中美AI，分道揚鑣？

中美AI之間的這種分化，已經不再是我們沒有選擇，而是我們在主動選擇。

——導語

01

兩份報告

在春節的AI to C端大戰后，兩類不那么“熱鬧”的但超級硬核的報告，給出了關注中美AI競爭中，一個更值得重視的方向。

第一類報告并不是單純的統計數據，它來自企業級市場的1對1調研與行業追蹤。例如2026年2月，沙利文（Frost & Sullivan）聯合頭豹發布《中國GenAI市場洞察：企業級大模型調用全景研究，2025下半年》，系統披露了中國企業級大模型調用量、廠商份額、部署形態和開閉源偏好的結構性變化。

核心數據是，2025下半年，中國企業級大模型日均調用量達37.0萬億tokens，較上半年增長263%。

其中，進入2025下半年后，企業由閉源主導轉向開源主導的趨勢顯著增強，從2025年上半年的25.9%增長至下半年的48.5%，翻了一倍。

另一類報告，來自“機器留下的腳印”。OpenRouter與a16z在2025年底發布的《State of AI》相關研究，基于平臺過去一年超過100萬億token的元數據分析，試圖回答一個更樸素但更硬的問題：真實世界里，開發者和企業到底在用什么模型、怎么用、用到什么規模。

當“問卷中的選擇”與“流量中的行為”彼此印證時，一個頗具沖擊力的判斷開始浮現：中美AI正在出現清晰分化。

美國仍在押注旗艦模型的前沿突破，追求“天花板”高度；中國則越來越像在推進一場大規模工程——把模型能力拆解、編排、降本、封裝，再嵌進復雜而巨大的產業現場。

02

37萬億token的逆襲

兩個報告里，我第一個看到的是OpenRouter的報告，但里面很多數據，看到沙利文的報告才有解答。

我的基本判斷是：中美AI正在出現清晰分化，但這種分化不是簡單的“誰強誰弱”，而是技術路線、產業組織和商業邏輯的系統性分叉。

這中間關鍵的勝負手是開源。

從全球視角看，中國在開源領域的主導地位進一步強化。

OpenRouter的報告顯示，開源模型的市場份額在過去一年穩步攀升，到 2025 年末已接近 30%，其中中國模型貢獻了相當大部分，在2025年下半年的某些周里面，中國開源模型貢獻了全球流量的30%，而2024年初這個數字才2%左右。

而且，這不僅是幾家頭部中國企業貢獻的——沙利文報告提到，2025下半年，全球新增開源大模型中，中國廠商占比高達90.2%，遠超海外市場。

顯然，中國從AI賽道的重要參與者，躍升為全球開源大模型創新的核心引擎與主要輸出國。

開源已不再只是技術路線選擇，而成為中國大模型產業在全球競爭中的關鍵戰略優勢。

某種程度上，這是中國企業瓦解“算力霸權”與“成本壁壘” 的成功。美國通過限制頂級芯片（如 H100/B200）試圖建立“算力護城河”。然而，中國企業通過廣泛開源和架構創新（如 MoE 混合專家模型）和算法優化，實現了“以小博大”。

事實證明，中國證明了在算力受限的情況下，通過極高的訓練效率，可以用 1/10 甚至 1/50 的成本達到與美國頭部模型接近的效果。這讓中國 AI 在商用落地和推理成本上具備了降維打擊的優勢。

這也是典型的全球開發者生態中的一次“農村包圍城市”的經典打法——根據 2025 年底的數據，中國開源模型在 Hugging Face 上的下載量占比已突破 17%，甚至在某些月份超過了美國。

雖然沒有準確的數據，但如果當全球 50% 的初創企業和開發者都在使用千問、豆包、DeepSeek、文心、kimi的開源模型進行微調和部署的時候，中國就實際上掌握了全球 AI 的“事實落地標準”。這種與生態結合產生的滲透力比單純的 API 訂閱更有韌性。

