಯಬೇಕು. ಇದು ಕೇವಲ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣುವ ಅಗ್ಗದ API ಬೆಲೆಯ ವಿಷಯವಲ್ಲ. ಚೀನೀ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಪ್ರತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸೈಕಲ್‌ನಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿವೆ. ಉತ್ತಮ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ (quantization), ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಅಟೆನ್ಷನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂಗಳು, ಡಿಸ್ಟಿಲ್ಡ್ ಮಾಡೆಲ್ ವೇರಿಯಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಅವೇರ್ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಟೋಕನ್‌ನ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

Why does that matter so much? Because token volume is not static. When a company builds a successful AI feature, usage tends to compound. If your application generates ten times as many tokens next quarter because customers love it, your infrastructure bill scales with that growth. A model that is merely “cheaper” helps. A model that is ninety-five percent cheaper changes your unit economics entirely. It determines whether your AI productline is profitable or a burn center. It lets startups compete with incumbents and lets incumbents protect their margins while shipping more AI capabilities.

American firms are waking up to this math. They are discovering that many production tasks—routing tickets, drafting emails, parsing logs, generating test cases, summarizing meetings—do not require the most expensive frontier model on the market. They require a model that is good enough at a cost structure that makes the business model work. Chinese providers have stepped into that gap aggressively.

Reading the Ten-Week Streak

Ten weeks at the top of global token volume is a long time in AI. A single week could be an anomaly. Ten weeks is a trend with momentum. It suggests that Chinese models have moved past the “evaluation” phase inside global enterprises and into the “default” phase. Engineers are not just testing them; they are building on them. Product managers are allocating budget to them. The infrastructure is being integrated into continuous deployment pipelines and customer-facing systems.

The February 2026 tipping point makes sense in hindsight. Models like DeepSeek-V4, GLM-5.2, and Kimi K2.7 had been available for some time, but early 2026 appears to be when American teams gained enough production experience to trust them at scale. Once trust crossed a critical threshold, the enterprise share jumped above 30% and kept climbing. By mid-June, Chinese models were handling nearly four times the token volume of US models globally.

The Takeaway for Builders

If you are building products or running engineering teams, the practical lesson is straightforward. Stop equating model quality with zip code. The best architecture for your specific workload might not come from a Bay Area provider. Run your own cost-per-task benchmarks on real data. Measure latency, accuracy, and price together. Consider what happens to your budget when usage scales by 10x or 100x.

The global AI infrastructure layer is globalizing fast. Cost efficiency is now the primary engine reshaping enterprise adoption, and China’s labs have spent the last year optimizing exactly for that pressure. The result is a market where 46% of the world’s AI tokens flow through Chinese models, and American companies now account for nearly half of that enterprise usage themselves. The geography of AI’s heavy lifting has shifted. The numbers do not lie.

Source: China Dominates Global Token Volume

Optional learning community: GyaanSetu AI on Telegram