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爱分析发布2026年中国AI厂商Token收入榜单

爱分析于2026年9月9日正式发布2026爱分析·中国AI厂商Token收入榜单。

前沿模型的能力比拼没有减缓，通往AGI的赛跑仍在加速。与此同时，商业竞争的重要性也越来越凸显，正成为与模型能力并列的核心指标。Anthropic每月披露的Token ARR增速，已经成为整个行业的晴雨表。

Token收入成为了这场商业竞争的标尺。鉴于此，爱分析将中国最重要的9家AI厂商，统一按2026年8月的Token收入年化数据，排出座次，并以此展现中国AI市场格局和趋势。

这份榜单试图回答三个问题：中国Token经济发展态势如何，各家厂商的谁强谁弱、排名如何，每一家入榜厂商的优势与短板是什么。

本榜单报告正文分为四部分。第一部分是厂商排名，第二部分是逐家拆解上榜厂商，第三部分是Token行业趋势洞察，最后一部分是榜单的制作方法和数据说明。

1、榜单排名

从统计数据和排名结果来看，本榜单鲜明折射了当前中国Token市场发展格局，以及AI厂商的梯队结构。

榜单第一名的字节和最后一名百度，两者收入相差超过十倍，说明中国Token市场正在呈现高度集中的趋势。同时，上榜9家厂商分别归属于三个档位，百亿、50亿、30亿，而且各个梯队之间存在清晰的断层。

图1：中国AI厂商Token收入榜单

第一梯队，百亿俱乐部，字节、阿里、智谱三家入围。即使这一梯队也明显拉开档次：字节以约300亿元年化ARR位居第一，约为第二名阿里160亿元的两倍，是智谱的三倍。字节依靠视频场景的定价权占据领先位置；阿里是唯一把芯片、云、模型、应用四层打通后兑现Token收入的一家；智谱押注Coding赛道，并在IPO之后完成商业化逆袭。

第二梯队，50亿元量级，DeepSeek、Kimi、MiniMax、可灵四家上榜。这一梯队，均依靠扎实的模型能力实现增长，但增长结构不同：DeepSeek依靠API价格上涨，Kimi依靠K3单款模型完成三级跳，MiniMax和可灵则依靠视频模型大幅扩张海外市场。

第三梯队，30亿元量级，腾讯、百度，垫底。这两家各有各的失误和难处，一致的表现是在Token业务上发展迟滞，从整体量级来看，已明显掉队。不过，腾讯可能还有资格说“马拉松才开始”，百度到目前还看不到有向上的苗头，能想得起来的亮点也就昆仑芯了。

2、厂商分析

2.1 字节：断崖式领先，赢在视频场景的定价权

字节以300亿元年化ARR遥遥领先，年内有望冲击千亿目标。火山引擎总裁谭待回顾，“三年前把MaaS列成最重要的事时，几乎所有人都认为Token是赔钱生意。”但是今天再看，正是三年前的投入才成就了当前的结果。

字节领先的根基，是视频模型能力在业内的绝对领先地位，以及由此形成的视频生成场景的定价权，其视频每秒价格比同类模型高出至少50%，而且分销渠道折扣率也很低，Seedance系列模型折扣鲜有低于九折。

当然，字节也有自己的短板——语言模型。字节CEO梁汝波在8月年中全员会上承认，其大语言模型与海外领先者的差距在拉大，要求团队从心态上接受一段时间的落后，豆包大模型的下一代版本也因此推迟。

2.2 阿里：举全栈AI之力，兑现Token收入

阿里以160亿元年化ARR，位居榜单第二名。阿里的优势在于全栈AI，也是榜上唯一把收入建立在整条Token产业链上的厂商。

通过在芯片、云、模型、应用四个层面的完整布局，阿里Token业务的财务模型极佳，不仅收入高、增速快，利润表现同样不错。收入层面，从今年5月到8月这3个月，Token业务ARR增速近1倍；利润层面，阿里集团CEO吴泳铭近期业绩会上表态“AI算力预期2到3年回本”，意味着其Token业务毛利率超过50%。

这靓丽的表现背后，阿里自研GPU平头哥进入规模化量产是一个重要的里程碑，基于自研芯片带来的成本优势，阿里可以持续改善Token业务的财务模型。同时，为推动Token收入增长，阿里专门组建ATH事业群，在组织资源的投入上，9家上榜厂商中也是最大的。