開源模型可以在企業本地服務器運行，無需將數據上傳至美國的云端。這為全球（尤其是東南亞、中東和歐洲）對隱私和合規非常敏感的客戶提供了一個無可替代的“Plan B”。

03

美國的AI商業模式，會出現模式與溢價的崩塌嗎？

時至今日， OpenAI、Anthropic 等美國AI巨頭，依然依賴極其昂貴的算力投入和高昂的 API 定價來維持估值，它們的客戶群也在繼續擴大。

但這一波，中國開源模型的高性能、低價格（甚至免費）直接沖擊了這些公司的毛利率。

簡單說，如果一個 0.1 美元的開源模型能解決 20 美元閉源模型 95% 的問題，那么美國巨頭的“溢價神話”就會破滅，進而引發資本市場對其商業模式的可持續性懷疑。

更重要的是，開源意味著技術路徑的雙向透明。人才與創新的外溢會持續出現。例如，當中國公司把 R1 強化學習路徑以開源模式公開時，實際上是在為全球創新“指路”。在這種沖擊面前，美國公司辛苦研發的“護城河”在開源社區的集體智慧面前，防守難度極大。

這樣解釋了，為什么美國AI的發展路徑仍然寄托于幾個巨頭的創新，但中國有一批更輕、更快的AI企業，例如kimi等，它們不搞谷歌式的垂直整合模式，通過把賦能路徑寄托于阿里、華為、百度、火山等頭部AI云企業，更專注的投入模型本身的研發，然后轉手就通過開源模式實現了變現。

這就導致一個鮮明的現象——美國AI研發的領導者象限日趨聚焦，這固然有效率的優勢，但也限制了路徑的多元化；而中國更多的、更靈活的模型企業雖然已經不太可能在閉源市場拼過這些巨頭（閉源的百模大戰已經結束），但在開源的天地里，它們有了更聚焦的能力，以及已經逐漸成熟、可以依托、不斷輸血的基礎商業模式，使得中國在開源市場的輸出能力，可以繼續高速增長，而沒有肉眼可見的短板。

04

“差半步”的宿命：是跟跑，還是“換道超車”？

的確，在頭部頂級模型的研發上，我們還落后美國，這就導致很多人擔憂中國AI的研發“永遠只能差半步，跟在后面”，這確實是當前最主流的擔憂。但我們可以從兩個角度來分析：

第一個角度：為什么看起來總是“差半步”？

某種程度上是因為，“領先”的定義權、解釋權都目前掌握在美國手中（例如 o1 定義了推理，Sora 定義了視頻生成）。換句話說，只要中國企業是在追趕美國定義的“SOTA（State of the Art）”，我們從肉眼角度去看，永遠是跟跑者。

這種觀感并不是單純的視覺錯覺，因為無論是算力與還是語料的先發優勢，美國AI企業在頂級算力池和全球化英文語料的積累上確實領先。

盡管中文已經成為全球開源社區的第二大語言，但真實的市占率只有5%，第一名和第二名的差距確實很大。

我還要提醒的是，當“0.1美元解決95%問題”成立，溢價必然收縮，這是必然。但也要指出的是：美國巨頭可以用“系統能力”（工具鏈、推理穩定性、安全、企業服務）重新定價，而不是只能靠模型本體。

但開源的“新路”是否意味著永遠的被動？我認為不是。

這就是目前中國企業在做的，正在通過“換道”來消除這半步的意義：

簡單說就是——從“堆算力”到“堆邏輯”： 美國在追求 AGI 的絕對上限，而中國在追求“單位算力下的智能極限”。同時，在推理、數學、代碼等硬核領域，中國開源模型（如 DeepSeek R1）在 2025 年的部分評測中已經與美國頂尖模型打平，甚至微弱領先。

還有一個巨大的優勢是，AI的生產力落地，是應用驅動的閉環：也就是說， AI 的最終勝負不在于 Benchmark 的跑分，而在于誰能解決工業、教育、醫療的實際問題。中國擁有全球最密集的應用場景，這種“應用反饋—模型迭代”的循環，可能會在垂直領域反超。

