美国和中国公司几乎训练了全球所有最常用的AI模型

# 美国和中国企业训练了全球几乎所有最常用的人工智能模型 来源：https://ourworldindata.org/data-insights/us-and-chinese-companies-train-almost-all-of-the-worlds-most-used-ai-models 堆叠条形图展示OpenRouter上按token数排名的前50个人工智能模型，按原产国分类，时间跨度从2025年1月到2026年5月。其中美国公司仍占前50名的大多数，而中国模型从2025年初的5个增长到2026年5月的20个。来源：OpenRouter (2026)。许可协议：CC BY。 全球有数十家公司开发大型AI模型，但很难了解那些最常用的模型通常来自何处。 OpenRouter是一个大型平台，允许用户通过单一接口与AI模型交互并编写软件。它包含了来自谷歌、OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek、阿里巴巴等大型公司的所有模型，以及许多其他模型。 我分析了OpenRouter发布的2025年1月以来每天最常用的50个模型数据，并按月计算了模型原产国的平均存在数量。 正如你在图表中所见，美国公司仍然占据OpenRouter前50名中的大多数模型。但它们的占比有所下降，而中国公司则迅速增长，从2025年初每天前50名中的5个模型增加到2026年5月的20个。 前50名中很少有来自美国和中国以外的公司。加拿大在2025年初由Cohere的Command R模型代表，而法国则由Mistral AI的NeMo模型代表。 一项每年有更多人使用的技术，至今几乎完全由两个国家产出。 ## 我们的最新数据洞察 查看所有数据洞察 (https://ourworldindata.org/latest?type=data-insight) - 折线图显示巴基斯坦成年人中超重（BMI ≥ 25）或肥胖（BMI ≥ 30）的估计比例，两者从约1980年到2024年急剧上升，超重达到约59%，肥胖达到约24%。来源：WHO — 全球卫生观察站 (2026)。许可协议：CC BY。6月27日 ### 巴基斯坦的肥胖率在过去20年中翻了三倍 Hannah Ritchie 在20世纪，肥胖是一个主要影响当今富裕国家的健康问题。在21世纪，它已成为几乎无处不在的健康挑战。许多低收入和中等收入国家的超重或肥胖人口比例迅速增长。在图表中，你可以看到巴基斯坦的这一上升趋势。在过去20年中，被定义为超重的成年人比例增加了一倍多，被定义为肥胖的比例增加了一倍多。现在，近60%的成年人超重，四分之一的人肥胖。这些是世界卫生组织基于国家身高体重调查的模型估计值。身体质量指数（BMI）是一个人的体重（公斤）除以身高（米）的平方。成年人BMI达到或超过25即被视为超重，达到或超过30即被视为肥胖。巴基斯坦自己的国内调查经常报告更高的数据；那是因为他们采用了更低的超重和肥胖BMI阈值，这反映了南亚人群在较低BMI水平下可能面临更高的健康风险。肥胖是一个健康问题，因为它会增加患心血管疾病、中风、糖尿病和各种癌症等一系列疾病的风险。探索你自己的国家肥胖率如何变化 (https://ourworldindata.org/data-insights/obesity-rates-in-pakistan-have-tripled-in-the-last-20-years) - 横向条形图显示2023年世界各地区人均每年牛奶和乳制品消费量（公斤），其中欧洲最高（221公斤），非洲最低（35公斤），世界平均水平为87公斤。来源：联合国粮食及农业组织 (2025)。许可协议：CC BY。6月25日 ### 欧洲人消费的牛奶和乳制品比其他地区的人多 Hannah Ritchie 和 Pablo Arriagada 在欧洲，乳制品的供应量远高于世界其他地区。这张图表显示了全球各地区的人均牛奶供应量，数据来自联合国粮食及农业组织。它基于供应量——可供消费的牛奶量——其中包括消费者浪费，因此略高于人们实际消费的量。如你所见，欧洲的人均供应量是全球平均水平的两倍半以上。非洲和亚洲的人们可获得的牛奶量要少得多。这些数字包括酸奶和奶酪等乳制品，基于生产它们所用的牛奶量，但不包括黄油。探索各国牛奶供应数据 (https://ourworldindata.org/data-insights/europeans-consume-more-milk-and-dairy-products-than-in-other-regions) - 条形图显示15岁女孩最终死于与妊娠相关原因的估计终生概率，按国家划分，多个非洲国家风险最高（中非共和国最高，约4%），许多欧洲及其他国家则降至接近零。数据为2023年，假设产妇死亡率和每名妇女生育数保持不变；来源：产妇死亡率估算机构间小组，WHO (2025)。许可协议：CC BY。6月23日 ### 女性在怀孕或分娩中的死亡风险因国家而异巨大 Esteban Ortiz-Ospina 一个15岁的女孩最终死于与妊娠相关原因的可能性有多大？联合国和世界银行的研究人员结合了现有的出生和死亡率数据与统计模型来回答这个问题。他们的估计假设该国的生育率和死亡率在女孩的整个生命周期中保持不变（这是一个重要的假设，稍后会提到）。图表显示了他们的结果。在乍得、中非共和国和尼日利亚，估计的终生风险约为4%。这很严峻：意味着大约每25个女孩中就有1个最终会死于与妊娠相关的原因。许多其他非洲国家的女性也面临巨大风险，撒哈拉以南非洲大部分地区的比率超过1%。相比之下，大多数其他地区的估计值要低得多，整个欧洲的风险低于0.1%。