“性價比只是中國大模型出海的開始。”
“沒人抱怨人工智慧的成本，直到帳單貴得離譜。”這是美國創業者Ben Cera 7月底在社交媒體發佈的帖文。
過去一段時間，這是不少美國開發者、企業的共同感受，中國的開源模型以極高的性價比將他們從高昂的人工智慧帳單中“拯救”出來。
當更多使用中國大模型的聲音從美國傳來，人們甚至描繪出一幅圖景，中國的大模型像其他中國商品一樣，以性價比優勢席捲全球，甚至倒逼OpenAI、Anthropic等美國巨頭降價。
一場爭奪企業使用者的競爭確實正在展開，而中國大模型想要在海外站住腳跟卻並不容易。
AI帳單失控了
去年10月，Ben Cera創辦了一家一人公司Polsia，給其他公司提供策劃、程式設計、市場行銷等方面的人工智慧生產力。儘管他知道Anthropic和OpenAI的模型很貴，但是最初他並不在意，更關心客戶是不是對公司開發的人工智慧產品感興趣。
今年3月，Ben Cera意識到成本失控，Polsia受到越來越多關注，付費使用者從500人上漲到5000人，他收到的AI帳單達到50萬美元。當時他使用的模型是Anthropic旗下的Opus和Sonnet。他需要更多投資，“這樣才能緩解AI帳單帶來的痛苦”。
投資給了Ben Cera喘息機會，但是他知道公司每月使用大模型的花銷正向100萬美元邁進。他極力平衡成本與收入，隨著使用者增長，今年4月，他收到了一張接近120萬美元的AI帳單。他面臨選擇，要麼提高服務收費，要麼尋找降低成本的方式，而他無法用Anthropic的模型做到這點。“如果使用者數量從5000人上漲到5萬人，我3個月之內就會把融資花光，所以在擴大規模之前，必須先解決成本問題。”
多數Polsia使用者只會提出簡單需求，Polsia可以提供相對標準的答案，需要儘可能低的成本提供服務，向使用者收取較低價格，從而吸引更多使用者。這是Ben Cera當時面臨的問題。
他開始通過租用GPU部署開源模型，兩個月後的 6月，公司在人工智慧方面的支出降低到10萬美元左右，他使用了Minimax和GLM模型。“這意味著公司能夠盈利，並且以更低價格向客戶提供服務，甚至可以提供免費版服務。”
在Ben Cera帖子下面的留言中，有人創造了一個新詞Chinamaxxing，戲仿Tokenmaxxing，意指人們應該像此前不遺餘力地“燒”Token一樣最大程度使用中國大模型。
當下，Chinamaxxing在矽谷的開發者、初創公司中已經是一股風潮。第三方模型聚合平台OpenRouter資料顯示，8月3日到7日這一周，DeepSeek-V4-Flash新舊版本呼叫量共計11.31兆Tokens，GPT5.6 Luna呼叫量為3.54兆Tokens，相差近三倍。而在此前一周大模型呼叫榜單中，排名前五的產品均是中國模型。
這種趨勢已經持續一段時間。OpenRouter資料顯示，使用者消耗中國模型Token佔比增幅顯著，2025年上半年這一比例只有4.5％，今年一路上漲，達到如今的百分之五六十。
“這並不意味著中國模型佔據了美國企業市場一半以上的份額。OpenRouter 更多代表的是開發者、初創公司使用大模型的趨勢。”人工智慧第三方資料公司XSignal CEO劉震告訴《中國新聞周刊》，今年美國企業使用者市場中，開源模型佔比不到15％，而中國模型在其中佔比為20％—30％，整體佔比在3％—5％，2025年這一比例約為1％。
因此，還難以說美國企業集體轉向中國大模型，但是不論是Ben Cera這樣的創業者，還是一些大公司，都開始感受到AI帳單的壓力。