AI全栈给了阿里收入的厚度，但其短板在于开源世界的模型地位不保。2025年，千问还是开源世界的模型能力代表，如今已被K3、GLM这些后来者赶下台来。

2.3 智谱：量价齐升标杆

智谱以110亿元位居第三，是榜里Token量价齐升的标杆。进入2026年，智谱在API均价上涨101%的同时，Token调用量也较年初增长40倍。

量价齐升的核心动力，在于模型AI Coding能力的大幅提升。唐杰在2025年下半年决定All in AI Coding、舍弃重交付的ToB项目，从当前的结果来看，完全押对了赛道。

智谱计划今年底发布GLM-6.0，押注的是模型自进化，唐杰将GLM-6.0定位为“AI训练AI”。关于Token业务ARR，智谱官方预期年末再上涨50%，达到160亿元的水平，目前来看很可能提前完成目标。

智谱短板在于人才与组织。清华系的学术人才密度，正面说是智谱的护城河，反面说就是天花板，顶尖学生的高流动性，虽然保障了短期的技术领先，但难以沉淀为自身的组织能力，而后者才能确保长期领先。

2.4 DeepSeek：口碑与利润双丰收

看上去不差钱的DeepSeek，年化ARR为60亿元，排名第四，是榜上反差最鲜明的一家，模型能力和毛利率双双领先，算力供给却远远落后。

技术是DeepSeek的强项，它始终追求SOTA模型，V4系列的口碑加上工程优化，把API毛利率做到82.9%，国内一骑绝尘。根据DeepSeek的定价模型，一台GPU服务器10个月就能收回成本，而阿里的回报周期是2-3年。

DeepSeek的阶段性短板体现在在算力层面。2025年全年，DeepSeek的AI Infra支出只有12亿元，尚不及头部厂商一个月的投入。供给跟不上需求，导致API一度大面积服务异常。此后的大幅涨价和峰谷分时定价，本质是供给不足下的被动应对，用价格拦住一部分用户需求。

不过，这一算力短板正在快速补齐。今年前7个月，DeepSeek的AI Infra支出已达110亿元，再加上今年两轮千亿元的融资，算力供给的缺口在加速填平。

2.5 Kimi：K3驱动的爆发

Kimi年化ARR为58亿元，位列榜单第五。Kimi爆发主要依靠K3这一款模型，6月其ARR数据尚不及25亿元，K3发布后才两个月，ARR数据实现了翻倍增长。

K3一出，参数规模和模型能力同时跻身全球第一梯队。作为迄今为止全球最大的开源模型，K3用2.8万亿参数把开源模型的参数规模抬到了一个新台阶，而K3的模型能力也得到全球开发者认可，整体评价与Claude等顶尖闭源模型处于同一梯队。同时，规划中的K4模型会继续提高模型参数量级，或将达到5-6万亿参数级别。

不过，冲刺大参数模型，导致Kimi的发展受制于高端算力。一方面，模型训练必须依赖英伟达的高端卡，另一方面，模型推理也难以跑在国产GPU卡上，导致API价格高企。

K3发布之后仅48小时，Kimi算力就逼近极限，被迫暂停了C端新用户订阅，预计短期内补算力的速度赶不上智谱等厂商。相比Kimi，智谱等把参数量控制在万亿以下，推理可以跑在国产GPU上，算力供给压力小得多，而对于Kimi来讲，这一劣势短期很难扳回来。

2.6 MiniMax：视频模型崛起，语言模型拉胯

MiniMax约48亿元的年化ARR，排名第六。

Minimax在5月份的ARR只有30亿元，开源视频生成模型H3发布之后，8月ARR直接上涨至48亿元（注：官方披露的8亿美元ARR，是基于8月某个最高周度数据年化，而非月度数据年化）。经过推理加速优化的H3 Max，生成5秒视频仅需不到3秒，首次实现了视频生成速度超过播放速度，这无疑打开了AI视频直播的商业化想象空间。

除了视频模型能力的提升，Minimax在商业化层面同样有所改善。2025年，Minimax的商业化重C端、轻B端，到今年中期，这个情况完全反转过来，B端收入占比从去年的30%直接拉升至80%，企业客户总量超过200万。

Minimax短板在于毛利率。由于H3模型主打性价比，价格偏低，导致其毛利率低于同为视频模型的Seedance和可灵。

同时，Minimax的语言模型M3能力表现不及预期，在占据了大量算力资源的同时，并没有对应的产出，也对整体业务的毛利率造成了负面影响。

2.7 可灵：专注海外视频，估值超越Minimax

可灵以40亿元的年化ARR，排名第七，主要靠海外视频赛道做出差异化。

过去一年，可灵ARR的增速超过400%，增长动力主要来自海外的企业客户。可灵海外收入占比八成，主要来自北美、韩国、东南亚等市场。客户层面，可灵主要付费客户是影视公司、导演工作室等，总企业客户数量近5万家。