图表左侧国家非常高的风险反映了两方面因素的叠加：它们拥有世界上最高的孕产妇死亡率，并且这些国家的平均生育数量也很高。她们每次怀孕都面临高死亡风险，并且一生中可能经历五次或六次怀孕。这些国家的每次怀孕死亡率和生育率都在下降。这两种下降都会大幅降低终生风险。图表中的结果假设它们保持在当前水平，但这并不一定是必然的。探索数据并阅读更多关于孕产妇死亡率趋势以及推动其他国家取得进展的因素 (https://ourworldindata.org/data-insights/a-womans-risk-of-dying-in-pregnancy-or-childbirth-varies-hugely-by-country) - 折线图显示印度15岁及以上人口中当前使用烟草的估计比例，本世纪总体使用量大幅下降——从2000年到2022年，任何烟草（包括咀嚼烟草）从约50%降至24%，吸烟从约19%降至10%。来源：WHO — 全球卫生观察站 (2026)。许可协议：CC BY。6月20日 ### 印度的烟草使用量本世纪已减半 Hannah Ritchie 在世纪之交，印度每五个成年人中就有一人吸烟，近一半的成年人使用任何形式的烟草，包括咀嚼或鼻吸的产品。但在过去二十年中，两者的比例大约都减半了。你可以在图表中看到这一点。一些国家男性吸烟率下降，但女性吸烟率上升。印度并非如此：两性的烟草使用量都大幅下降。这种下降具有巨大影响。每年，吸烟导致近一百万印度人比原本更早死亡。由于吸烟相关疾病可能需要几十年才能发展，近期吸烟率的下降将在未来导致更少的死亡。无烟烟草的健康风险通常较低，因为人们不吸入烟雾。但它仍然会增加患口腔癌、喉癌、食道癌、牙龈疾病和其他疾病的风险。阅读我的同事Max Roser关于全球吸烟问题规模以及我们如何取得进展的文章 (https://ourworldindata.org/data-insights/tobacco-use-in-india-has-halved-this-century) - 折线图显示英国每百万流明小时的价格，从1300年到2023年，长期趋势显示急剧下降——从1300年代的约25,000到35,000英镑，到1700年代的约10,000到15,000英镑，再到2023年的2.15英镑——说明了照明实际成本的戏剧性下降。数据已根据通货膨胀调整并以2000年价格表示，显示为5年滚动平均值。来源：Fouquet (2026)。许可协议：CC BY 致 Our World in Data。6月18日 ### 自1700年以来照明价格下降了超过99.9% Esteban Ortiz-Ospina 和 Pablo Arriagada 在过去两个世纪里，照明价格大幅下降。你可以在图表中看到这一点，该图绘制了Roger Fouquet的历史数据。为了便于随时间进行比较，数据已根据通货膨胀调整并以2000年价格表示。在14世纪初，一百万流明小时——一个标准照明度量——以2000年价格计算大约需要花费34,000英镑。到2023年，这一数字已降至2.15英镑，下降了16,000倍。19世纪和20世纪照明设备、燃料、基础设施和机构的创新使这一进步成为可能。为了让你直观理解，考虑一下今天一个标准的100瓦白炽灯泡可以发出大约1,600流明。因此，一个这样的灯泡连续运行24小时会产生大约40,000流明小时。这意味着今天一百万流明小时需要让一个标准100瓦白炽灯连续亮约26天。用蜡烛达到同样的光量则需要120支蜡烛在整个期间同时燃烧。如今，大多数人都把晚上能打开灯视为理所当然。但那些没有人工照明生活或曾经历过的人会明白它有多重要。在我们的夜间照明页面上发现更多文章和数据 (https://ourworldindata.org/data-insights/the-price-of-lighting-has-dropped-over-999-since-1700) - 堆叠条形图显示NVIDIA按市场细分的季度收入，从2014年2月至4月到2026年2月至4月，数据中心和人工智能收入在12年内增长了约1,300倍，到2026年占总收入的90%以上。数据来源：NVIDIA Corporation (2026)。许可协议：CC BY。6月16日 ### NVIDIA的数据中心和人工智能收入在过去12年中增长了1,300倍 Edouard Mathieu 和 Veronika Samborska 用于训练和运行人工智能的硬件支出在过去几年中迅速增长。最明显的指标之一是美国芯片制造商NVIDIA的收入。该公司约占全球AI芯片市场的85%。这些是图形处理单元（GPU），最初为视频游戏而构建，但非常适合AI训练所需的并行计算。图表显示了NVIDIA按终端市场划分的季度收入（美元）——面向数据中心客户（云提供商和AI公司）的销售以绿色显示，面向游戏、消费设备和汽车的销售以红色显示。2014年初，数据中心和AI仅占其收入的5%；游戏是最大的单一细分市场。十二年后，比例完全反转：数据中心和AI现在占收入的90%以上。该细分市场的收入在此期间增长了1,300倍，从每季度5700万美元增至超过750亿美元。2014年至2022年间，数据中心和AI细分市场已经快速增长，收入平均每16个月翻一番。ChatGPT在2022年底的发布，加上大规模部署AI的更广泛推动，加速了这一速度：自那时起，收入每11个月翻一番。阅读我们关于计算能力、数据和模型规模的增加如何使人工智能更强大的文章 (https://ourworldindata.org/data-insights/nvidias-revenue-from-data-centers-and-ai-has-grown-1300-fold-in-the-last-12-years)