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从IP调用量看AI落地热力图：哪些城市的AI应用最活跃？

news 2026/4/20 22:05:34

AI产业的繁荣，除了看企业数量和融资规模，还有一个更接地气的观察维度——AI API的实际调用量。IP调用量的地理分布，能直观回答一个问题：AI到底在哪些城市真正被“用”起来了？

一、AI调用量爆发：一个“用脚投票”的行业

中国AI产业的增长已经不再是抽象的数字游戏。截至2026年3月，中国日均Token调用量突破140万亿，较2024年初的1000亿增长超千倍。同年3月，中国AI大模型周Token调用量连续三周超越美国，中国Token调用量占全球的36%。

这组数据的背后，是一个个真实的API请求——每一次调用，都来自某个城市的某个IP地址。Token消耗在哪儿，AI应用就在哪儿活跃。从IP归属地视角切入，城市AI活跃度有了一个比产业报告更“实”的参照系。

二、城市格局已定：四城领跑，梯队成形

2026年1月发布的中国大模型产业城市竞争力TOP50榜单显示，北京、上海、深圳、杭州以超过90分的综合得分构成第一梯队。清华大学国情研究院等机构联合发布的《中国城市人工智能指数报告》进一步指出，我国城市AI发展已形成“头部引领—高位扩散—梯度追赶”的多层级格局。

但IP调用量揭示的活跃度分布，与榜单排序并非完全重合。

北京以豆包大模型日均使用量突破50万亿Tokens稳居全国第一，223款大模型通过备案占全国超四成。深圳AI企业超2200家，广东132款备案大模型近四成来自深圳，金融、制造、医疗、零售等30多个垂直领域全面铺开。上海已发布超150款备案大模型，集聚近30万AI人才，以全国10%的智算供给能力为产业提供算力支撑。杭州在产业效益指标上高达98.70分，超过上海和深圳，余杭区2026年AI核心产业营收目标突破1500亿元。

AI产业城市网络协同格局示意图

三、IP归属地API：为AI调用量“画地图”的技术底座

将API调用请求的来源IP映射到城市，核心依赖IP归属地API。一个典型的采集方案如下：

import requests def geolocate_ip(ip): #需自行申请API Key api_key = "YOUR_API_KEY" url = f"https://api.ipdatacloud.com/v2/query?ip={ip}&key={api_key}" response = requests.get(url) data = response.json() if data.get("code") == 200: location = data.get("data", {}) return { "ip": ip, "city": location.get("city"), "region": location.get("province"), "isp": location.get("isp"), "lat": location.get("latitude"), "lon": location.get("longitude") } return {"error": data.get("message", "查询失败")} def aggregate_by_city(api_logs): city_counter = {} for log in api_logs: ip = log["client_ip"] result = geolocate_ip(ip) if "city" in result: city = f"{result['city']},{result['region']}" city_counter[city] = city_counter.get(city, 0) + 1 return sorted(city_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20]

IP归属地API数据流示意图

这个方案通过IP归属地查询平台实时定位请求来源城市，再按城市聚合调用次数，即可生成一份城市活跃度热力图的原始数据。对于高并发场景或内网部署需求，可以选择离线IP数据库部署方案——将完整的IP段归属查询数据存储在本地，查询延迟降至毫秒级，完全脱离外部API依赖。