2025年人工智能现状深度研究报告：代理推理、开源格局重塑与智能经济学

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Dec 10, 2025
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2025年标志着人工智能发展史上的一个决定性转折点。根据对OpenRouter平台上超过100万亿token的真实使用数据的详尽实证分析，结合DeepSeek、OpenAI及Air Street Capital等机构的市场情报，我们观察到AI生态系统正在经历从“生成式聊天”向“代理式推理（Agentic Reasoning）”的根本性范式转移。这一年，虽然大模型（LLM）的绝对能力继续攀升，但更深层次的变革发生在用户行为、市场结构以及地缘政治版图中。 本报告旨在为行业专家、决策者及技术构建者提供一份详尽的宏观与微观分析。核心发现表明，市场正在摆脱单一维度的军备竞赛，转向结构性的多元化发展。 首先，推理模型的确立与统治。随着2024年12月OpenAI o1（草莓项目）的全面发布，具备“系统2”思维能力的模型迅速占据了复杂任务的主导地位。数据强有力地证明，在涉及编程、科学计算及复杂逻辑的场景中，推理优化模型已占据超过50%的Token流量。这标志着用户价值取向的重大转变：从追求响应速度转向追求逻辑的正确性与任务的完成度。 其次，开源生态的“东方崛起”。开源模型不再仅仅是闭源模型的低端替代品，而是形成了强大的独立生态。其中，以DeepSeek（深度求索）和Qwen（通义千问）为代表的中国模型异军突起，不仅在性能上逼近甚至超越部分西方顶尖闭源模型，更以极高的资本效率（DeepSeek V3仅以550万美元训练成本对标GPT-4的1亿美元成本）重塑了全球AI的竞争格局。这一现象打破了西方在基础模型层的垄断幻想，推动了全球智能算力的普及。 第三，被忽视的“角色扮演”经济。尽管行业叙事长期聚焦于企业生产力，但实证数据显示，在开源模型的使用中，高达52%的流量流向了创意角色扮演（Roleplay）。这一数据揭示了AI作为“数字伴侣”和“创意媒介”的巨大潜在市场，同时也反映了用户对不受过度安全审查（Uncensored）的自由交互体验的强烈需求，这一需求正由开源社区而非硅谷巨头来满足。 第四，智能经济学的“灰姑娘效应”。虽然模型价格不断下降，但高端市场的需求表现出惊人的价格刚性（Price Inelasticity）。用户忠诚度并非建立在品牌之上，而是建立在“首次成功匹配（First-time Fit）”上。一旦某款模型解决了用户特定的高价值难题，用户便会形成极强的路径依赖，这被称为“灰姑娘效应”。这解释了为何尽管廉价模型层出不穷，昂贵的GPT-4及Claude 3.7 Sonnet依然能维持高额溢价。 本报告将分章节深入剖析上述趋势，结合技术演进、经济模型与地缘政治因素，全面解构2025年的AI全景。
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1. 执行摘要

2025年标志着人工智能发展史上的一个决定性转折点。根据对OpenRouter平台上超过100万亿token的真实使用数据的详尽实证分析，结合DeepSeek、OpenAI及Air Street Capital等机构的市场情报，我们观察到AI生态系统正在经历从“生成式聊天”向“代理式推理（Agentic Reasoning）”的根本性范式转移。这一年，虽然大模型（LLM）的绝对能力继续攀升，但更深层次的变革发生在用户行为、市场结构以及地缘政治版图中。
本报告旨在为行业专家、决策者及技术构建者提供一份详尽的宏观与微观分析。核心发现表明，市场正在摆脱单一维度的军备竞赛，转向结构性的多元化发展。
首先，推理模型的确立与统治。随着2024年12月OpenAI o1（草莓项目）的全面发布，具备“系统2”思维能力的模型迅速占据了复杂任务的主导地位。数据强有力地证明，在涉及编程、科学计算及复杂逻辑的场景中，推理优化模型已占据超过50%的Token流量。这标志着用户价值取向的重大转变：从追求响应速度转向追求逻辑的正确性与任务的完成度。
其次，开源生态的“东方崛起”。开源模型不再仅仅是闭源模型的低端替代品，而是形成了强大的独立生态。其中，以DeepSeek（深度求索）和Qwen（通义千问）为代表的中国模型异军突起，不仅在性能上逼近甚至超越部分西方顶尖闭源模型，更以极高的资本效率（DeepSeek V3仅以550万美元训练成本对标GPT-4的1亿美元成本）重塑了全球AI的竞争格局。这一现象打破了西方在基础模型层的垄断幻想，推动了全球智能算力的普及。
第三，被忽视的“角色扮演”经济。尽管行业叙事长期聚焦于企业生产力，但实证数据显示，在开源模型的使用中，高达52%的流量流向了创意角色扮演（Roleplay）。这一数据揭示了AI作为“数字伴侣”和“创意媒介”的巨大潜在市场，同时也反映了用户对不受过度安全审查（Uncensored）的自由交互体验的强烈需求，这一需求正由开源社区而非硅谷巨头来满足。
第四，智能经济学的“灰姑娘效应”。虽然模型价格不断下降，但高端市场的需求表现出惊人的价格刚性（Price Inelasticity）。用户忠诚度并非建立在品牌之上，而是建立在“首次成功匹配（First-time Fit）”上。一旦某款模型解决了用户特定的高价值难题，用户便会形成极强的路径依赖，这被称为“灰姑娘效应”。这解释了为何尽管廉价模型层出不穷，昂贵的GPT-4及Claude 3.7 Sonnet依然能维持高额溢价。
本报告将分章节深入剖析上述趋势，结合技术演进、经济模型与地缘政治因素，全面解构2025年的AI全景。

