從 2025 OpenRouter 百兆數據年度回顧報告，看 2026 年 AI 趨勢與關鍵應用，解析 DeepSeek、Llama 等開源模型的使用狀況
- marketing639699
- 2天前
- 讀畢需時 6 分鐘
根據知名 AI API 服務平台 OpenRouter 近期發布的年度報告，這份研究源自全球超過 100 兆（100 Trillion）Token 的真實互動數據 。報告揭示了2025 AI 使用的核心轉變：市場正從單純的文字生成，進化至更務實的 AI 應用 層面，並帶動了 DeepSeek 與 Llama 等開源模型勢力的崛起 。數據顯示，使用者行為已轉向「更直覺的多模態對話，以及對地端與開源模型穩定性的追求」 。這不僅反映出全球 AI 發展正進入強調自主 AI 能力的關鍵階段，更預示著未來一年，企業將更依賴如 DeepSeek 般具備極高性價比，或如 Llama 般具備強大生態基礎的開源架構，來落實真正的技術自主權 。
一、 AI 應用場景更進階：從純文字生產到指令角色扮演與長文本實務
成功的 AI 驅動模式高度依賴對實際場景的理解。OpenRouter 的數據揭露了 AI 模型在不同應用領域的真實佔比，顯示 AI 已深入各種生活與工作細節：
1. 專業開發與極限自動化如何改變軟體工程？
開發者已不再僅將 AI 視為聊天機器人，而是將其整合進完整的開發工作流中。企業正利用大型語言模型進行「代碼遺產重構」，將老舊的程式語言自動轉譯並重構為現代化的微服務架構（Microservices）；同時，AI 也能根據產品需求文件自動編寫單元測試用例，大幅縮短軟體開發週期。系統架構師甚至利用模型評估不同技術棧的優劣，並生成符合安全規範的雲端部署架構建議。
2. 透過 AI 尋求更多創意，以角色扮演與虛擬敘事進行更深層互動
數據顯示，「創意互動」在流量與使用者留存率上展現了驚人的生命力，甚至超越了傳統的知識問答。編劇們利用 AI 進行腦力激盪，建立擁有數千字背景設定的虛擬角色，並在長篇對話中發展複雜的情節分歧。語言學習者也利用 AI 模擬特定生活場景（如商務談判或海關面試），在高度擬真的環境中練習口說應變。對於遊戲開發者而言，透過 API 將模型植入 NPC，能使其根據玩家行為產生動態反應，提升遊戲沉浸感。
3. 長文本實務操作讓 AI 分析、比對與研究更容易？
隨著模型上下文視窗（Context Window）的擴大，AI 處理大規模資訊的能力改變了法律與研究產業的運作。法務人員現在可以一次上傳數百頁的跨國合約，要求 AI 比對不同版本間的條款差異，並標示出潛在風險。研究人員則提供數十篇相關領域的論文，讓 AI 自動提取研究方法、實驗數據並撰寫文獻綜述。金融分析師更利用這種能力分析企業長達數年的財報趨勢，尋找隱藏在數字細節中的財務異常訊號。
二、 多模態與代理式推理：從感知到自主行動的跨越
當前 AI 的有效性不僅取決於文字，更取決於其對多種模態數據的理解與自主執行能力：
1. 多模態技術如何將感知力轉化為生產力？
2025 年是多模態 AI 進入實務應用的元年。隨着如 o1 或 Claude 系列等多模態模型普及，圖文整合應用變得更加深入。例如，電商平台利用多模態 AI 自動從產品照片中提取特徵，並生成行銷文案；保險從業人員則能透過拍下事故現場照片，讓 AI 直接評估受損程度並生成初步理賠報告。在醫療領域，視覺語言模型 (VLM) 則被用於分析醫療影像，將視覺感知直接轉化為決策建議。
2. 代理式推理（Agentic Inference）如何實現自動化轉型？
報告觀察到使用者開始期待 AI 具有「自主執行」的能力，而不僅是回覆文字。AI 代理現在能自動調用多個 API、搜尋即時資訊並處理數據。例如，自動化市場調研員能自主搜尋新聞、彙整競品價格並產出趨勢報告；個人數位特助則能跨工具執行任務，如自動檢查日曆、預約餐廳並發送提醒，大幅減少了人為介入的需求。
三、 主權 AI 與地端部署：確保技術自主與數據安全
在 AI 競爭激烈的環境下，企業與國家如何建立可控的技術環境成為核心考量：
1. 為何地端部署是落實主權 AI 的必要路徑？
在部署選擇上，地端與開源模型展現了強大的生命力。以 DeepSeek、Llama 與 Qwen 為首的開源權重模型使用量急劇增加，這讓企業能以更低成本建構地端部署方案，確保敏感數據不外流。對於金融與政府機構而言，將核心模型留在私有雲是確保主權 AI 的關鍵，這不僅能滿足合規性，更能避免技術被特定外國廠商壟斷。
2. 全球模型使用市場正在快速變化？
研究顯示，人工智慧推理市場已不再由單一地區壟斷。北美雖然仍是最大的單一地區，但在觀察期間的大部分時間裡，其支出佔比已不足總支出的一半。歐洲的貢獻則顯得穩定且持續，每週支出佔比通常維持在 15% 到 20% 之間。最令人矚目的變化發生在亞洲。在資料集的最初幾週，亞洲的支出約佔全球的 13%，但隨著時間推移，亞洲的 Token 總需求份額已一路攀升至 31%。這不僅反映出亞洲企業採用率的飆升，也體現了其作為前沿模型生產國與快速成長消費國的雙重地位。
3. 為何文化適應性與多語言能力是下一階段的競爭關鍵？
隨著去中心化的趨勢，中國已成為一股重要力量，這不僅體現在國內消費，更體現在其打造出具備全球競爭力的模型上。這帶來一個核心啟示：LLM 必須具備全球通用性，且能在各種語言、環境和市場中運作良好。
下一階段的競爭將不再僅僅取決於模型規模，更取決於文化適應性與多語言能力。這正是為何建立具備本地語言特性的台灣模型與自主算力中心，已成為確保資料主權與技術韌性的迫切任務。
資料來源：OpenRouter
PrivStation 為你省下研究時間，快速落實繁體中文 AI 實戰應用
APMIC 旗下企業地端 AI 平台 PrivStation 提供了一站式解決方案，包含硬體、軟體、模型、知識產品與調教服務，可以「讓企業可以組積木一樣，依需求搭配多模態的 AI 能力」。
系統整合：憑藉其直覺化 No-Code 平台及 API 接口，PrivStation 能深度串接企業既有系統（如 ERP、CRM、BI 等），消除整合難題。
資安合規：完整部署於企業內部網路，推論在本地執行，並已取得 ISO/IEC 27001 驗證，滿足高敏感場景的資安要求。
回溯來源：內含追溯知識來源模組，能從根本上將 AI「幻覺」問題轉化為透明、可驗證的決策支援工具。
高品質輸出：透過可選購的 PrivModel 模型微調方案或通過數位發展部 AIEC 測試的 ACE 模型，有效解決數據偏差與不一致問題，確保 AI 知識庫既安全又值得信賴。
