美國供應商面臨價格壓力 AI新創轉向更便宜的中國模型
重點速覽
- •自2026年2月8日以來，中國AI模型在OpenRouter上每週代幣市佔均超過30%，並於2026年9月中旬達到67%的高峰。
- •據報導，中國模型每代幣成本比美國產品低10至50倍，部分價格低達90%，而OpenAI與Anthropic的用量計價已使部分企業帳單上漲多達100倍。
- •AI新創Lindy於2026年6月從Anthropic的Claude模型完全轉向DeepSeek的V4，節省數百萬美元並將推論成本降低約90%。
- •包括DoorDash、Airbnb和Coinbase在內的大型企業正使用月之暗面的Kimi、阿里巴巴的Qwen和GLM-5.2等中國模型，同時打造可在供應商之間切換的系統以避免被鎖定。
- •美國對先進晶片的出口管制促使DeepSeek、月之暗面阿里巴巴等中國實驗室釋出更高效且定價激進的開放模型，但採用這些模型的企業面臨地緣政治與監管風險的疑慮。
彭博報導，隨著美國供應商的定價壓力擠壓企業預算，新創與企業正將越來越多的AI工作負載轉移到由中國實驗室開發的低成本開放模型上。這場AI軍備競賽開闢了新戰線——帳單。
逐步追蹤資金流向，以代幣為單位
這一轉變在OpenRouter上清晰可見，這是開發者用來存取多種AI模型的平台。自2026年2月8日起，中國模型每週在該平台上的代幣市佔均超過30%。
代幣是AI模型讀取和寫出的小段文字，供應商按代幣計費。因此，代幣市佔是衡量實際工作量——以及實際支出——流向的合理指標。
市佔並未停留在30%。它在2026年9月中旬達到67%的高峰，意味著中國模型一度處理了平台上約三分之二的代幣流量。
價格是最明顯的驅動因素。據報導，中國AI模型每代幣成本比美國產品低10至50倍，某些情況下價格甚至低達90%。與此同時，美國這邊的帳本日益沉重：OpenAI與Anthropic的用量計價模式推動企業AI成本急劇上升，有報導稱部分帳單上漲多達100倍。用量計價將成本直接與使用量掛鉤：企業處理的代幣越多，帳單就越大。
Lindy全面押注，大型企業則分散風險
最鮮明的例子是Lindy，這家AI新創於2026年6月從Anthropic的Claude模型完全轉向DeepSeek的V模型。這一轉換為公司節省了數百萬美元，並將推論成本降低約90%。推論——即訓練好的模型生成每次回應的步驟——是模型處理每個請求時都會產生的經常性成本。
Lindy的全面遷移是最極端的版本。規模較大的公司則採取更審慎的方式，將工作分散到多個模型上，而非只依賴單一模型。DoorDash正在使用月之暗面（Moonshot AI）的Kimi。Airbnb正在與阿里巴巴的Qwen合作。美國最大加密貨幣交易所之一Coinbase則使用包括GLM-5.2在內的多款模型。
晶片限制如何塑造一場價格戰
背景是美國對先進晶片的出口管制，這限制了中國開發者取得頂級硬體的管道。中國實驗室並未因此停滯，而是以打造更高效的模型並採取激進定價作為回應。
包括DeepSeek、月之暗面（Moonshot AI）和阿里巴巴在內的實驗室已釋出開放權重模型，意味著企業可以直接下載並運行它們，而不僅限於透過API租用存取權。
這對美國AI供應商及其客戶意味著什麼
對企業客戶而言，教訓已經很明確：避免被鎖定。DoorDash、Airbnb和Coinbase等公司正在打造可以在不同模型之間切換的系統，這讓供應商下次調整定價時，它們擁有更大的談判籌碼。
風險也存在於帳本的另一端。依賴中國模型引發了一些公司對地緣政治和監管風險的疑慮，尤其是在美中科技緊張局勢仍是現實議題之際。企業必須將這些疑慮與節省的成本相互權衡——以Lindy為例，節省幅度達到約90%。
目前值得關注的數字是OpenRouter的代幣市佔。自2月以來它一直保持在30%以上，並於9月中旬觸及67%。
