深度丨从独占 61% 企业开源账单到巨头分成，开源模型开始商业化下半场

11 月 5 日，OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab（TML）交出了第二代模型 Inkling 2 Small。

这家成立一年半、正以 400 亿美元投前估值洽谈 50 亿美元融资的硅谷明星实验室，急需用一款足够硬核的新模型向投资人证明自己。评测机构很快给出了“中国以外最高分开源权重模型”的头衔；但当同行翻开那份长篇技术博客时，目光却停在了预训练数据配方的一行说明上——在决定模型长程推理与 Agent 能力的预训练后半程，其大部分轨迹数据采样自早期模型，而月之暗面的 Kimi K3，是这份配方里唯一被具名提及的外部模型。

同一天，西雅图的微软宣布 Kimi K3.1 Pro 正式上线 Microsoft Foundry。这是微软云第一次为一款开源权重模型开启收入分成模式，也是月之暗面继 9 月底打通亚马逊 AWS 之后，拿下的第二家全球云巨头分成客户。

如果把时间再往前拨 48 小时，这两件事的铺垫其实已经写在了硅谷老牌风投 Menlo Ventures 发布的《2026 年企业 AI 现状报告》里。这份调查了近 400 家美国企业 AI 决策者的年度报告算出一笔账：中国模型已经拿走全球企业开源模型支出的 89%，其中 Kimi 一家独占 61%。

过去两年，全球开源大模型的剧本一直是单向的：硅谷定义前沿架构，全世界的开发者跟在 Meta 的 Llama 身后做微调；海外云大厂免费拿走开源权重赚取算力差价；而中国模型在海外往往被视作闭源 API 的“低价平替”。

但在 2026 年 11 月初的这三天里，剧本翻篇了。一家中国大模型公司不仅拿走了全球企业开源账单的六成以上，还同时让硅谷最贵的独角兽在预训练里当起了“学生”，让全球最大的两家云巨头开始为开源权重付“过路费”。

企业不为低价买单，只为复杂任务能力付费

成立于 1976 年、曾早期押注 Anthropic、Uber、Siri 和 OpenRouter 的 Menlo Ventures，每年秋天都会通过 Morning Consult 摸底美国企业的真实 AI 采购流向，并用 OpenRouter、Ramp、Vercel 等平台的交易数据做交叉验证。

今年的报告首先确认了企业级市场的全面放量：2026 年全球企业 AI 部署支出从一年前的 330 亿美元增长 5.4 倍至 1768 亿美元，三年增长约 100 倍（2023 年与 2024 年分别为 17 亿美元和 85 亿美元）。全行业在模型研发上每投入 1 美元（全年研发侧总支出 1025 亿美元），企业在使用 AI 上就会花掉 1.70 美元，其中推理与 Agent 基础设施占 995 亿美元，企业级应用占 773 亿美元。

在模型层，开源模型正在承接越来越多的生产负载。过去一年，全球开源模型月度调用量增长 22.5 倍至 2900 万亿 tokens，快于闭源模型 12.1 倍的增速；开源模型在企业总 token 用量中的占比也从 11% 升至 19%。在这块快速扩张的市场里，中国模型占到了企业开源模型支出的 89%，其中 Kimi 以 61% 的份额排在第一，超过其余所有开源模型总和；DeepSeek（15%）、GLM（11%）位列其后，西方份额最高的开源模型 Meta Llama 占 7%，Qwen 占 3%。

图 1：Menlo Ventures《2026 年企业 AI 现状报告》

为什么开源支出的六成以上会流向 Kimi？报告揭示的底层采购变化是：当 AI 的重心从日常对话转向多步 Agent 执行时，完成复杂任务的能力比低价更能决定企业的采购选择。

在聚合路由平台 OpenRouter 上，AI Agent 产生的 token 流量自今年 2 月超过人类直接调用后增长了 37 倍，目前已占平台全部 token 的 80%（每周达 130.9 万亿 tokens，约为人类流量的 7 倍）。面对需要自主规划、跨系统执行并验证结果的复杂工作流，企业的预算分配呈现出明显的分化：

• 预算加速流向高价旗舰模型：从 2025 年三季度到 2026 年三季度，前沿旗舰模型（Frontier Models）的支出份额从 35% 升至 63%，token 份额从 18% 升至 42%。企业主流选择正从 Claude Sonnet 4.5（输入 $3/百万 tokens、输出 $15/百万 tokens）和 GPT-5（$1.25/$10），转向价格更高的 Claude Opus 5.5（$4/$20）和 GPT-6 Astra（$10/$60）。

• 小型闭源模型大幅降价仍持续萎缩：过去一年，小型闭源模型即便降价 80% 以上，其 token 份额仍从 29% 跌至 13%。在长链路任务中，小模型一旦在中间环节出错引发返工，损耗的工程与时间成本远超节省的 token 差价。