2. 范式转移：从生成式文本到代理推理

2025年最显著的技术与应用特征，是人工智能从概率性的文本生成器（Stochastic Parrots）向具备规划、反思与执行能力的代理（Agents）进化。这一转变不仅是技术架构的升级，更是用户对AI核心价值预期的重构。

2.1 “o1时刻”与系统2思维的觉醒

回顾2024年底，OpenAI于12月5日正式发布的o1模型（及其后续的o3迭代），成为了行业的分水岭。在此之前，以GPT-4为代表的模型主要依赖“系统1”思维——即基于直觉的、快速的单次推理。虽然它们在流畅度上表现优异，但在处理多步骤逻辑时常因“幻觉”而失效。
o1的引入，将“测试时计算（Test-time Compute）”这一概念推向了舞台中央。模型在输出答案前，会花费数秒甚至数分钟进行“思考”，生成隐式的推理链（Chain of Thought），自我验证并纠正逻辑路径。这种模仿人类“系统2”慢思考的机制，从根本上改变了AI处理复杂任务的能力边界。
表 1：2025年主流推理模型能力与定位对比
模型家族
代表型号
核心架构特征
主要应用场景
市场定位
先行者 (The Pioneers)
OpenAI o1, o1-pro, o3
强化学习微调 (RLHF) + 隐式思维链
复杂数学证明、算法竞赛、科研推导
确立了“思考时间”作为算力资源的价值标准。
挑战者 (The Challengers)
Google Gemini 2.5 Pro/Flash
多模态原生 + 长上下文推理
跨模态逻辑分析、超长文档理解
凭借Google生态整合，在长文本与视觉推理上占据优势。
垂直专家 (The Specialists)
xAI Grok Code Fast 1
代码专用微调 + 高频响应
实时代码补全、Debug、系统架构设计
针对开发者痛点优化，迅速抢占编程市场份额。
开源先锋 (The Open Frontier)
DeepSeek R1, Qwen 2.5-Math
混合专家模型 (MoE) + 蒸馏技术
低成本推理、本地化部署、特定领域微调
打破推理能力的闭源垄断，实现高性能逻辑的普惠化。
从OpenRouter的数据来看，推理模型的普及速度远超预期。在2025年初，此类模型的流量几乎可以忽略不计；但到了年中，在涉及编程和复杂任务的类别中，推理模型的Token消耗占比已突破50%。这一陡峭的采用曲线表明，市场对于“正确性”的渴求远高于对“速度”的依赖。用户宁愿等待模型思考30秒以获得一个可运行的代码块，也不愿在1秒内获得一个充满bug的建议。