按沙利文報告的觀點，當大模型進入客服、風控、營銷、研發等核心流程后，調用更多由系統自動觸發并在工作流中持續運行，Tokens消耗隨之呈現穩定、連續的增長。2025下半年，調用量上升主要來自業務流程的自動化改造帶來的任務級調用擴張，Agent成為新增調用的主要來源。

而中國企業目前在智能體的研發中僅次于美國，一份由MIT、斯坦福提供的報告顯示，在30個甄選出來的全球智能體中，美國第一、中國第二，其余散布在多個國家。

中國不但有全球最大的需求場景（制造業全球第一），在智能體的研發上也越來越快，而對于大部分智能體企業來說，其勝負的關鍵在于是否有充足的開源大模型提供創新底座——而文章的開頭我們已經提到過，占全球絕對優勢的中國開源大模型以及其對中文更好的支持，是中國產生海量優質智能體的關鍵因素之一。

簡單說，如果把 AI 比作電力，美國正在研發功率最大的“發電機”，而中國正在通過開源讓“電費”趨近于零，并鋪設覆蓋全球的“電網”。中國企業未必非要搶先那“半步”去定義發電機，只要掌握了全球的電網和用電設備，同樣能贏得這場競爭。

05

主動的選擇

中美AI之間的這種分化，已經不再是我們沒有選擇，而是我們在主動選擇。

有些東西，被永久的改變了。比如我們的自信心。

這也意味著，在中國乃至全球的開發者生態中，中國開源力量已經不再僅僅是一個“參賽選項”，而是成為了事實上的“產業基石”。

某種程度上，中國AI企業通過廣泛的開源，打破了美國閉源模型的“黑盒壁壘”。它告訴全球企業：AI不再是昂貴的固定資產，而可以成為企業自主可控、甚至可以私有化改造的“數字資產”。

2024年末，中國模型在全球Token使用份額僅為1.2%。那時，中國開發者還在感慨GPT-4的壁壘不可逾越。

2025年中，魔幻般的形成了一個分水嶺。根據OpenRouter數據，2025年中到年末，中國開源模型在不長的時間里，Token貢獻已逼近全球流量（含開源和閉源，因此基數更大）的30%。

而且，這一爆發中，巨頭企業的頭部化和“輕且快”的大模型公司都在增長，頭部化的趨勢雖然明顯，細分玩家也依然保持足夠的活力。

簡單說，未來的中國AI市場大概會形成這樣一種格局：

——在基礎建設方面，阿里、百度、華為等擁有從底層硬件到最上層的應用開源，且舍得持續進行基礎設施（特別是云設施）投資的全棧式企業，會成為千行百業應用AI的最基礎基石；

——在生態多樣性上，基于完善的基礎設施，中國模型企業不會很快寡頭化，也最好不要寡頭化。相反，借助巨頭們提供的基礎設施環境，越來越多的差異化大模型企業各有生存空間，這是我們會后發，但很大程度上以去中心化對抗美式AI的中心化的一個差異化優勢；

——在智能體的開發上，開源生態的友好度是決定性的，中國企業追趕的速度正在加快；

由此，中國的生產力大模型市場，就在這么一個極短的轉換期里，開始走上它本應走，但一直沒有走的足夠深遠的那條為中國產業深度賦能的路。

結語

中國AI的深水區航行

中美AI是否分道揚鑣？答案已是肯定的。

美國仍在追求極致突破，試圖觸碰AGI天花板；中國則致力于將AI每一滴水，滲透進工廠、銀行、醫院與千萬創業者的代碼庫。

未來十年，當中美AI差異化更加鮮明時，這種產業級滲透，將成為中國科技角力中最堅硬的底座。

當然，分道揚鑣，不等于對抗，而是兩條路徑各自探索人類智能邊界的必然——一條向天，一條向地，最終或許在更廣闊的星空交匯。