Moonshot AI 最新模型在正式發布前，就已成為 AI 產業最受關注的發布之一。

7月中旬，追蹤新 AI 模型跡象的網路研究人員開始流傳有關 Moonshot AI 即將重大發布的預期。Moonshot AI 是一家總部位於北京的人工智慧新創公司，也是 Kimi 大型語言模型背後的公司。市場普遍預期該公司的下一次發布將具有重大意義。

7月16日，Moonshot 推出 Kimi K3，並稱其為有史以來發布的最大開源模型。該公司表示，該模型效能可接近 Anthropic 的 Fable 5，而後者被廣泛視為目前公開可用模型中最強大的模型之一，但 Kimi K3 的使用成本低得多。Moonshot 的官方基準測試持續將 K3 列為前三大 AI 模型之一，Arena.AI 的一項獨立基準測試則將 K3 評為當時可用的最佳模型，排名高於 Anthropic。這類排名很重要，因為企業買家和開發者在決定哪些模型可進入生產環境測試時，通常會同時考量基準效能、定價和部署彈性。

這次發布標誌著 Moonshot 及其創辦人楊植麟的一個重要時刻。楊植麟現年 34歲，畢業於清華大學和 Carnegie Mellon University。他是 Pink Floyd 樂迷，並以自己最喜愛的專輯 The Dark Side of the Moon 為這家新創公司的中文名稱命名。

這次發布也令投資人不安，因為它挑戰了一項假設：美國企業主要透過在運算能力上比中國競爭對手投入更多資金，就能在全球 AI 競賽中維持龐大優勢。發布後亞洲市場下跌。以晶片公司為主要權重的 Philadelphia Semiconductor Index 下跌 1.6%。Nvidia 市值蒸發近 $600 billion，並一度將全球最有價值公司地位讓給 Apple。

包括 Anthropic 執行長 Dario Amodei 在內的許多觀察人士，此前並不預期中國 AI 實驗室至少在未來六個月內能發布接近美國領先產品的模型。Tesla 執行長 Elon Musk 曾表示，這種發展可能會在明年第一季發生。Kimi K3 改變了這一時間表。中國 AI 模型已變得足夠強大且便宜，使一些美國新創公司和 Fortune 500 企業正悄悄將其整合到營運中，以控制不斷上升的 AI 成本。

這一進展是在美國出口管制意圖限制中國取得全球最先進晶片的情況下發生的。DGA–Albright Stonebridge Group 合夥人 Paul Triolo 表示：「The AI ecosystem in China is probably much better than people thought」。

多年來，中國開發者一直在重大限制下運作。美國自 2022年起開始切斷中國取得頂級 AI 處理器的管道，包括 Nvidia 晶片。透過限制用於訓練和運行 AI 模型的先進晶片，以及可用於製造這些晶片的工具銷售，華盛頓試圖削弱中國科技業，並維持美國在 AI 領域的領先地位。

DeepSeek 是一家總部位於杭州、與中國對沖基金有關聯的實驗室，於 2025年初挑戰了這項策略。該公司推出 V3 和 R1 模型，其效能與美國同類模型相當，因而在 AI 產業引起廣泛關注。DeepSeek 表示，該公司透過高效率工程、程式設計技術和數學最佳化，以極小預算訓練了這些模型。這些模型顯示，即使使用能力較弱的硬體，中國 AI 開發者仍能持續推進。

DeepSeek 成為中國 AI 競賽中的早期領導者，但一連串快速的模型發布很快將外界注意力轉向其他公司。6月，AI 新創公司 Z.ai 發布 GLM-5.2 模型，因而受到矚目；該模型在編碼和創意設計方面尤其強勁。其新上市股票截至 7月中旬已上漲超過 1,100%。Z.ai 市值一度超過 1 trillion Hong Kong dollars，即 $127.6 billion，使這家去年營收僅 $106 million 的公司估值大致與 BYD 和 Starbucks 相當。隨後，Moonshot 的 Kimi K3 發布促使 Z.ai 股價在兩天內下跌 40%。

中國消費網際網路巨頭也正在進入前沿模型競爭。Meituan 的 LongCat-2.0 模型使用的資料量與 DeepSeek 的 V4 相當，效能達到可與 OpenAI 和 Anthropic 2月發布產品相比的水準。以外送平台聞名的 Meituan 還表示，該系統完全使用中國製處理器訓練，而非美國晶片。

Triolo 表示：「The idea that Meituan could train a 1.6 trillion-parameter model on domestic hardware would have been inconceivable in October 2022」，他指的是美國推出 AI 出口管制的那個月。

全球 AI 使用者正在適應一個新環境：中國模型在能力上可與美國模型競爭，且通常便宜得多。中國模型如今占 OpenRouter 上大量活動。OpenRouter 是一個市場，允許開發者透過單一介面存取多個 AI 模型和供應商。7月中旬某個時間點，OpenRouter 前 10 大模型中有 6 個、前 5 大模型全部來自中國公司：Tencent、Xiaomi、DeepSeek、MiniMax、Moonshot 和 Z.ai。

