中国AI拿下开源模型近九成份额,收入却只有美国的1/10?Kimi、DeepSeek为何越火越难赚钱
外来客 • 2026-11-14 04:19:06
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📊 核心观点
- 中国开源AI模型虽占据全球企业开放权重模型支出的近九成份额,但头部六家中国企业合计年化收入仅为美国OpenAI与Anthropic两家的十分之一。
- 这种“高使用量、低营收”的错位源于开放权重模式导致的极速价格战,以及第三方服务商对原厂收入的截流。
- 中国厂商正通过商业许可协议、云平台集成及交叉补贴策略,试图在保持技术普惠的同时构建可持续的商业闭环。
📈 关键事实与论据
- 市场份额与收入差距:门罗资本估算企业开放模型支出89%流向中国模型(Kimi占61%,Meta Llama仅7%),但开放模型仅占企业总模型支出的4%。截至9月,OpenAI和Anthropic年化收入约1050亿美元,而字节、阿里、智谱等六家中国企业合计约110亿美元。
- 成本与定价机制:开放模型每百万token平均费用一年内降至原来的三分之一(约13美分),远低于封闭模型的70美分。Kimi和DeepSeek凭借低成本优势在编程和智能体等高算力消耗场景中占据主导,甚至成为美国工具Cursor Composer 2的底层基础。
- 开源生态的收入流失:开放权重允许第三方部署,导致原厂收入被分流。智谱GLM-5有8家服务商提供接入,部分报价低于官方;DeepSeek模型在第三方平台报价甚至低于官方近九成。OpenRouter数据显示中国模型处理66%的token却仅获得32%的费用。
- 商业模式转型:Kimi对年收入超2000万美元的大型服务商引入商业许可协议;智谱将GLM-5.3接入亚马逊AWS Bedrock;阿里和字节则通过免费或低价模型吸引开发者,依靠云服务、广告及系统销售获利。
💡 结论
- 中国AI的核心竞争力在于让全球用得起强大模型,但开放模式极易被复制和降价,导致单次技术突破难以支撑下一代研发成本。
- 美国厂商凭借封闭接口、高可靠性及复杂任务完成率维持高价,而中国厂商需在开放与盈利间寻找平衡。
- 未来的关键在于能否形成正向循环:通过使用者收入支撑下一轮创新,而非仅依赖市场份额或外部交叉补贴。
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