中國 AI 模型在美國企業中日益普及，性能逼近對手且成本顯著降低

Chinese AI models are gaining ground with U.S. companies as OpenAI, Anthropic costs surge

作者: Kai Nicol-Schwarz | 時間: Tue, 07 Jul 2026 09:30:59 GMT | 來源: CNBC

中國製造的 AI 模型正逐漸受到美國公司的青睞，隨著性能與領先的美國競爭對手差距縮小，使用成本仍顯著低於對手。

近期來自中國公司的模型發布，包括 DeepSeek 和 Z.ai，被許多人認為與 Anthropic 和 OpenAI 等領先的前沿系統相比具有高度競爭力。隨著許多美國 AI 實驗室中先進模型的代幣價格上漲，導致企業在使用該技術時面臨意外高昂的成本，這些能力的提升正是在此時進行的。

截至 2 月 8 日，美國公司透過 OpenRouter 一個讓開發人員能夠訪問各種 AI 模型的平臺使用的中國 AI 模型的代幣佔比每週均保持在 30% 以上，該數據一度高達 46%。過去 12 個月的平均值僅為 11%，降至 2025 年上半年的 4.5%。

中國開放源碼和開放權重模型的崛起，恰逢美國行政部門越來越多地尋求監管其最強大的 AI 模型，並考慮如何阻止海外替代品的快速採用。

6 月底，OpenAI 稱將應政府要求限制一套新模型的推出。同月底，安提克的 Mythos 和 Fable 模型的出口管制也被解除，此前特朗普政府與該公司之間曾爆發緊張對峙。

「中國 AI 模型特別受美國公司青睞，因為 AI 成本正在飆升，」Brookings 思想庫的約翰·L·索頓中國中心主任 Kyle Chan 在接受 CNBC 時表示。「此前美國公司無論模型如何都優先採用 AI，現在他們變得更加注重成本。」

隨著企業部署 AI 模型以創建新產品並提升內部效率，工程師們正越來越多地嘗試成本較低的開放源碼和開放權重模型，其中最強大的模型由中國公司製造。

開放源碼和開放權重模型將 AI 模型的不同部分提供給開發人員檢查、使用，有時還可修改。它們與閉源系統不同，例如 OpenAI、Anthropic 和 Google 生產的許多旗艦模型，後者代碼和內部運作保持專有。

6 月，AI 初創公司 Lindy 將其所有流量從 Anthropic 的 Claude 模型轉移到了 DeepSeek，這是一家在 2025 年初以震撼性發布進入市場並於 4 月推出新模型的中國公司。

「我們做到了，你看得出成本曲線下降，簡直是墜入地面，」首席執行官 Flo Crivello 對 CNBC 說。他說這項決定將在幾個月內為 Lindy 節省數百萬美元。

DeepSeek 在 Vercel 一個允許開發人員部署和運行應用程式及網站的平臺上的入門代幣佔比在 5 月至 6 月間上升。

Z.ai 的 GLM 5.2 於 6 月隆重推出，並在 Vercel 2026 年追蹤的模型中見到了最快的採用率，Vercel 代理基礎設施負責人 Harpreet Arora 對 CNBC 說。「在其推出後的第一個完整週內，每日代幣量增長約 27 倍，使用它的客戶數量增長約 80 倍。」

「價格在這裡做工作，」Arora 說。「當任務不需要最好的模型時，團隊開始將其路由到足夠好且最便宜的模型，中國近期湧現的模型在這種交易中獲勝。」

OpenRouter 負責數據和分析的 Justin Summerville 對 CNBC 說，中國開放源碼模型的成本可低於領先的 Anthropic 和 OpenAI 模型「60% 至 90%」。

OpenAI 和 Anthropic 已接受評論要求。

雖然 Claude 和 ChatGPT 在 LaunchLemonade 一個面向監管行業的 AI 代理平臺上的使用量仍占主導地位，但 GLM 5.2 現在是該平臺前五名的模型之一，LaunchLemonade 執行長兼創始人 Cien Solon 對 CNBC 說。

「中國模型如 Z.ai 和阿里巴巴的 Qwen 正成為公司的選項，」Cien 說，「因為它們為特定工作負載提供了具有吸引力的性能和成本組合。具有更成熟 AI 戰略的企業越來越願意在技術或商業上有意義的情況下使用它們。」

中國 AI 模型的表現也在提高。

Brookings 的 Chan 說，與美國對手相比，它們通常是「一小部分成本」，但運作「接近頂級美國前沿模型」，估計目前落後頂級美國對手「六到九個月」。

Summerville 說，「新開放源碼模型表現良好，證明除最複雜的 LLM 任務外，具備所有能力。」

GLM 5.2 在某個備受關注的代理基準測試中接近 Anthropic 的 Opus 4.8，僅為其約五分之一成本。一些研究人員表示，GLM 5.2 在某些網路基準測試中的表現與頂級美國實驗室相當。

Crivello 在 X 上的貼文中表示，切換到 DeepSeek V4 增加了 Lindy 許多核心用例的性能。

Hugging Face 機器學習負責人 Yacine Jernite 對 CNBC 說：「我們看到越來越多的公司被動用他們可以控制和適應自己的較便宜 AI 堆棧所激勵，而考慮到開放源碼和開放權重模型的情況，這通常意味著利用中國選項。」

「用戶確實面臨風險，必須在性能好但價格可隨時波動的美國專有模型和中國模型之間做選擇，後者是他們想要控制成本或擁有自己的 AI 堆棧時唯一可行的替代方案。」

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