AI 模型報告

AI 模型產業趨勢報告

模型規模、訓練成本、上下文長度、企業支出以及當前的模型市場構成。

訓練算力增長

4.5x/yr

增長率

前沿訓練成本增長

3.5x/yr

增長率

上下文窗口增長

30x/yr

增長率

企業支出增長

3.2x YoY

增長

行業趨勢指標

針對規模、上下文長度、企業支出、使用研究規模和組織採用情況的外部來源訊號。

4.5x/yr
訓練算力增長
3.5x/yr
前沿訓練成本增長
30x/yr
上下文窗口增長
$37B
企業生成式 AI 支出
3.2x YoY
企業支出增長
100T tokens
OpenRouter 使用情況研究
88%
組織 AI 採用率
320x YoY
推理 Token 增長
1

規模仍是重心，但推論經濟學的變化速度已超越了單純的模型列表。

Epoch、Stanford 和 Artificial Analysis 皆指出，在當前市場中，必須同時考量運算能力、上下文視窗、價格、延遲與品質。單憑模型名稱很難解釋其適用性。

來源: Trends in Artificial Intelligence / 2026 AI Index Report / Models: Intelligence, Performance & Price

2

實際使用情況分散在消費者、企業、開發者與聚合平台等不同層面。

OpenRouter、OpenAI Signals 和 Anthropic Economic Index 各自揭示了採用率的不同面向。在比較數據前，請先閱讀樣本與報告的時間窗口。

來源: State of AI: 100T Token Study / Signals Consumer Data / Anthropic Economic Index

3

支出正從實驗轉向應用，但供應商排名尚未穩定到可以定案。

Menlo 和 a16z 的數據顯示採用率與支出正在快速轉移。過時的來源連結比永恆的贏家主張更重要。

來源: State of Generative AI in the Enterprise / Top 100 Gen AI Consumer Apps

4

當圖表解釋了測量方式時，基準測試才最具參考價值。

Artificial Analysis 和 Arena 揭示了排名訊號，但任務組合、定價假設和樣本設計會改變這些排名的解讀方式。

來源: Models: Intelligence, Performance & Price / Arena Leaderboard