2.2 代理式推理：超越对话的新工作流

随着推理能力的提升，“代理式推理（Agentic Inference）”成为了增长最快的行为模式。AI不再仅仅是回答问题的聊天机器人，而是开始扮演执行者的角色。

2.2.1 上下文的爆发式增长

数据通过一个惊人的指标揭示了这一趋势：在过去一年中，每请求的平均输入Token数量增长了近四倍。这一增长并非源于用户变得啰嗦，而是源于“上下文填充（Context Stuffing）”策略的普及。
  • 全量信息投喂：在2023年，用户需要费尽心机地通过Prompt Engineering（提示词工程）来精简信息。而在2025年，得益于Gemini 2.5和Claude系列对百万级上下文的支持，用户倾向于直接上传整本技术手册、整个代码库或全套法律案卷。
  • 状态保持：更长的上下文意味着模型可以在多轮对话中保持复杂的“状态”。对于一个正在协助构建软件系统的AI代理来说，它需要记住十轮之前的架构决策、五轮之前的API定义以及当前的调试进度。上下文的激增，本质上是AI工作记忆（Working Memory）的扩展，是其能够执行长程任务的物理基础。

2.2.2 工具调用的常态化

另一个关键指标是工具调用（Tool Use）的比例。数据显示，约15%的请求现在包含了对外部API或工具的调用。
  • 从大脑到手脚：AI正在从单纯的“大脑”（处理信息）演变为具备“手脚”（执行操作）的中枢。例如，在代码生成场景中，模型不仅编写代码，还会调用解释器运行代码，读取错误信息，修改代码，再运行，直至通过测试。这种“编写-运行-修正”的闭环，正是代理式工作流的核心。
  • 生态系统的标准化：随着MCP（Model Context Protocol）等标准的出现 9，连接AI与外部世界的接口正在标准化。这使得开发者可以更容易地将AI集成到现有的企业IT环境中，进一步推动了代理式推理在实际业务中的落地。

2.3 编程垂直领域的矛与盾

在所有应用场景中，软件开发（Coding）无疑是推理模型最激烈的战场。这不仅因为代码是高价值产出，更因为代码具有客观的“真值”——代码要么能运行，要么报错，这为强化学习提供了完美的反馈信号。
Grok的崛起与垂直化趋势：xAI的Grok Code Fast 1在推理流量中的登顶是一个极具象征意义的事件。作为一个后来者，Grok之所以能超越通用的Gemini或GPT模型，在于其极致的垂直化策略。它并非试图在写诗或画图上击败对手，而是专注于“快速、准确地生成代码”。
这揭示了一个更深层的趋势：通用大模型（General Purpose LLMs）的统治地位可能正在动摇，未来属于“专家模型组合”。对于开发者而言，他们不在乎模型是否通过了法学院考试，只在乎它是否精通Rust语言的内存管理。OpenRouter的数据证明，用户正在用脚投票，选择那些在特定垂直领域做到极致的工具。

3. 开源复兴：结构性多元化与“中国冲击”

2025年的AI版图彻底粉碎了“AI将由少数几家美国科技巨头垄断”的预言。相反，我们见证了一个“结构性多元化（Structurally Plural）”生态的诞生，其中最引人注目的变量，来自开源社区，尤其是中国力量的崛起。

3.1 闭源垄断的终结

长期以来，业界普遍认为，训练前沿模型所需的巨额资本支出（CapEx）将构建起不可逾越的护城河，使得顶尖AI技术仅由Google、Microsoft（OpenAI）等巨头掌握。然而，2025年的市场数据显示，虽然闭源模型在超高端推理任务上仍保有优势，但开源模型（Open-Weights）的市场份额已稳步攀升至约三分之一。
更重要的是，开源模型的质量提升速度远超摩尔定律。以Meta的Llama系列为先导，全球各地的实验室迅速跟进，使得“仅落后顶尖模型6个月”的开源模型成为了常态。对于绝大多数商业应用而言，这“6个月的差距”完全可以被开源带来的成本优势、数据隐私可控性以及定制化灵活性所抵消。

3.2 DeepSeek现象：资本效率的奇迹

在开源复兴的浪潮中，中国的DeepSeek（深度求索） 无疑是最耀眼的明星。这家初创公司在不依赖传统风险投资（VC）的情况下，仅凭其母公司量化对冲基金High-Flyer的支持，便实现了对硅谷巨头的技术突围 10。
资本效率的降维打击：DeepSeek V3的发布震惊了全球AI界，不仅因为其性能，更因为其成本。据披露，DeepSeek V3的训练成本仅约为550万美元，而同级别的GPT-4训练成本据估算超过1亿美元。
  • 架构创新：这种近20倍的成本优势并非来自偷工减料，而是源于底层架构的创新，特别是对混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）的极致优化。DeepSeek成功地在保持庞大参数总量的同时，极大幅度地降低了每次推理的激活参数量，从而实现了算力利用率的飞跃。
  • 市场影响：DeepSeek的存在直接挑战了西方AI公司的商业模式。如果一家中国公司能以几十分之一的成本开发出SOTA（State of the Art）模型并免费开源，那么OpenAI和Anthropic依靠高昂API定价来回收数百亿训练成本的逻辑将面临严峻考验。这迫使闭源厂商必须不断在推理能力上通过“o1”这样的技术飞跃来维持溢价，否则将陷入价格战的泥潭。