這些排名主要反映開發者使用情況，但主流企業也已出現採用案例。去年，Airbnb 執行長 Brian Chesky 表示，該公司正在使用 Alibaba 的 Qwen 提供客戶服務。AI 編碼新創公司 Cursor 曾表示，Moonshot AI 的 Kimi 為其編碼模型 Composer 2 奠定基礎。Coinbase 執行長 Brian Armstrong 在 6月的一篇社群媒體貼文中表示，這家加密貨幣平台透過鼓勵更多員工使用 Kimi 和 Z.ai 的 GLM 模型，已將 AI 支出減半。

成本差距相當可觀。使用 Anthropic 的 Fable 模型時，100萬個輸出 token，約 750,000 個單字，成本為 $50。相同數量的輸出 token 在 DeepSeek-V4-Pro 上約為 $0.87，在 Z.ai GLM-5.2 上為 $4.40。以中國標準而言，Kimi K3 每 100萬個輸出 token 的 $15 相對昂貴，但仍低於 Fable 的 $50 費率。根據 Moonshot AI 和 OpenRouter，中國 AI 模型在 7月某一週占美國企業於 OpenRouter 使用 token 的 57%。對於將 AI 用於客戶支援、編碼、搜尋或內部自動化的公司而言，token 定價可能成為重要營運成本，因為每次提示和回應都會消耗可計費的模型容量。

DoorDash 也正在將編碼工作交給中國模型。技術長 Andy Fang 表示，該公司把「lower-level work」委託給 Kimi，產生「better quality [at] cheaper cost」。

有幾項因素有助於解釋較低的價格。中國電力成本低於美國許多地區，部分原因是中國投資於發電和輸電，使資料中心容量更容易擴張。相較之下，美國新資料中心經常因電網壓力和用水疑慮而遭遇政治阻力。

中國 AI 公司也準備接受較低的利潤率，以爭取市占率，並試圖將其模型確立為事實標準。美國出口管制也可能促成了這一定價動態。由於中國實驗室無法取得最先進的 AI 處理器，它們不得不從能力較弱的硬體中榨取更多效能。

AI 分析師、AI Proem newsletter 作者 Grace Shao 表示：「Labs are so compute-constrained, capital-constrained, and talent-constrained that a lot of them are being cautious in how they use their resources」。

近期中國 AI 模型也越來越能與更便宜的國產處理器相容。Asia Group 合夥人 George Chen 表示：「For the money [a Chinese AI company would] spend on an Nvidia chip, they can buy 10 local chips from Huawei or other local chipmakers」。

中國企業也擁抱開源。幾乎所有中國公司都以寬鬆授權發布模型，允許使用者免費下載和微調，並在本地硬體上運行，包括在美國。AI 測量平台 Larridin 共同創辦人 Ameya Kanitkar 表示，在這種情況下，相關成本是「GPUs and energy」。他說，Anthropic 銷售模型時，也會將研發成本納入考量。開源存取也讓企業更能控制模型在哪裡運行以及如何調整，但這並不消除管理安全、合規和效能測試的需求。

地緣政治疑慮仍然存在。美國官員越來越擔心美國公司使用中國 AI 模型，理由包括安全考量，以及擔心中國開發者可能繼續在價格上壓低美國開發者。美國國會正在審查包括 Airbnb 和 Cursor 在內的美國公司對中國 AI 模型的使用情況。Airbnb 在聲明中表示，該公司僅使用「a limited number」的中國模型，且這些模型全為開源，並透過「approved U.S.-based service providers」運行。Cursor 未回應 Fortune 的置評請求。立法者也在考慮美國是否應採取更多措施支持自身開源模型。

中國開發者正利用這些疑慮來強化自身地位。Z.ai 在美國官員暫時切斷部分美國境外使用者和外國公民對 Anthropic 的 Fable 和 Mythos 模型存取權後數日，發布了 GLM-5.2 模型。Z.ai 在隨附的社群媒體貼文中寫道：「Frontier intelligence should not belong to only a few people, nor be subject to withdrawal by a handful of rules at any moment」。

Z.ai 正在爭取尋求主權 AI 系統，或希望模型能在國內硬體上運行、並由本地控制資料和升級的政府。隨著美國政策變得更具保護主義且較不可預測，需求已經增加。Chen 表示：「The decision to restrict the latest models really backfired」。他說：「If you think about Singapore or India, there’s growing uncertainty around U.S. AI policy. One day, you’re told you can use the latest model; the next day, no foreign citizens can use it. How can any country deal with that kind of uncertainty?」

北京也認為，中國 AI 在全球更廣泛使用具有軟實力優勢。在 7月的一場 AI 會議上，國家主席習近平承諾在這項技術上「uphold openness and win-win cooperation」。他表示，AI「should not be a solo performance by any one country」，而應是「but a symphony of global cooperation」。

本文刊登於 Fortune 2026年8月/9月亞洲版，標題為「China’s AI firms are catching up to U.S. labs—and beating them on cost」。原文最初刊載於 Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/china-moonshot-deepseek-zai-kimi-challenging-us-ai-cost/