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中美AI,分道揚鑣?

中美AI之間的這種分化,已經(jīng)不再是我們沒有選擇,而是我們在主動選擇。

——導(dǎo)語

01

兩份報告

在春節(jié)的AI to C端大戰(zhàn)后,兩類不那么“熱鬧”的但超級硬核的報告,給出了關(guān)注中美AI競爭中,一個更值得重視的方向。

第一類報告并不是單純的統(tǒng)計數(shù)據(jù),它來自企業(yè)級市場的1對1調(diào)研與行業(yè)追蹤。例如2026年2月,沙利文(Frost & Sullivan)聯(lián)合頭豹發(fā)布《中國GenAI市場洞察:企業(yè)級大模型調(diào)用全景研究,2025下半年》,系統(tǒng)披露了中國企業(yè)級大模型調(diào)用量、廠商份額、部署形態(tài)和開閉源偏好的結(jié)構(gòu)性變化。

核心數(shù)據(jù)是,2025下半年,中國企業(yè)級大模型日均調(diào)用量達(dá)37.0萬億tokens,較上半年增長263%。

其中,進(jìn)入2025下半年后,企業(yè)由閉源主導(dǎo)轉(zhuǎn)向開源主導(dǎo)的趨勢顯著增強(qiáng),從2025年上半年的25.9%增長至下半年的48.5%,翻了一倍。

另一類報告,來自“機(jī)器留下的腳印”。OpenRouter與a16z在2025年底發(fā)布的《State of AI》相關(guān)研究,基于平臺過去一年超過100萬億token的元數(shù)據(jù)分析,試圖回答一個更樸素但更硬的問題:真實世界里,開發(fā)者和企業(yè)到底在用什么模型、怎么用、用到什么規(guī)模。

當(dāng)“問卷中的選擇”與“流量中的行為”彼此印證時,一個頗具沖擊力的判斷開始浮現(xiàn):中美AI正在出現(xiàn)清晰分化。

美國仍在押注旗艦?zāi)P偷那把赝黄,追?ldquo;天花板”高度;中國則越來越像在推進(jìn)一場大規(guī)模工程——把模型能力拆解、編排、降本、封裝,再嵌進(jìn)復(fù)雜而巨大的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)場。

02

37萬億token的逆襲

兩個報告里,我第一個看到的是OpenRouter的報告,但里面很多數(shù)據(jù),看到沙利文的報告才有解答。

我的基本判斷是:中美AI正在出現(xiàn)清晰分化,但這種分化不是簡單的“誰強(qiáng)誰弱”,而是技術(shù)路線、產(chǎn)業(yè)組織和商業(yè)邏輯的系統(tǒng)性分叉。

這中間關(guān)鍵的勝負(fù)手是開源。

從全球視角看,中國在開源領(lǐng)域的主導(dǎo)地位進(jìn)一步強(qiáng)化。

OpenRouter的報告顯示,開源模型的市場份額在過去一年穩(wěn)步攀升,到 2025 年末已接近 30%,其中中國模型貢獻(xiàn)了相當(dāng)大部分,在2025年下半年的某些周里面,中國開源模型貢獻(xiàn)了全球流量的30%,而2024年初這個數(shù)字才2%左右。

而且,這不僅是幾家頭部中國企業(yè)貢獻(xiàn)的——沙利文報告提到,2025下半年,全球新增開源大模型中,中國廠商占比高達(dá)90.2%,遠(yuǎn)超海外市場。

顯然,中國從AI賽道的重要參與者,躍升為全球開源大模型創(chuàng)新的核心引擎與主要輸出國。

開源已不再只是技術(shù)路線選擇,而成為中國大模型產(chǎn)業(yè)在全球競爭中的關(guān)鍵戰(zhàn)略優(yōu)勢。

某種程度上,這是中國企業(yè)瓦解“算力霸權(quán)”與“成本壁壘” 的成功。美國通過限制頂級芯片(如 H100/B200)試圖建立“算力護(hù)城河”。然而,中國企業(yè)通過廣泛開源和架構(gòu)創(chuàng)新(如 MoE 混合專家模型)和算法優(yōu)化,實現(xiàn)了“以小博大”。

事實證明,中國證明了在算力受限的情況下,通過極高的訓(xùn)練效率,可以用 1/10 甚至 1/50 的成本達(dá)到與美國頭部模型接近的效果。這讓中國 AI 在商用落地和推理成本上具備了降維打擊的優(yōu)勢。

這也是典型的全球開發(fā)者生態(tài)中的一次“農(nóng)村包圍城市”的經(jīng)典打法——根據(jù) 2025 年底的數(shù)據(jù),中國開源模型在 Hugging Face 上的下載量占比已突破 17%,甚至在某些月份超過了美國。

雖然沒有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),但如果當(dāng)全球 50% 的初創(chuàng)企業(yè)和開發(fā)者都在使用千問、豆包、DeepSeek、文心、kimi的開源模型進(jìn)行微調(diào)和部署的時候,中國就實際上掌握了全球 AI 的“事實落地標(biāo)準(zhǔn)”。這種與生態(tài)結(jié)合產(chǎn)生的滲透力比單純的 API 訂閱更有韌性。

開源模型可以在企業(yè)本地服務(wù)器運行,無需將數(shù)據(jù)上傳至美國的云端。這為全球(尤其是東南亞、中東和歐洲)對隱私和合規(guī)非常敏感的客戶提供了一個無可替代的“Plan B”。

03

美國的AI商業(yè)模式,會出現(xiàn)模式與溢價的崩塌嗎?

