小米大模型拿下「全球第一」，有實力也是僥倖

（本文作者爲唐辰同學，鈦媒體經授權發佈）

文 | 唐辰同學

小米又「贏了」，這次是大模型。

近日，小米公關「一號位」徐潔雲轉發了一個榜單。多模型聚合平台OpenRouter數據顯示，上週（7月20日—7月26日），全球調用量排名前五均爲中國AI大模型：小米MiMo-V2.5、DeepSeek V4 Flash、騰訊HY3、智譜 GLM-5.2、DeepSeek V4 Pro。

排名第一的小米MiMo-V2.5，周調用量達10.5萬億Token，環比增長12%。該系列模型於4月23日開啓公測，可支持百萬級上下文窗口，兼備文本、圖像、視頻、音頻全模態解析能力。

需要指出的是，這份榜單存在侷限性，國內互聯網大廠自有App、企業私有化部署、美國大廠封閉API流量均不在統計範圍內，無法完整代表全球全部AI調用總量，僅作爲海外開源賽道的觀測窗口。

但它又不同於企業內部使用數據，聚合了全球數萬海外獨立開發者、海外中小型AI應用的真實付費調用請求，所有Token用量統一計量標準，可客觀反映全球開發者的真實選擇。

這也意味着，國產開源模型正在打破海外廠商生態壁壘，在完全市場化的第三方渠道實現領先。

我注意到，多數主流媒體的報道口徑是，國產大模型的全球市場份額連續多周拿下全球首位。OpenRouter披露，截至7月26日，近28天國產AI模型全球佔比升至 63.5%，美國模型佔比僅有35.5%，二者體量持續拉大，國產大模型手握全球近三分之二市場。

徐潔雲的公開頭銜是小米集團董事長特別助理、戰略市場部副總經理，他單獨拎出小米MiMo-V2.5單週「全球第一」的成績，除了秀一下小米AI的肌肉，更多還是小米需要AI敘事，來衝抵業務困境帶來的市場情緒。

小米最新發布的2026年一季度業績，官方口徑稱，「經營質量持續提升，AI加速重構人車家全生態」。但從數據上看，這一季度的營收、利潤表現均低於市場預期。

比如，總營收991億元，同比下滑10.9%；經調整淨利潤60.72億元，同比驟降43.1%。業績發佈次日，小米股價大幅震盪，急跌後快速反彈又急速下跌。

在傳統業務增長承壓的關鍵階段，MiMo拿下「全球第一」，也就具備了超越排名的價值。小米需要對外傳遞一個信號：這是一個里程碑，小米AI已經走出純消耗階段，可以規模化商用、自我「造血」。

在此之前，AI長期作爲成本中心，花費巨大。市場一直存疑，小米多次強調要在AI上進行持續性投入，究竟是造勢，還是小米在積累實質技術資產？

小米曾表示，2026年將在AI領域投入160億元人民幣，未來三年AI領域投入不低於600億元人民幣。這個投入規模，相較OpenAI、Anthropic等頭部原生AI大廠，以及華爲、字節、阿里等國內大廠，都不算突出。

比如OpenAI預計到2030年將在計算資源上投入約7500億美元，高於2026年早些時候提出的6000億美元規劃；Meta 已將 2026 年全年資本開支（CAPEX）指引上調至1250 億至 1450 億美元，主要用於AI 算力基礎設施建設。

國內的字節跳動已將 2026 年AI 基建的資本開支預算上調至2000 億元人民幣以上，這一調整較 2025 年底內部擬定的約 1600 億元基準增加了至少25%；

阿里巴巴也十分激進，2026 年全年資本開支預計爲1500 億元人民幣，其中算力專項投入約 720 億元，重點用於通義大模型集群及智算中心建設。

對小米自身來說，三年600億元的投入，已經是其多條重資產研發戰線並行，資源約束下的最優解。

雷軍和小米不斷重複這個目標，還是出於增強市場和業界信心的考量。同時，他也希望藉此來夯實小米硬科技公司的認知。

錢要花，口號要喊，小米AI的底子也極具「小米特色」。

雷軍在2023年第四次年度演講上，提出小米科技戰略的核心邏輯：

（軟件×硬件）^AI。

即，深耕底層技術、長期持續投入，軟硬深度融合，AI全面賦能。

在這個框架下，AI不是小米獨立的商業項目，它的定位是放大軟硬件生態價值的乘數工具，所有的AI成果，都必須落地手機、汽車、IoT實體硬件場景。

在執行層面，雷軍的規劃，就被具象爲MiMo業務負責人羅福莉行動準則。她曾表示，算力和數據不會構成AI的長期壁壘，把技術落地爲實體產品、轉化爲商業價值的工程落地能力，才是難以複製的核心競爭力。

