Angka pertengahan Jun 2026 telah keluar, dan ia menggambarkan gambaran yang sangat jelas. Model AI China telah memegang kedudukan teratas global untuk volum token selama sepuluh minggu berturut-turut. Ini bukan sekadar tajuk berita yang berlalu seketika daripada satu penanda aras atau lonjakan sementara yang dikaitkan dengan satu pelancaran tular. Ia adalah corak berterusan selama berminggu-minggu yang mendedahkan di mana kerja sebenar kecerdasan buatan sedang dilakukan.

Daripada jumlah volum mingguan global sebanyak 46.7 trilion token, model China memproses 18.81 trilion. Model Amerika mengendalikan 5.76 trilion. Itu bermakna 46% untuk China dan 13% untuk Amerika Syarikat. Volum token adalah ukuran paling konkrit yang kita ada bagi penggunaan AI secara meluas. Setiap token mewakili satu unit buruh pengkomputeran yang sebenar—baris kod yang disemak, pertanyaan pelanggan yang dijawab, dokumen yang diringkaskan, imej yang diterangkan, atau rantaian penaakulan yang dilaksanakan. Apabila hampir separuh daripada buruh AI dunia melalui model yang dibina di China, kita sedang melihat pengagihan semula yang fundamental dalam ekonomi AI global.

Migrasi Perusahaan Berlaku dengan Pantas

Peralihan dalam syarikat-syarikat Amerika adalah sangat ketara. Penggunaan token model China oleh perusahaan AS meningkat daripada 4.5% pada 2025 kepada 46% pada 2026. Sejak Februari 2026, bahagian tersebut kekal di atas 30%. Dua titik data tersebut bersama-sama menceritakan satu kisah yang jelas. Ini bukan eksperimen awal oleh segelintir jurutera yang ingin tahu. Ia adalah migrasi struktur yang luas yang telah melepasi satu ambang pada awal tahun ini dan tidak menoleh ke belakang lagi.

Perniagaan AS pada mulanya menganggap model China sebagai pilihan sandaran atau sekadar sesuatu yang menarik untuk dicuba. Kemudian, pasukan mula menjalankan perbandingan kos dalaman. Mereka mendapati bahawa peralihan tersebut tidak memerlukan pengorbanan ketepatan dalam tugas rutin. Sebaik sahaja perkara itu menjadi jelas, keputusan perolehan dibuat dengan pantas. Pegangan perusahaan sebanyak 46% bermakna hampir separuh daripada bajet pengkomputeran AI dalam syarikat Amerika kini mengalir ke seni bina yang dibangunkan merentasi Pasifik. Bagi industri yang telah menghabiskan masa bertahun-tahun menganggap San Francisco dan Bay Area sebagai pusat graviti utamanya, ini adalah penyusunan semula yang luar biasa.

Syarikat Sebenar, Penjimatan Sebenar

Keputusan konkrit oleh firma jenama terkenal menunjukkan betapa mendalamnya trend ini. Coinbase, bursa mata wang kripto, memilih GLM-5.2 dan Kimi K2.7 untuk juruteranya. Ini bukan program perintis yang terpendam di dalam makmal penyelidikan. Model-model ini memacu aliran kerja pembangun yang sebenar—pelengkapan kod, dokumentasi teknikal, bantuan penyahpepijatan, dan peralatan dalaman. Coinbase mempunyai keperluan masa aktif (uptime) dan postur keselamatan yang ketat. Pasukan kejuruteraannya tidak menggunakan model asing untuk keuntungan kecil. Mereka menggunakannya kerana model-model tersebut melepasi piawaian kebolehpercayaan perusahaan sambil memberikan ekonomi yang lebih unggul.

Kemudian terdapat Lindy, syarikat pemula AS yang beralih daripada Anthropic Claude kepada DeepSeek-V4. Hasilnya ialah pengurangan kos sebanyak 95% dan penjimatan berjuta-juta dolar. Syarikat pemula beroperasi dengan tempoh aliran tunai (runway) yang terhad. Pemotongan 95% dalam perbelanjaan inferens boleh bermaksud perbezaan antara kehabisan tunai dalam lapan belas bulan berbanding berkembang dengan selesa selama bertahun-tahun. Namun, langkah Lindy juga memberi isyarat sesuatu yang lebih luas: DeepSeek-V4 berprestasi cukup baik untuk menggantikan Claude dalam persekitaran pengeluaran. Ini bukan penurunan taraf kepada pilihan bajet. Ia adalah pertukaran yang mengekalkan utiliti sambil menghapuskan kos.

Kedua-dua contoh ini berada di hujung spektrum korporat yang bertentangan. Coinbase ialah gergasi teknologi awam dengan pasukan pematuhan dan infrastruktur legasi. Lindy ialah operasi peringkat awal yang mempertaruhkan kelangsungan hidupnya pada ekonomi AI yang bijak. Kedua-duanya berakhir di tempat yang sama. Itu sepatutnya memberitahu kita sesuatu.

Apa Maksud Kecekapan Sebenar dalam Praktik

Kecekapan memacu pilihan-pilihan ini, tetapi kita harus spesifik tentang apa maksudnya. Ia bukan sekadar isu harga API yang lebih murah pada papan pemuka. Makmal-makmal China telah menghasilkan seni bina inferens yang memerah prestasi yang jauh lebih tinggi daripada setiap kitaran pengkomputeran. Kuantisasi yang lebih baik, mekanisme perhatian (attention mechanisms) yang dioptimumkan, varian model yang dimurnikan (distilled), dan timbunan pelayan (serving stacks) yang peka perkakasan, semuanya bergabung untuk menurunkan kos bagi setiap token.

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