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文 | 唐辰同学
小米又 「赢了」，这次是大模型。
近日，小米公关 「一号位」 徐洁云转发了一个榜单。多模型聚合平台 OpenRouter 数据显示，上周 （7 月 20 日—7 月 26 日），全球调用量排名前五均为中国 AI 大模型：小米 MiMo-V2.5、DeepSeek V4 Flash、腾讯 HY3、智谱 GLM-5.2、DeepSeek V4 Pro。
排名第一的小米 MiMo-V2.5，周调用量达 10.5 万亿 Token，环比增长 12%。该系列模型于 4 月 23 日开启公测，可支持百万级上下文窗口，兼备文本、图像、视频、音频全模态解析能力。
小米当下需要这个 「第一」
需要指出的是，这份榜单存在局限性，国内互联网大厂自有 App、企业私有化部署、美国大厂封闭 API 流量均不在统计范围内，无法完整代表全球全部 AI 调用总量，仅作为海外开源赛道的观测窗口。
但它又不同于企业内部使用数据，聚合了全球数万海外独立开发者、海外中小型 AI 应用的真实付费调用请求，所有 Token 用量统一计量标准，可客观反映全球开发者的真实选择。
这也意味着，国产开源模型正在打破海外厂商生态壁垒，在完全市场化的第三方渠道实现领先。
我注意到，多数主流媒体的报道口径是，国产大模型的全球市场份额连续多周拿下全球首位。OpenRouter 披露，截至 7 月 26 日，近 28 天国产 AI 模型全球占比升至 63.5%，美国模型占比仅有 35.5%，二者体量持续拉大，国产大模型手握全球近三分之二市场。
徐洁云的公开头衔是小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理，他单独拎出小米 MiMo-V2.5 单周 「全球第一」 的成绩，除了秀一下小米 AI 的肌肉，更多还是小米需要 AI 叙事，来冲抵业务困境带来的市场情绪。
小米最新发布的 2026 年一季度财报，官方口径称，「经营质量持续提升，AI 加速重构人车家全生态」。但从数据上看，这一季度的营收、利润表现均低于市场预期。
比如，总营收 991 亿元，同比下滑 10.9%；经调整净利润 60.72 亿元，同比骤降 43.1%。财报发布次日，小米股价大幅震荡，急跌后快速反弹又急速下跌。
在传统业务增长承压的关键阶段，MiMo 拿下 「全球第一」，也就具备了超越排名的价值。小米需要对外传递一个信号：这是一个里程碑，小米 AI 已经走出纯消耗阶段，可以规模化商用、自我 「造血」。
在此之前，AI 长期作为成本中心，花费巨大。市场一直存疑，小米多次强调要在 AI 上进行持续性投入，究竟是造势，还是小米在积累实质技术资产？
小米曾表示，2026 年将在 AI 领域投入 160 亿元人民币，未来三年 AI 领域投入不低于 600 亿元人民币。这个投入规模，相较 OpenAI、Anthropic 等头部原生 AI 大厂，以及华为、字节、阿里等国内大厂，都不算突出。
比如 OpenAI 预计到 2030 年将在计算资源上投入约 7500 亿美元，高于 2026 年早些时候提出的 6000 亿美元规划；Meta 已将 2026 年全年资本开支 （CAPEX） 指引上调至 1250 亿至 1450 亿美元，主要用于 AI 算力基础设施建设。
国内的字节跳动已将 2026 年 AI 基建的资本开支预算上调至 2000 亿元人民币以上，这一调整较 2025 年底内部拟定的约 1600 亿元基准增加了至少 25%；
阿里巴巴也十分激进，2026 年全年资本开支预计为 1500 亿元人民币，其中算力专项投入约 720 亿元，重点用于通义大模型集群及智算中心建设。
对小米自身来说，三年 600 亿元的投入，已经是其多条重资产研发战线并行，资源约束下的最优解。
雷军和小米不断重复这个目标，还是出于增强市场和业界信心的考量。同时，他也希望借此来夯实小米硬科技公司的认知。