這套自上而下的技術準則，爲MiMo定下了「務實」的工程路線。MiMo不重複造通用大模型輪子，依託成熟開源基座起步，核心自研資源全部聚焦自身優勢領域，包括端側硬件適配、跨設備算力調度、推理工程優化與全球化商業化。

這種務實取捨，幫助小米避開了大模型參數軍備競賽，繞過通用對話類C端產品流量爭奪，其所有大模型能力都會嵌入自有硬件場景交付使用。

放眼行業，市面上幾乎沒有第二家企業，能夠同時打通雲端商用生態和億級終端側硬件閉環。

小米恰好站在兩者的交集之上：純 AI 創業公司擁有模型和 API 商業化能力，但完全缺少物理硬件場景支撐；其他手機廠商坐擁海量終端設備，卻始終將 AI 能力封閉在本機生態內，還沒跨出打開全球化付費市場的一步。

具體來看，依託小米澎湃OS HyperMind全域算力調度框架，搭配玄戒自研芯片的硬件適配，小米搭建起了全球規模最大的消費級端側離線 AI 集群。

上億台終端設備持續產生真實使用場景與用戶交互數據，反向推動模型迭代優化，形成「落地 — 反饋 — 優化」的閉環優勢，抹平開源基座的原生短板。

商業化層面，MiMo的突圍同樣務實。它迴避正面挑戰國際頂級閉源模型，精準擊中海內外中小開發者的核心痛點。通過架構優化大幅壓縮推理成本，以高性價比、高併發穩定性、百萬字超長文本能力搶佔下沉市場，登頂全球榜單。

但這份「全球第一」的成績，存在明顯的路線侷限性。MiMo的優勢是工程落地與商用性價比，並非底層技術原創突破，其複雜邏輯推理、數理能力仍與海外頂級閉源模型存在差距。

同時，低價走量的模式規模大、毛利薄，短期無法覆蓋百億級研發投入。若長期偏重應用層優化，只會讓小米在 AI 基礎科研領域始終處於跟隨位置。

簡而言之，Mimo取得這份市場突破，有實力，也存在僥倖。

典型實例便是，騰訊旗下大模型混元Hy3上線首周，其全球調用量也一度佔據OpenRouter大模型排行榜首位。其關鍵原因就在於模型能力不差，還限時免費。

雷軍在講出「人車家」新故事後，便帶領小米補齊軟硬件生態，以及設備之間的互聯互通。

但這套生態始終存在覈心短板：只有設備互聯，沒有場景智能。他的解法是在AI、芯片、OS（操作系統）三大核心技術賽道上長期投入。

三者之間，澎湃 OS 解決了多設備協同的系統秩序問題，自研芯片補齊了終端算力短板，AI則讓設備集群從冰冷的硬件組合，升級爲能夠讀懂用戶、預判需求、自主聯動的智能體系。

小米「技術鐵三角」也就此完成「搭檔」：系統是骨架、芯片是肌肉，AI 是生態的大腦，也補齊了人車家生態的最後一塊拼圖。

在硬件同質化嚴重、高端化突圍艱難、汽車業務處於爬坡期的當下，AI 的戰略價值愈發凸顯。

某種程度上，MiMo 拿下的全球付費調用第一，是小米AI務實生存法則的一次兌現。

徐潔雲可能還在爲所謂的「小米全自研會師」作鋪墊。小米集團總裁盧偉冰透露，小米自研芯片、操作系統和自研AI大模型將在今年之內完成深度整合，並在同一款終端產品上釋放三者疊加後的全部能力。

業界認爲，這一動作標誌着小米正在構建全鏈路完整技術棧，從芯片到系統再到AI，形成完整的閉環能力。

小米Mimo的這個第一，或就是這個故事的序曲。

參考資料：界面新聞，《全球大模型調用量前五均爲中國產品》

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