3.3 智能的全球化消费：亚洲的崛起

OpenRouter的地理分布数据进一步印证了AI力量重心的东移。亚洲在全球Token消费中的占比已翻倍，达到约31%。
表 2：DeepSeek 全球用户分布 (2025年1月数据)
国家/地区
月活跃用户份额 (MAU Share)
战略意义
中国
30.71%
本土市场的绝对统治力，依托庞大的人口基数进行数据飞轮迭代。
印度
13.59%
最大的海外增长点，显示出高性价比模型在发展中国家的巨大吸引力。
印度尼西亚
6.94%
东南亚市场的快速渗透。
美国
4.34%
尽管面临地缘政治张力，技术社区仍务实地接纳了高效的中国模型。
其他
~44%
包括法国、巴西等，显示出全球性的分布特征。
数据来源：2
“中国冲击”的地缘政治含义：
中国模型（DeepSeek, Qwen, Yi等）在开源领域的激进策略，形成了一种独特的地缘政治不对称优势。美国依然控制着高端GPU（如Nvidia H100/Blackwell）的硬件供给 11，构成了硬实力的封锁；但中国通过开源软件的软实力输出，实际上正在通过“补贴全球开发者的智能成本”来构建生态依赖。当印度的工程师、巴西的创业者甚至欧洲的研究员都习惯于使用DeepSeek的API格式和Qwen的微调工具时，美国试图通过出口管制来遏制中国AI发展的效果将被部分稀释。这种“硬件封锁 vs 软件突围”的博弈，将是未来数年科技冷战的主旋律。

4. 隐形引擎：角色扮演与情感经济

在OpenAI和Google宏大的企业生产力叙事之外，OpenRouter的数据揭示了一个庞大但常被主流忽视的“暗物质”市场：角色扮演（Roleplay）。

4.1 数据背后的真相：52%的统治力

统计显示，在开源模型的所有使用场景中，超过一半（52%）的流量流向了创意角色扮演。这一比例之高，令人咋舌。当我们谈论“AI改变世界”时，投资者想象的是AI在写代码、做报表、诊断疾病；但现实是，全球数以百万计的用户正在用AI来构建虚拟世界，与虚构的伴侣对话，进行互动式小说创作。
细分数据显示，这52%中大部分属于“游戏/角色扮演游戏（Games/Roleplaying Games）”，以及相当一部分的“成人内容（Adult content）”。这并非边缘现象，而是开源生态的核心驱动力之一。

4.2 安全护栏与人性需求的博弈

为何角色扮演如此集中在开源领域？答案在于“审查（Censorship）”。
  • 闭源模型的道德洁癖：ChatGPT（OpenAI）和Claude（Anthropic）在RLHF（人类反馈强化学习）阶段被植入了极强的安全护栏。它们不仅拒绝生成色情暴力内容，甚至对于略带争议的、或是情感过于激烈的对话也持回避态度。这种“保姆式”的监管，虽然满足了企业合规的需求，却扼杀了AI作为“情感伴侣”或“创意缪斯”的可能性。
  • 开源模型的自由主义：开源模型（如Llama的某些微调版本、Mistral等）允许用户绕过这些限制。对于寻求沉浸感、情感宣泄或纯粹娱乐的用户而言，一个“会说脏话”、“有脾气”或者“愿意配合任何剧情”的模型，远比一个只会说“作为AI语言模型我不能...”的助手更有价值。
“Her”时刻的预演：
这52%的数据实际上是《Her》（电影《以爱之名》）场景的早期预演。它证明了人类对于“人工智能伴侣”有着巨大的、未被满足的刚需。目前的生产力工具忽视了这一点，但开源社区敏锐地捕捉到了。这预示着，未来AI的一个万亿级赛道可能并非在于“帮人工作”，而在于“陪人生活”。情感计算（Affective Computing）与无审查模型的结合，将催生出全新的娱乐和社交形态。

5. 智能经济学：灰姑娘效应与价格刚性

OpenRouter的研究通过大规模交易数据，为我们勾勒出了一幅反直觉的“智能经济学”图景。在2025年，AI模型并非标准化的“大宗商品（Commodity）”，其市场行为更接近于高度差异化的服务。

