中国AI大模型成本优势逐渐赢得美国企业青睐
自2025年2月起，美国企业调用中国AI模型词元占比从此前4 5%显著攀升至每周30%以上，峰值曾高达46%。中国模型性能接近美国顶尖产品，成本低60%至90%之多，促使大量美国企业纷纷转向使用开源中国模型以有效控制成本开支。
来看几个关键数据：自今年 2 月 8 日起，美国企业调用中国 AI 模型的词元占比，每周都保持在 30% 以上，峰值甚至一度冲到 46%。而在那之前的 12 个月里，这个数字平均只有 11%，2025 年上半年更是低至 4.5%。
中国的人工智能模型正在悄无声息地缩小与美方顶尖产品的性能差距，而且成本优势相当明显——这个组合拳，开始真正打动美国企业了。
DeepSeek、智谱 AI 这些中国企业近期推出的多款模型，在很多业内人士看来，综合竞争力已经足以对标 Anthropic、OpenAI 的顶尖产品。而另一边，美国多家 AI 实验室接连上调旗舰模型的词元计费价格，企业使用 AI 的成本大幅超出预期。这一涨一降之间，中国模型恰好踩在了市场的降本需求上。
更值得注意的是，美国政府正在加强对最强大 AI 模型的监管，同时也在研究如何阻止海外替代模型的普及。这种政策环境，反而给中国开源模型与开放权重模型创造了发展空间。
比如，6 月末 OpenAI 应美国政府要求，暂缓了一批新模型的全面上线。同月，特朗普政府与 Anthropic 经过一轮紧张对峙后，才解除了对 Mythos、Fable 两款模型的出口管制。
布鲁金斯学会约翰·L·桑顿中国中心研究员凯尔·陈的观察很有代表性：“当下 AI 使用成本暴涨，中国模型对美国企业的吸引力骤增。以前企业选大模型优先考虑落地能力，不计成本；现在各大企业都开始精打细算，严格控 AI 开支。”
各大企业纷纷部署 AI 模型用于研发新产品、提升内部运营效率，技术工程师也越来越频繁地测试性价比更高的开源、开放权重模型——而当前性能顶尖的同类产品，大多出自中国企业之手。
开源与开放权重模型向开发者开放了不同层级的参数，可以查看、调用，甚至支持二次修改。这和 OpenAI、Anthropic、谷歌那几款闭源旗舰模型完全不同——后者核心代码和底层逻辑都是厂商的私有技术，不对外开放。
6 月份，AI 初创企业 Lindy 做了一个大胆的决定：将全部业务流量从 Anthropic 的 Claude 系列切换到 DeepSeek。DeepSeek 2025 年初凭借重磅新品一鸣惊人，4 月又推出了全新大模型。
公司首席执行官弗洛·克里韦洛说得直白：“切换完成后，我们的成本曲线直接断崖式下跌。短短几个月，这次选型调整就能为公司节省数百万美元的开支。”
面向开发者的平台 Vercel 的数据也印证了这股趋势：5 到 6 月，DeepSeek 在该平台的词元调用占比持续攀升。Vercel 智能体基础设施负责人哈普里特·阿罗拉特别提到，智谱 AI 6 月重磅发布的 GLM 5.2，是 2026 年 Vercel 所有追踪模型中普及速度最快的。“上线首个完整周，单日词元调用量暴涨约 27 倍，使用该模型的客户数量增长了近 80 倍。”
阿罗拉点出了核心驱动力：“价格是关键。当业务场景不需要调用顶级模型时，企业团队会自动分流到性价比够用的低价模型。近期中国推出的一系列大模型，在这场成本竞争中占据了上风。”
OpenRouter 数据分析师贾斯汀·萨默维尔给出了一组更直观的数字：中国开源模型的使用成本，相比 Anthropic、OpenAI 的头部产品，可以低 60% 到 90%。
面向合规行业的 AI 智能体平台 LaunchLemonade 创始人兼首席执行官西恩·索隆观察到，虽然 Claude 和 ChatGPT 依旧占据平台使用量榜首，但 GLM 5.2 已经跻身平台前五常用模型。“GLM、千问这些中国模型正在成为企业的备选方案。针对特定业务场景，它们兼顾了性能与成本优势。AI 布局成熟的企业，只要技术、商业层面适配，越来越愿意选用中国大模型。”
性能上的追赶也在加速。布鲁金斯学会的凯尔·陈估算，中国模型的成本往往只是美国竞品的零头，但性能已经接近美国顶尖前沿大模型。他预估，目前中国模型与美国头部产品之间大约存在 6 到 9 个月的技术代差。
萨默维尔的评价更直接：“新一代开源中国模型表现亮眼，除极少数超复杂大语言模型任务外，绝大多数场景都能胜任。”
在一项业内关注度极高的智能体能力评测中，GLM 5.2 得分与 Anthropic 的 Opus 4.8 只差一个百分点，而调用成本仅为后者的五分之一。有多名研究人员透露，在部分网络安全评测基准中，GLM 5.2 的性能已经可以与美国头部实验室产品持平。
Lindy 的克里韦洛在社交平台 X 上发文表示，切换到 DeepSeek V4 后，公司多项核心业务场景的 AI 效果反而还有提升。
Hugging Face 机器学习负责人亚辛·杰尼特接受采访时，道出了很多企业的两难处境：“越来越多企业倾向于选用成本更低、可自主掌控、自主微调的 AI 底层方案。就目前开源、开放权重模型的市场现状来看，这类需求大多会导向中国模型。企业如今面临一个选择：要么用性能顶尖但定价波动大、调用门槛不稳定的美国闭源商业模型；要么选中国模型——这是他们控制成本、自主掌控 AI 底层架构唯一可行的替代方案。这里面潜藏着实实在在的行业风险。”
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