美国企业拥抱DeepSeek等中国模型，OpenRouter调用占比达46%
自二月八日起，美国企业每周调用DeepSeek等中国模型的比例从均值百分之十一升至百分之三十以上，峰值达百分之四十六。成本驱动为主因，中国模型价格比美国领先模型低百分之六十至九十，性能差距已缩至六至九个月。
7月8日，CNBC发布报道，引用全球最大AI聚合平台OpenRouter的数据，揭示了一个引人注目的趋势：自2025年2月8日起，中国AI模型在美国企业应用中的渗透率正在快速提升。
数据清晰地揭示了变化：自2月8日以来，美国企业每周对DeepSeek、智谱GLM系列等中国模型的调用比例稳定维持在30%以上，最高峰值达到46%。相比之下，过去12个月该比例的平均值仅为11%，而2025年上半年最低点更是跌至4.5%。如此显著的反差，显然无法用单纯的市场波动来解释。
报道指出，这一趋势背后存在一个关键关联因素——当前AI账单的失控状态。越来越多的企业正从“鼓励使用AI”转向“严格控制成本”，因此，DeepSeek等中国模型成为了极具现实意义的替代选择。
实际案例也证实了这一趋势。AI初创公司Lindy在6月实施了“全面迁移”，将全部流量从Anthropic的Claude模型转向DeepSeek。其CEO Flo Crivello坦言，此次调整将在几个月内为他们节省数百万美元。
成本差异显然是此次迁移的核心驱动力。OpenRouter数据与分析负责人Justin Summerville提供了一个关键对比：与Anthropic、OpenAI的领先模型相比，中国开源模型与开放权重模型的价格可低60%至90%。这并非小幅优惠，而是数量级上的差距。
值得关注的是，这种选择并非“降级”。Vercel的做法颇具代表性——当任务不需要最强模型时，团队会将任务路由到“足够好且最便宜”的模型上。简言之，企业不再单纯追求性能上限，而是开始追求最优性价比。
此外，性能差距本身也在快速收窄。据Brookings的Chan估算，目前中国模型与美国顶尖前沿模型之间的差距已缩短至约6至9个月。具体到基准测试，CNBC此前援引的数据显示，GLM 5.2在某一Agent基准测试中，与Anthropic Opus 4.8的差距仅为1个百分点，而成本仅为后者的五分之一。如此显著的性价比，确实令人难以忽视。
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