從今年7月開始，微軟已經為各業務部門設定了“AI Token預算目標”。還將GPT 5.6設定為內部默認模型，原因是它更便宜。公司CEO納德拉在6月參與一檔播客節目時說，微軟內部存在很多Tokenmaxxing的情況，他自己承認瘋狂刷Token很上癮。但是生產率提升的邊際收益，必須匹配Token的邊際成本。不是每個問題都值得呼叫最強、最貴的前沿模型，模型跑得更久、Agent開得更多，不等於最終成果更好。
大模型“價格戰”？
截至 2026 年 7 月，DeepSeek-V4-Flash的輸入Token價格為每百萬 0.14 美元，而 OpenAI的GPT 5.5的報價是5美元，差價在4倍到100倍之間浮動。OpenRouter表示，中國開源模型的價格普遍比 Anthropic、OpenAI 的旗艦產品便宜60％到90％。
就在過去幾周，一張圖開始在海外社交平台流行，橫坐標反映大模型完成一項任務的費用，縱坐標反映大模型智能水平，這是一張衡量大模型“性價比”的圖表。其中多數模型被認為處在DeepSeek的“斬殺線”之下，換言之，這些模型智能水平不及DeepSeek-V4，但是價格更高。
隨即，OpenAI宣佈下調模型價格，GPT 5.6系列7月9日才正式發佈，其中Luna版本上線三周就被砍到原價的五分之一。Luna是GPT 5.6系列中速度最快、價格最低的一檔，主要面向批次內容處理、資訊提取、客服、翻譯、程式碼輔助和輕量Agent等高頻任務。這讓人們嗅到了中美大模型“價格戰”的意味。
劉震認為，用價格戰形容當前模型市場的情況並不精準，這不是一個簡單的國產模型把OpenAI、Anthropic模型價格“打下來”的故事，更多是模型應用進入新階段的必然結果。
觀察OpenAI當前營收結構會發現，目前營收主要來自個人訂閱，企業業務佔比很小。這讓OpenAI、Anthropic都在將目標瞄準企業級使用者。
對於企業使用者而言，並非任何場景都要使用智能水平最高的模型，而是對使用場景分層，適配不同模型，這也是OpenAI、Anthropic等公司降低一些智能水平相對較低的模型的價格的原因，希望將產品“分層”，比如讓Luna降價，應對一些對成本敏感，但是所需智能水平比較低的工作，從而打開B端市場，但是最頂級的模型並未調價。
相比於“降價”，劉震更願意稱之為調整產品線，拉開廉價、中端、高端和頂端模型之間的價差。“在美國，大模型路由的概念已經比較成熟，企業會根據應用場景選擇不同智能水平的模型，國內類似的概念也在發展。”
美國外賣平台DoorDash聯合創始人、CTO Andy Fang 7月初在社交媒體上稱，公司開始將較低等級的工作交給Kimi K2.6處理，只將“最困難的工作”交給Anthropic旗下的Fable 5處理，這樣的模型組合相比之前成本更低，效率卻大幅提升。
一位大廠員工也告訴記者，一種比較流行的用法是用Opus來做規劃，然後執行就讓Sonnet，甚至Haiku去做。因為像Opus這樣的模型確實很貴，消耗太快了，公司就上了很多便宜的模型，包括DeepSeek的模型，有很多人開始用。
“之前國產大模型的成本優勢主要來自模型（推理）精度、MoE結構、相對小的模型體量和稀疏機制等模型本身的特性。”上海財經大學特聘教授胡延平告訴記者，對於國產模型，未來要形成快慢不同、水準不同、模態不同、功能不同的模型梯度和功能組合，成本結構也因此不同，結合分時分層等精細化營運機制，提高營收水平。
對於企業使用者而言，真正的成本不是“每個Token的價格”，而是每次解決任務的價格。劉震認為，對於企業使用者而言，模型比拚的維度從單純的智能水平排名，變為完成一個任務的質量與成本的平衡。