5.1 锁定机制：寻找“水晶鞋”

报告提出了“灰姑娘效应（Cinderella Effect）” 这一核心概念，深刻解释了用户留存的心理机制。
  • 定义：当用户在面对一个棘手的、从未被解决的高价值任务（如调试一段复杂的并发代码，或撰写一份特定风格的法律文书）时，他们会尝试多个模型。一旦某款模型（“水晶鞋”）成功解决了这个问题，实现了“完美契合”，用户就会产生极强的路径依赖。
  • 心理安全感：这种锁定并非基于品牌忠诚度，而是基于对“失败成本”的恐惧。对于专业人士而言，一次AI推理失败带来的不仅是几分钱的Token损失，更是工作流的中断、心流的破坏以及信任的崩塌。因此，一旦找到那个能稳定解决问题的模型，用户几乎不会为了节省成本而切换到其他模型。
  • 数据佐证：早期找到“适配模型”的用户群组，其长期留存率远高于那些仍在不断试错的用户。这意味着，AI竞争的关键不在于发布第100个通用模型，而在于谁能率先攻克用户的特定“痛点”。

5.2 价格无弹性与高端市场的防御

基于上述效应，高端模型市场表现出了明显的价格刚性（Price Inelasticity）。
  • 需求曲线平缓：数据显示，模型价格每下降10%，使用量仅增加0.5%至0.7%。这是一个极低的价格弹性系数。它表明，对于需要GPT-4或Claude 3.7 Sonnet来处理的关键任务，用户对价格极不敏感。
  • 商业启示：这一发现对于OpenAI和Anthropic是巨大的利好。它意味着它们无需陷入与开源模型的“价格战”。只要它们能保持在推理能力上的“代差”，哪怕只是领先5%，它们就能维持高额的溢价。因为对于企业级用户和高端开发者来说，那5%的智力差距就是“可用”与“不可用”的天壤之别。

5.3 市场四象限分析

为了更清晰地理解竞争格局，我们可以将市场模型划分为四个象限 ：
表 3：2025年AI模型市场四象限
象限类型
典型代表
特征描述
经济逻辑
高效巨人类 (Efficient Giants)
Gemini 1.5/2.0 Flash, DeepSeek V3
低价、高量。每百万Token成本低于$0.40。
规模经济：作为后台任务（如日志分析、长文档摘要）的默认选项，以极低的利润率换取巨大的吞吐量。
高端领袖类 (Premium Leaders)
Claude 3.5/3.7 Sonnet
高价、高量。价格适中偏高，但性能均衡。
品质经济：知识工作者的首选主力工具（Workhorse）。在编程和写作中提供了最佳的“性价比-可靠性”平衡。
高端专家类 (Premium Specialists)
OpenAI o1-pro, GPT-4
极高价、低量。单次调用成本极高（$30+）。
保险经济：用于“不容有失”的任务。用户支付高价是为了购买“确定性”和“逻辑深度”。
长尾市场类 (Long Tail)
各类特定微调模型
低价、低量。成千上万的小众模型。
探索经济：满足极其碎片化的需求（如特定语言、特定游戏风格），虽然单个模型量小，但加总后构成了生态的多样性。
这一分类清晰地展示了市场的生态位分化。DeepSeek和Google在争夺“水电煤”的基础设施地位，而OpenAI和Anthropic则在争夺“专家顾问”的高端溢价。

6. 基础设施与算力地缘政治

在软件和模型层面的激烈竞争之下，物理层面的制约因素——算力与能源——依然是决定未来走向的关键变量。Air Street Capital的报告将这一阶段定义为“AI的工业化时代（Industrial Era of AI）” 12。

6.1 算力鸿沟与算法突围

硬件垄断：美国在高端AI芯片领域的统治力依然牢固。Nvidia的H100及Blackwell架构芯片是训练前沿模型的硬通货，且受到严格的出口管制 11。这导致中国及其他受限地区必须在“算力受限”的条件下进行竞争。
算法突围：然而，DeepSeek的案例证明，硬件并非唯一的决定因素。通过使用H800（降频版）集群，配合极致的软件优化和通信库重写，DeepSeek成功绕过了部分硬件瓶颈 13。这表明，算法效率（Algorithmic Efficiency） 正在成为一种能够部分抵消硬件算力（Raw Compute） 差距的战略资源。如果中国实验室能够持续产出更高效率的架构，美国硬件封锁的效果将随时间递减。