時至今日, OpenAI、Anthropic 等美國AI巨頭,依然依賴極其昂貴的算力投入和高昂的 API 定價來維持估值,它們的客戶群也在繼續(xù)擴(kuò)大。

但這一波,中國開源模型的高性能、低價格(甚至免費)直接沖擊了這些公司的毛利率。

簡單說,如果一個 0.1 美元的開源模型能解決 20 美元閉源模型 95% 的問題,那么美國巨頭的“溢價神話”就會破滅,進(jìn)而引發(fā)資本市場對其商業(yè)模式的可持續(xù)性懷疑。

更重要的是,開源意味著技術(shù)路徑的雙向透明。人才與創(chuàng)新的外溢會持續(xù)出現(xiàn)。例如,當(dāng)中國公司把 R1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑以開源模式公開時,實際上是在為全球創(chuàng)新“指路”。在這種沖擊面前,美國公司辛苦研發(fā)的“護(hù)城河”在開源社區(qū)的集體智慧面前,防守難度極大。

這樣解釋了,為什么美國AI的發(fā)展路徑仍然寄托于幾個巨頭的創(chuàng)新,但中國有一批更輕、更快的AI企業(yè),例如kimi等,它們不搞谷歌式的垂直整合模式,通過把賦能路徑寄托于阿里、華為、百度、火山等頭部AI云企業(yè),更專注的投入模型本身的研發(fā),然后轉(zhuǎn)手就通過開源模式實現(xiàn)了變現(xiàn)。

這就導(dǎo)致一個鮮明的現(xiàn)象——美國AI研發(fā)的領(lǐng)導(dǎo)者象限日趨聚焦,這固然有效率的優(yōu)勢,但也限制了路徑的多元化;而中國更多的、更靈活的模型企業(yè)雖然已經(jīng)不太可能在閉源市場拼過這些巨頭(閉源的百模大戰(zhàn)已經(jīng)結(jié)束),但在開源的天地里,它們有了更聚焦的能力,以及已經(jīng)逐漸成熟、可以依托、不斷輸血的基礎(chǔ)商業(yè)模式,使得中國在開源市場的輸出能力,可以繼續(xù)高速增長,而沒有肉眼可見的短板。

04

“差半步”的宿命:是跟跑,還是“換道超車”?

的確,在頭部頂級模型的研發(fā)上,我們還落后美國,這就導(dǎo)致很多人擔(dān)憂中國AI的研發(fā)“永遠(yuǎn)只能差半步,跟在后面”,這確實是當(dāng)前最主流的擔(dān)憂。但我們可以從兩個角度來分析:

第一個角度:為什么看起來總是“差半步”?

某種程度上是因為,“領(lǐng)先”的定義權(quán)、解釋權(quán)都目前掌握在美國手中(例如 o1 定義了推理,Sora 定義了視頻生成)。換句話說,只要中國企業(yè)是在追趕美國定義的“SOTA(State of the Art)”,我們從肉眼角度去看,永遠(yuǎn)是跟跑者。

這種觀感并不是單純的視覺錯覺,因為無論是算力與還是語料的先發(fā)優(yōu)勢,美國AI企業(yè)在頂級算力池和全球化英文語料的積累上確實領(lǐng)先。

盡管中文已經(jīng)成為全球開源社區(qū)的第二大語言,但真實的市占率只有5%,第一名和第二名的差距確實很大。

我還要提醒的是,當(dāng)“0.1美元解決95%問題”成立,溢價必然收縮,這是必然。但也要指出的是:美國巨頭可以用“系統(tǒng)能力”(工具鏈、推理穩(wěn)定性、安全、企業(yè)服務(wù))重新定價,而不是只能靠模型本體。

但開源的“新路”是否意味著永遠(yuǎn)的被動?我認(rèn)為不是。

這就是目前中國企業(yè)在做的,正在通過“換道”來消除這半步的意義:

簡單說就是——從“堆算力”到“堆邏輯”: 美國在追求 AGI 的絕對上限,而中國在追求“單位算力下的智能極限”。同時,在推理、數(shù)學(xué)、代碼等硬核領(lǐng)域,中國開源模型(如 DeepSeek R1)在 2025 年的部分評測中已經(jīng)與美國頂尖模型打平,甚至微弱領(lǐng)先。

還有一個巨大的優(yōu)勢是,AI的生產(chǎn)力落地,是應(yīng)用驅(qū)動的閉環(huán):也就是說, AI 的最終勝負(fù)不在于 Benchmark 的跑分,而在于誰能解決工業(yè)、教育、醫(yī)療的實際問題。中國擁有全球最密集的應(yīng)用場景,這種“應(yīng)用反饋—模型迭代”的循環(huán),可能會在垂直領(lǐng)域反超。