例如，Kilo Code於2026年6月發表的一份測試研究顯示：基於開源大模型的任務解決測試，每次平均成本0.22美元，成功率46.7％；Claude Opus 4.8、Sonnet 4.6 和GPT 5.5的每次平均成本則是0.79美元，但成功率是65.6％。這意味著如果考慮成功率，兩者的成本差距並非想像的那麼大。
怎麼賺錢？
最近DeepSeek計畫陸續通過分時定價、V4 Pro正式版提價等，提高整體的價格水平。這其實也引發一個疑問，就是國產模型的極致性價比能否持續，後續該如何轉化為商業上的成功。
“DeepSeek此前的低價有階段性促銷，補貼擴大使用者量的考慮。”胡延平認為，國產模型與美國模型的價格差，也有市場基礎、使用者支付能力、使用者付費習慣差異等方面的原因，國產模型如果價格大幅度提高，會嚴重影響使用者市場匯入速度。
儘管在聲量上國產模型已經在挑戰OpenAI、Anthropic等公司的閉源大模型，但是從營收的角度來看，兩者還不可同日而語。
今年5月中旬，Anthropic公佈的 ARR（年度經常性收入）為470億美元。之後，Anthropic沒有再公佈ARR資料。第三方資料公司TickerTrends在7月中旬對Anthropic做出的ARR估算是741億美元。華爾街甚至猜測，2027年底，Anthropic的ARR將達到4000億美元。
OpenAI的ARR增長一度緩慢。但是今年7月底，OpenAI高管在內部會議上宣稱，7月的ARR“超過了整個二季度之和”。
相比之下，中國模型公司如月之暗面ARR在2026年3月首次突破1億美元，5月達到2億美元，6月站穩3億美元關口，在3個月內翻了3倍。其中，API收入已佔公司整體收入七成以上並持續提升。
劉震認為：“智譜、月之暗面等中國初創模型公司，與美國模型公司C端營收已經佔比七八成，再去做B端市場增量不同。像API已經是Kimi的主要業務，其基本已經放棄C端市場。”
他表示，這與中國網際網路的流量環境有關。在國內，流量入口掌握在網際網路巨頭手中，任何初創公司想要獲得流量，曝光成本極高，比如月之暗面在獲得融資之初一度砸錢讓月活達到3000萬等級，之後投入的可持續性與效果都存疑，這也是“六小虎”紛紛放棄C端市場的原因之一。“目前國內大模型C端使用者市場開拓比較好的只有字節跳動的豆包，以及阿里巴巴的千問和夸克。如果C端使用者規模有限，更多隻能通過企業呼叫API賺錢。”
這也是市場對於中國大模型在美國企業市場打開一定市場空間感到興奮的原因。一位投資人向記者直言，像智譜的月活只有百萬級，如果僅看C端使用者，其實無法支撐其市值。
當前，確實有更多全球大企業開始使用中國模型。比如微軟就向媒體證實，正在探索將經過微調並部署在Azure上的DeepSeek V4版本，用作 Copilot Cowork的低成本模型選項，以替代目前由OpenAI和Anthropic模型承擔的部分工作負載，同時把該產品從固定收費改成按用量計費。西門子、Airbnb等企業也表態正在使用DeepSeek、千問等中國模型。
劉震認為，中國模型還沒成為美國企業，特別是大企業的主流選擇。“大企業採購模型時受到諸多因素限制，不只是考慮性價比，還要考慮模型運行是否穩定，資料是否安全等因素。比如前一段時間Kimi K3就出現當機，這意味著企業硬體能力無法匹配，企業在採購模型時也會考慮這些問題。中國模型公司在進入美國模型核心市場方面還處在初級階段。”
一位在全球佈局業務的初創企業負責人告訴記者，國產大模型目前能力邊界比較明確，比如只具備不錯的中文、英文能力，其他語種的能力比較欠缺，而類似的細節是出海時繞不開的問題，“性價比只是中國大模型出海的開始”。 (中國新聞周刊)