6.2 工业化AI与能源瓶颈

随着训练集群向万卡、十万卡级别演进，电力供应正在取代芯片成为新的瓶颈。
  • 吉瓦级数据中心：微软与OpenAI规划中的“星际之门（Stargate）”超级计算机，其功耗预计将达到吉瓦（GW）级别，相当于一个中型城市的用电量 12。
  • 能源地缘政治：这使得拥有廉价、稳定能源（如中东的太阳能、美国和中国的核能与水电）的国家在未来AI竞争中占据优势。算力竞争正在演变为能源基础设施的竞争。Air Street Capital指出，这一趋势将导致AI发展的“重资产化”，进一步拉大科技巨头与普通研究机构之间的差距，使得顶级AI研究彻底成为“主权级”的博弈 11。

7. 战略启示与未来展望

综上所述，2025年的AI世界是一个充满张力与机遇的复杂系统。
对于模型构建者（Labs）：
中间路线已死。未来的生存空间要么在顶端（提供最强的推理能力，如o1），要么在底端（提供最高的性价比，如DeepSeek）。试图做一个“差不多好、价格中等”的模型将面临两面夹击，迅速被市场淘汰。同时，忽视“情感价值”和“角色扮演”需求，意味着将巨大的C端市场拱手让给开源社区。
对于开发者与企业（Users）：
停止寻找“万能模型”。未来的应用架构将是“多模型编排（Multi-Model Orchestration）”的。利用廉价的DeepSeek V3处理海量的前置数据清洗和简单交互，利用Grok处理代码生成，最后利用昂贵的o1进行核心逻辑的校验。这种“混合专家路由”将是构建高ROI（投资回报率）应用的关键。
对于投资者与政策制定者：
需要重新评估“护城河”。如果智能本身的边际成本趋向于零（由开源驱动），那么价值将向两端迁移：一端是底层的能源与算力基础设施（Nvidia, 核能公司），另一端是顶层的、具有强用户锁定效应的垂直应用（拥有私有数据和工作流粘性的Agent）。中间的模型层，除非能保持显著的智力代差，否则将面临残酷的商品化竞争。
结论：
2025年不是AI泡沫破裂的一年，而是AI从“魔法”走向“工业”的一年。代理推理赋予了机器思考的能力，开源运动打破了技术的垄断，而市场机制正在无情地筛选出真正具备价值的商业模式。随着“灰姑娘”穿上水晶鞋，AI不仅在重塑我们的生产方式，也在悄然改变我们与数字世界的情感连接。

引用的著作

  1. State of AI | OpenRouter, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://openrouter.ai/state-of-ai
  1. DeepSeek AI Usage Stats for 2025 - Backlinko, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://backlinko.com/deepseek-stats
  1. DeepSeek Revenue and Usage Statistics (2025) - Business of Apps, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://www.businessofapps.com/data/deepseek-statistics/
  1. Key Insights from OpenRouter's 2025 State of AI report : r/ChatGPT - Reddit, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1phbae7/key_insights_from_openrouters_2025_state_of_ai/
  1. The 100 Trillion Token Mirage: What OpenRouter's AI Report Actually Reveals - Implicator.ai, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://www.implicator.ai/the-100-trillion-token-mirage-what-openrouters-ai-report-actually-reveals/
  1. The Cinderella “Glass Slipper” Effect: Retention Rules in the AI Era | Andreessen Horowitz, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://a16z.com/the-cinderella-glass-slipper-effect-retention-rules-in-the-ai-era/
  1. OpenAI o1 - Wikipedia, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI_o1
  1. State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter | Andreessen Horowitz, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://a16z.com/state-of-ai/
  1. OpenRouter Releases AI Usage Status Report with 100 Trillion Tokens - AIBase, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://www.aibase.com/news/23410
  1. 50 Latest DeepSeek Statistics (2025) - Thunderbit, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://thunderbit.com/blog/deepseek-ai-statistics
  1. State of AI 2025: five key charts for Europeans | Science|Business, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://sciencebusiness.net/news/ai/state-ai-2025-five-key-charts-europeans
  1. Welcome to State of AI Report 2025, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://www.stateof.ai/2025-report-launch
  1. DeepSeek AI Statistics 2025: Users & Revenue - DemandSage, 访问时间为 十二月 9, 2025， https://www.demandsage.com/deepseek-statistics/

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