报告概述

本报告利用Similarweb网站流量数据,追踪2024年4月至2025年8月期间135个国家的主要中美LLM平台访问情况,评估市场渗透率,识别地理采用模式,并检验2025年1月DeepSeek R1发布的影响。报告还探讨了价格策略、多语言能力和AI外交三大驱动因素,为政策制定者、技术领袖和行业观察者提供洞察。

报告的核心结论

美国LLM保持全球主导地位,2025年8月占约93%市场份额。

尽管中国模型快速崛起,美国模型仍占据绝对优势,这得益于先发优势和持续领先的模型能力。美国模型如ChatGPT、Gemini等维持高访问量,主导全球市场。

DeepSeek R1发布后,中国LLM全球市场份额从3%飙升至13%。

2025年1月DeepSeek R1推出后,两个月内中国模型市场份额跃升,在30个国家超过10%渗透率。增长集中在发展中国家和中国关系紧密国家,显示竞争格局迅速变化。

模型能力而非价格、语言或外交是当前采纳的关键驱动因素。

报告分析价格、多语言支持和AI外交后发现,这些因素未能解释模式。DeepSeek的成功源于缩小性能差距,而非低价或语言包容性。用户转换成本低,市场易受性能变化影响。

用户转换成本低,市场领导地位不稳定。

LLM用户品牌忠诚度弱,可轻易切换平台。一旦竞争对手性能足够,市场份额快速变化,如DeepSeek所展现。美国模型的93%份额可能脆弱,需要持续性能优势维持。

地缘政治和经济发展水平影响中国模型采纳。

中国模型在发展中国家和与中国关系密切国家(如俄罗斯、中东、非洲)增长显著,而在美国盟友国家增长较小。GDP per capita与中国LLM份额呈负相关,经济因素发挥作用。

报告回答的关键问题

中美大语言模型在全球市场的竞争格局如何?

美国模型主导全球,2025年8月占约93%流量,但中国模型特别是DeepSeek迅速崛起,市场份额从3%升至6-13%。美国在发达国家优势明显,中国在发展中和与中国关系紧密国家取得进展。竞争动态快速演变,市场格局尚未固化。

DeepSeek如何影响全球LLM市场份额?

DeepSeek R1于2025年1月发布后,中国模型全球访问量两个月内增长461%,市场份额从3%飙升至13%。它并未蚕食其他中国模型流量,反而扩大了整体市场。此后份额有所回落至约6%,但仍建立了稳定的全球存在。

中国大语言模型在哪些国家更具优势?

中国模型在俄罗斯、中东、非洲和南美等发展中国家获得较高市场份额,这些国家与中国有密切政治经济联系。例如也门份额增30%至35.3%。而在欧洲、澳大利亚、日韩等美国盟友国家,中国模型份额增长有限。

价格因素对用户选择LLM有多大影响?

尽管中国模型API价格仅为美国模型的1/6至1/4,但所有主流模型均提供免费版本,约98%的ChatGPT用户使用免费层。因此大多数用户不直接面对价差,价格并非当前采纳的主要驱动因素。

AI外交是否有效推动了模型采用?

中国AI外交公告数量比美国多32%,覆盖国家更广,但报告认为这些活动主要影响政府间合作,而非日常用户选择。个体用户自主决定采用,不受大使馆活动显著影响。因此AI外交并非当前采用模式的关键驱动力。

报告中的代表性数据

从24亿增至82亿

全球LLM网站月访问量增长

2024年4月至2025年8月,基于Similarweb数据,主要LLM平台月访问量增长约三倍,反映市场快速扩张。

13%

DeepSeek后中国LLM全球市场份额峰值

2025年2月,DeepSeek R1发布后两个月内,中国模型份额从3%升至13%,主要由DeepSeek推动。

30个国家

2025年中国LLM在30个国家超过10%渗透率

2025年1月至8月,DeepSeek发布后,中国模型在30个国家市场占比超过10%,在11个国家超20%。

以上数据根据报告摘要整理,具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 全球135个国家LLM使用数据与趋势图表:展示2024年4月至2025年8月逐月访问量变化,包含中美模型对比。
  • DeepSeek R1前后市场变化地图:可视化135个国家中国模型份额增长幅度,识别高增长区域。
  • 主要中美LLM平台定价详细对比表:列出7家美国与5家中国模型的免费版本限制及API输入输出价格。
  • 多语言支持能力清单:统计11款模型宣称支持的语言数量,并讨论质量差异。
  • 中美AI外交公告量化分析:基于401份中国与304份美国公告的年份、目标国家、多边属性分类。
  • 研究方法的局限性讨论:包括仅限网站流量、排除离线部署与API使用、数据采样偏差等。
  • 未来研究建议:呼吁持续监测全球LLM使用,识别驱动用户选择的其他因素。
  • 完整参考文献与作者简介:涵盖学术论文、报告、媒体来源,以及两位研究者的背景。

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