按沙利文報告的觀點,當(dāng)大模型進(jìn)入客服、風(fēng)控、營銷、研發(fā)等核心流程后,調(diào)用更多由系統(tǒng)自動觸發(fā)并在工作流中持續(xù)運行,Tokens消耗隨之呈現(xiàn)穩(wěn)定、連續(xù)的增長。2025下半年,調(diào)用量上升主要來自業(yè)務(wù)流程的自動化改造帶來的任務(wù)級調(diào)用擴(kuò)張,Agent成為新增調(diào)用的主要來源。

而中國企業(yè)目前在智能體的研發(fā)中僅次于美國,一份由MIT、斯坦福提供的報告顯示,在30個甄選出來的全球智能體中,美國第一、中國第二,其余散布在多個國家。

中國不但有全球最大的需求場景(制造業(yè)全球第一),在智能體的研發(fā)上也越來越快,而對于大部分智能體企業(yè)來說,其勝負(fù)的關(guān)鍵在于是否有充足的開源大模型提供創(chuàng)新底座——而文章的開頭我們已經(jīng)提到過,占全球絕對優(yōu)勢的中國開源大模型以及其對中文更好的支持,是中國產(chǎn)生海量優(yōu)質(zhì)智能體的關(guān)鍵因素之一。

簡單說,如果把 AI 比作電力,美國正在研發(fā)功率最大的“發(fā)電機(jī)”,而中國正在通過開源讓“電費”趨近于零,并鋪設(shè)覆蓋全球的“電網(wǎng)”。中國企業(yè)未必非要搶先那“半步”去定義發(fā)電機(jī),只要掌握了全球的電網(wǎng)和用電設(shè)備,同樣能贏得這場競爭。

05

主動的選擇

中美AI之間的這種分化,已經(jīng)不再是我們沒有選擇,而是我們在主動選擇。

有些東西,被永久的改變了。比如我們的自信心。

這也意味著,在中國乃至全球的開發(fā)者生態(tài)中,中國開源力量已經(jīng)不再僅僅是一個“參賽選項”,而是成為了事實上的“產(chǎn)業(yè)基石”。

某種程度上,中國AI企業(yè)通過廣泛的開源,打破了美國閉源模型的“黑盒壁壘”。它告訴全球企業(yè):AI不再是昂貴的固定資產(chǎn),而可以成為企業(yè)自主可控、甚至可以私有化改造的“數(shù)字資產(chǎn)”。

2024年末,中國模型在全球Token使用份額僅為1.2%。那時,中國開發(fā)者還在感慨GPT-4的壁壘不可逾越。

2025年中,魔幻般的形成了一個分水嶺。根據(jù)OpenRouter數(shù)據(jù),2025年中到年末,中國開源模型在不長的時間里,Token貢獻(xiàn)已逼近全球流量(含開源和閉源,因此基數(shù)更大)的30%。

而且,這一爆發(fā)中,巨頭企業(yè)的頭部化和“輕且快”的大模型公司都在增長,頭部化的趨勢雖然明顯,細(xì)分玩家也依然保持足夠的活力。

簡單說,未來的中國AI市場大概會形成這樣一種格局:

——在基礎(chǔ)建設(shè)方面,阿里、百度、華為等擁有從底層硬件到最上層的應(yīng)用開源,且舍得持續(xù)進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施(特別是云設(shè)施)投資的全棧式企業(yè),會成為千行百業(yè)應(yīng)用AI的最基礎(chǔ)基石;

——在生態(tài)多樣性上,基于完善的基礎(chǔ)設(shè)施,中國模型企業(yè)不會很快寡頭化,也最好不要寡頭化。相反,借助巨頭們提供的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境,越來越多的差異化大模型企業(yè)各有生存空間,這是我們會后發(fā),但很大程度上以去中心化對抗美式AI的中心化的一個差異化優(yōu)勢;

——在智能體的開發(fā)上,開源生態(tài)的友好度是決定性的,中國企業(yè)追趕的速度正在加快;

由此,中國的生產(chǎn)力大模型市場,就在這么一個極短的轉(zhuǎn)換期里,開始走上它本應(yīng)走,但一直沒有走的足夠深遠(yuǎn)的那條為中國產(chǎn)業(yè)深度賦能的路。

結(jié)語

中國AI的深水區(qū)航行

中美AI是否分道揚鑣?答案已是肯定的。

美國仍在追求極致突破,試圖觸碰AGI天花板;中國則致力于將AI每一滴水,滲透進(jìn)工廠、銀行、醫(yī)院與千萬創(chuàng)業(yè)者的代碼庫。

未來十年,當(dāng)中美AI差異化更加鮮明時,這種產(chǎn)業(yè)級滲透,將成為中國科技角力中最堅硬的底座。

當(dāng)然,分道揚鑣,不等于對抗,而是兩條路徑各自探索人類智能邊界的必然——一條向天,一條向地,最終或許在更廣闊的星空交匯。

       原文標(biāo)題 : 中美AI,分道揚鑣?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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