中国开发的 AI 模型在美国公司中正越来越受到青睐，因为它们不仅缩小了与美国领先竞争对手的性能差距，而且使用成本显著降低。

中国公司（包括 DeepSeek 和智谱 Z.ai）近期发布的模型被许多人认为极具竞争力，堪比 Anthropic 和 OpenAI 等公司的领先前沿系统。在这些能力实现飞跃的同时，许多美国 AI 实验室最先进模型的 Token 价格却在上涨，使得各大公司不得不应对因使用该技术而带来的意想不到的高昂成本。

在 OpenRouter（一个允许开发人员访问各类 AI 模型的平台）上，美国公司在海外模型中对中国 AI 模型的 Token 使用份额自 2月8日 以来每周都保持在 30% 以上，该数字最高甚至达到了 46%。而此前 12 个月的平均份额仅为 11%，在 2025 年上半年甚至曾降至 4.5%。

2026 年期间美国公司对中国 AI 模型的使用量显著上升

中国开源和开放权重模型的崛起，正值美国政府越来越倾向于对本国最强大的 AI 模型实施监管，并考虑如何阻止海外替代方案的快速普及之际。

6 月底，OpenAI 表示，应政府要求将限制一系列新模型的推出。同月，在特朗普政府与 Anthropic 经历了一场紧张的对峙后，针对 Anthropic 旗下 Mythos 和 Fable 模型的出口管制也被取消。

智库布鲁金斯学会（Brookings）约翰·桑顿中国中心（John L. Thornton China Center）研究员陈（Kyle Chan）告诉 CNBC：“随着 AI 成本飙升，中国 AI 模型现在对美国公司特别有吸引力。此前，美国公司在引入 AI 时，无论什么模型都优先考虑采用；而现在，他们变得更加注重成本了。”

采用率不断上升

随着各家公司寻求部署 AI 模型来创造新产品并提高内部效率，工程师们越来越多地尝试使用更便宜的开源和开放权重模型，而其中最强大的模型正出自中国公司之手。

开源和开放权重模型允许开发人员检查、使用并在某些情况下修改 AI 模型的不同部分。这与 OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司生产的许多旗舰闭源系统不同，后者的代码和内部工作机制仍属于商业机密。

今年 6 月，AI 初创公司 Lindy 将其 100% 的流量从 Anthropic 的 Claude 模型转移到了 DeepSeek。DeepSeek 是一家中国公司，在 2025 年初凭借一款震撼发布的产品在业内声名鹊起，并于今年 4 月推出了新模型。

“我们这么做了，你可以看到成本曲线瞬间下降，简直是断崖式下跌，”首席执行官 弗洛·克里维洛（Flo Crivello）告诉 CNBC。他表示，这一决定将在几个月内为 Lindy 节省数百万美元。

在 Vercel（一个允许开发人员部署和运行应用程序及网站的平台）上，DeepSeek 在 5 月至 6 月期间的网关 Token 份额出现攀升。

Vercel 智能体基础设施负责人 哈普里特·阿罗拉（Harpreet Arora）告诉 CNBC，智谱 Z.ai 的 GLM 5.2 在 6 月发布时引起了轰动，并且是 Vercel 在 2026 年追踪到的所有模型中采用速度最快的一个。“在发布后的第一个完整周内，其每日 Token 消耗量增长了约 27 倍，使用它的客户数量增长了约 80 倍。”

“价格在这里起到了决定性作用，”阿罗拉说。“当某项任务不需要最顶尖的模型时，团队开始将其分流到足够好用且最便宜的模型上，而近期来自中国的一波模型浪潮正在这场交易中胜出。”

OpenRouter 负责数据与分析的 贾斯汀·萨默维尔（Justin Summerville）告诉 CNBC，中国开源模型的成本可能比 Anthropic 和 OpenAI 的领先模型“便宜 60% 到 90%”。

面向受监管行业的 AI 智能体平台 LaunchLemonade 的首席执行官兼创始人 茜恩·索隆（Cien Solon）告诉 CNBC，虽然 Claude 和 ChatGPT 在该平台的使用量上仍占据主导地位，但 GLM 5.2 目前已跻身该平台前五大模型之列。

“像 Z.ai 和 [阿里巴巴的] 通义千问（Qwen）等中国模型正在成为企业的可选方案，因为它们针对特定工作负载提供了极具吸引力的性能和成本组合，”茜恩说。“拥有更成熟 AI 战略的企业，越来越愿意在技术或商业上有意义的地方使用它们。”

逼近前沿水平

中国 AI 模型的性能也在不断提升。

布鲁金斯学会的陈表示，虽然这些模型的成本往往只是美国对手的“一小部分”，但它们的操作表现“接近美国顶尖的前沿模型”，他估计目前它们仅落后美国顶尖对手“六到九个月”。

“新的开源模型表现良好，除了最复杂的 LLM（大语言模型）任务外，其他任务都能胜任，”萨默维尔说。

在一项备受瞩目的智能体基准测试中，GLM 5.2 的表现与 Anthropic 的 Opus 4.8 仅相差一个百分点，而成本大约只有后者的五分之一。一些研究人员表示，GLM 5.2 在某些网络安全基准测试中的表现可以与美国顶尖实验室并驾齐驱。

克里维洛在社交平台 X 上发帖称，切换到 DeepSeek V4 提升了 Lindy 许多核心应用场景的性能。

“我们看到，各家公司越来越有动力转向他们可以自行控制和调整的更便宜的 AI 技术栈，而鉴于开源和开放权重模型的现状，这通常意味着利用中国的方案，”Hugging Face 机器学习负责人 亚辛·杰尔尼特（Yacine Jernite）告诉 CNBC。

“现在存在一个真正的风险，即用户不得不陷入两难选择：要么选择性能强劲但价格昂贵且可访问性容易快速波动的美国闭源模型，要么在想要控制成本或拥有自己 AI 技术栈时，将中国模型作为唯一可行的替代方案。”

Source: CNBC