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》