今年7月，可灵从快手分拆，投后估值180亿美元，超过已经上市的Minimax市值。高估值对于可灵的ARR提出更高的要求，预期今年年末冲击10亿美元，2027年末目标到20亿美元。

2.8 腾讯：起得早不如熬的久

腾讯年化ARR仅为32亿元，排名第八，整体跟其AI战略节奏一样，显得不紧不慢不着急。在大厂梯队中，腾讯主观上体现出来的态度是，不重视Token业务。

相比之下，火山将Token视为最重要的增长动力，阿里为Token专设了ATH事业群，而腾讯，在这些层面没有太大动作。这背后，体现了腾讯焦虑不安与自我安慰这两种复杂心态的交织。

焦虑不安方面，马化腾表达的很真实，“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去”。上了漏水的船、坐立不安的手足无措，是腾讯心态的写真。

自我安慰方面，腾讯认为现在离AI终局尚早，还有时间调整。汤道生把AI竞赛比作马拉松，“起得早虽然重要，但熬得久才有机会抓住持续出现的新机遇”，还强调现在“可能才跑完头一公里”。

马拉松论没有错，但腾讯在Token商业化上更像是还没上场。混元Hy3、Hy4的免费API渠道很多，付费比例低。一个还没入场的长跑者，谈熬得久，还为时过早。

2.9 百度：没落

百度年化ARR为25亿元，排名垫底，而且是字节的十二分之一。

百度是国内最早把大模型推到台前的厂商，文心一言一度是中文大模型的代名词，但是，一晃几年过去，物是人非，谁也没有想到，百度竟没落如此。当然，百度还拥有自研芯片昆仑芯，出货量仅次于华为与阿里。

问题可能要归结到李彦宏的眼光上。2024年，李彦宏公开说开源模型是一种智商税；最近的财报会上，李彦宏不得不承认百度有失误。

如今，百度的模型已经很少出现在排行榜上，新模型批量发布的8月，百度却没有任何动作。很难相信，百度能够重回第一梯队。

3、行业洞察

3.1 中美AI差距缩短，路线分叉

中美AI能力有多大差距，此次Token收入榜单提供了一个客观的视角。

中国追赶美国的速度、节奏和当前位置，用Anthropic的ARR时间线来标定，可以读出很多信息。Anthropic的ARR从2025年3月的14亿美元涨到2026年7月的650亿美元，中国主要几个AI厂商当前的位置，都能落在这条线上。

图2：中美厂商ARR追赶曲线

此次榜单的前三名，字节大致对应到Anthropic的2025年8月，阿里对应2025年中，智谱则在2025年初。也就是说，中国第一梯队厂商，整体落后美国一年左右。但是，中国追赶的速度很快，两者之间的差距在持续缩短的过程中。

加速背后是两股力量在推动。一股是算力投入补齐供给能力，不仅阿里募资800亿元全投基建，DeepSeek也在加速自建算力，其1GW乌兰察布算力中心，预计年末开始上线投入运行，明年上半年完成全部交付。

另一股力量是场景，中国的短剧、Coding、办公、政务等提供了海量的Token消耗场景，让算力投入能快速变现。

此外，中美两国的AI商业化发展路线差异也逐步体现出来。美国模型强在顶尖能力，目标是愿意为模型能力付高溢价的客群。中国模型强在开源以及性价比，目标是广泛的腰部客群。两个群体哪个市场空间更大并不好说，但中国与美国在AI层面的差距，正在逐步缩小。

3.2 模型涨价是短期现象，降价才是主趋势

过去半年，模型API价格普遍上扬，为Token收入增长贡献不小。短周期里模型供小于求，算力就是Token收入的天花板，有算力就不愁卖。

上半年，涨价最多的是DeepSeek。受限于算力供给，DeepSeek只能用涨价的方式来保证高价值客户的服务体验，舍弃掉付费能力弱的低价值客户。反观智谱，由于提前储备了算力，可以量价同升。在AI Infra领域，智谱投资了硅基流动、基流科技、无问芯穹等一众Infra厂商，在算力供给层面得到了极大的缓解和补充。

但长周期里，模型降价才是主趋势，特别是轻量级的Flash模型。

一般而言，市场上模型调用量的绝大部分份额都属于Flash模型。比如，OpenRouter的调用榜单中，DeepSeek V4 Flash、GPT-5.6 Luna、GLM 5.3 Flash、Gemini 3.7 Flash等长期位于Top10。

而Flash模型将是未来的价格屠夫，比如GLM 5.3 Flash价格不到GLM 5.3的10%，GPT-5.6 Luna是旗舰模型Sol的5%。