小米 AI 的 「务实生存法则」
钱要花，口号要喊，小米 AI 的底子也极具 「小米特色」。
雷军在 2023 年第四次年度演讲上，提出小米科技战略的核心逻辑：
（软件×硬件）^AI。
即，深耕底层技术、长期持续投入，软硬深度融合，AI 全面赋能。
在这个框架下，AI 不是小米独立的商业项目，它的定位是放大软硬件生态价值的乘数工具，所有的 AI 成果，都必须落地手机、汽车、IoT 实体硬件场景。
在执行层面，雷军的规划，就被具象为 MiMo 业务负责人罗福莉行动准则。她曾表示，算力和数据不会构成 AI 的长期壁垒，把技术落地为实体产品、转化为商业价值的工程落地能力，才是难以复制的核心竞争力。
这套自上而下的技术准则，为 MiMo 定下了 「务实」 的工程路线。MiMo 不重复造通用大模型轮子，依托成熟开源基座起步，核心自研资源全部聚焦自身优势领域，包括端侧硬件适配、跨设备算力调度、推理工程优化与全球化商业化。
这种务实取舍，帮助小米避开了大模型参数军备竞赛，绕过通用对话类 C 端产品流量争夺，其所有大模型能力都会嵌入自有硬件场景交付使用。
放眼行业，市面上几乎没有第二家企业，能够同时打通云端商用生态和亿级终端侧硬件闭环。
小米恰好站在两者的交集之上：纯 AI 创业公司拥有模型和 API 商业化能力，但完全缺少物理硬件场景支撑；其他手机厂商坐拥海量终端设备，却始终将 AI 能力封闭在本机生态内，还没跨出打开全球化付费市场的一步。
具体来看，依托小米澎湃 OS HyperMind 全域算力调度框架，搭配玄戒自研芯片的硬件适配，小米搭建起了全球规模最大的消费级端侧离线 AI 集群。
上亿台终端设备持续产生真实使用场景与用户交互数据，反向推动模型迭代优化，形成 「落地 — 反馈 — 优化」 的闭环优势，抹平开源基座的原生短板。
商业化层面，MiMo 的突围同样务实。它回避正面挑战国际顶级闭源模型，精准击中海内外中小开发者的核心痛点。通过架构优化大幅压缩推理成本，以高性价比、高并发稳定性、百万字超长文本能力抢占下沉市场，登顶全球榜单。
但这份 「全球第一」 的成绩，存在明显的路线局限性。MiMo 的优势是工程落地与商用性价比，并非底层技术原创突破，其复杂逻辑推理、数理能力仍与海外顶级闭源模型存在差距。
同时，低价走量的模式规模大、毛利薄，短期无法覆盖百亿级研发投入。若长期偏重应用层优化，只会让小米在 AI 基础科研领域始终处于跟随位置。
简而言之，Mimo 取得这份市场突破，有实力，也存在侥幸。
典型实例便是，腾讯旗下大模型混元 Hy3 上线首周，其全球调用量也一度占据 OpenRouter 大模型排行榜首位。其关键原因就在于模型能力不差，还限时免费。
雷军在讲出 「人车家」 新故事后，便带领小米补齐软硬件生态，以及设备之间的互联互通。
但这套生态始终存在核心短板：只有设备互联，没有场景智能。他的解法是在 AI、芯片、OS（操作系统） 三大核心技术赛道上长期投入。
三者之间，澎湃 OS 解决了多设备协同的系统秩序问题，自研芯片补齐了终端算力短板，AI 则让设备集群从冰冷的硬件组合，升级为能够读懂用户、预判需求、自主联动的智能体系。
小米 「技术铁三角」 也就此完成 「搭档」：系统是骨架、芯片是肌肉，AI 是生态的大脑，也补齐了人车家生态的最后一块拼图。
在硬件同质化严重、高端化突围艰难、汽车业务处于爬坡期的当下，AI 的战略价值愈发凸显。
某种程度上，MiMo 拿下的全球付费调用第一，是小米 AI 务实生存法则的一次兑现。
徐洁云可能还在为所谓的 「小米全自研会师」 作铺垫。小米集团总裁卢伟冰透露，小米自研芯片、操作系统和自研 AI 大模型将在今年之内完成深度整合，并在同一款终端产品上释放三者叠加后的全部能力。
业界认为，这一动作标志着小米正在构建全链路完整技术栈，从芯片到系统再到 AI，形成完整的闭环能力。
小米 Mimo 的这个第一，或就是这个故事的序曲。
- 参考资料：界面新闻，《全球大模型调用量前五均为中国产品》