• 进入海外头部 AI 应用的训练与生产链条：目前约 10% 的 AI 应用构建者会开展后训练（Post-training），其中 91% 依赖外部基础设施伙伴。报告披露，硅谷头部编程应用 Cursor 正是基于 Kimi K2.5 构建了核心模型 Composer 2，并由 Fireworks 提供强化学习 rollout 的推理基础设施；美国法律 AI 独角兽 Harvey 也将工作流切入了 Kimi K3。

图 2：2025 Q3 至 2026 Q3 企业模型调用量与支出份额变化

微软接棒亚马逊 AWS，第二家云巨头分成落地

在赢取开发者采用与生态位之后，开源模型还面临商业化的考题。Menlo Ventures 报告指出，受平均每百万 token 价格下降 3.3 倍至 0.13 美元影响（闭源模型综合均价为 0.70 美元），开源模型的 token 份额虽升至 19%，支出份额却从 6% 降至 4%。

过去，海外云平台下载开源权重后即可自行托管售卖 API，模型研发方很难从云厂商的 token 收入中分一杯羹。今年下半年，月之暗面通过重构开源许可证并与北美云巨头谈判，跑通了商业分成模式。

今年 7 月发布 Kimi K3 时，月之暗面在开源许可证中设定了明确门槛：普通开发者可免费下载商用；但若企业及其关联方运营 MaaS（模型即服务）业务且连续 12 个月总营收超过 2000 万美元，必须与月之暗面另行达成商业分成协议（在 8 月与北美三大云巨头的谈判中，月之暗面提出了最高 30% 的收入分成方案）。

此后三个月内，全球前两大云服务商先后落地了与月之暗面的分成合作：

云巨头愿意接受分成条款，归根结底是一笔算力与流量的经济账。

一方面，2.8 万亿参数的 K3 即便在 4-bit 精度下权重也达 1.4TB，官方建议使用 64 卡以上的超节点部署。绝大多数企业难以自建集群维护，只能通过常用云平台调用。另一方面，许可证只保留谈判权，真正的议价筹码是客户需求。当 Kimi 占据企业开源模型支出 61% 的份额，云厂商若不提供官方托管的 K3 与 K3.1 Pro，就会将高消耗的编程与长文档 Agent 客户拱手让给竞争对手。

图 4：Kimi 在微软 Foundry 与亚马逊 AWS Bedrock 的分成模式定价与海外闭源旗舰模型对比

开源的下半场：能力决定生态位

Menlo Ventures 报告显示，在 773 亿美元的企业 AI 应用市场中，76% 的预算集中在编程（340 亿美元，同比增长 7.7 倍）和企业助手（250 亿美元，同比增长 3.0 倍）两大领域；74% 的应用构建者已在使用 Agent 管理工作流，32% 已部署多智能体协同。

这两大场景之所以最先跑通商业闭环，是因为它们具备连接业务系统的执行环境、完整的代码与文档上下文，以及可被编译器或业务规则直接验证的结果。这也意味着，大模型竞争的评判标准已经收敛：谁能提供具备百万级长上下文、工具调用和自我验证能力的旗舰模型，谁就能拿到核心生产环境的入场券。

在这一周的时间切面里，开放权重帮 Kimi 降低了全球应用公司与硅谷实验室的采用门槛，旗舰级长程能力帮它锁定了高价值任务，而亚马逊与微软接连落地的云平台分成，则补齐了从技术影响力到全球商业现金流的最后一环。

参考资料

[1] Menlo Ventures，《2026: The State of Enterprise AI》，2026 年 11 月 3 日：https://menlovc.com/perspective/2026-the-state-of-enterprise-ai/ （报告 PDF：https://menlovc.com/wp-content/uploads/2026/11/menlo_ventures_enterprise_ai_report-2026-110326.pdf ）

[2] Menlo Ventures 官方 X 发布，2026 年 11 月：https://x.com/menloventures/status/2117619071953125643?s=46

[3] Thinking Machines Lab，《Introducing Inkling 2 Small》，2026 年 11 月 5 日：https://thinkingmachines.ai/news/inkling-2-small/

[4] Thinking Machines Lab，《Inkling 2 Small Model Card》，2026 年 11 月 5 日：https://thinkingmachines.ai/model-card/inkling-2-small/

[5] 极客公园 / 36氪，《$40B Valued U.S. Tech Firm Launches First Real Competitor to China's Leading Open-Source AI Model》，2026 年 11 月 6 日：https://eu.36kr.com/en/p/4057787572311175

[6] Microsoft Foundry Blog，《Moonshot AI's Kimi K3.1 Pro comes to Microsoft Foundry》，2026 年 11 月 5 日：https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/moonshot-ai%E2%80%99s-kimi-k3-1-pro-comes-to-microsoft-foundry/4570292

[7] 财联社 / 科创板日报，《Kimi K3.1 Pro 正式登陆微软 Foundry》，2026 年 11 月 6 日：https://www.cls.cn/detail/2526889

[8] 字母榜 / 36氪，《Amazon Emerges as Kimi's Profitable Revenue Engine》，2026 年 9 月 21 日：https://eu.36kr.com/en/p/3993170599296007

[9] 南华早报（SCMP），《Moonshot's Kimi K3 lands on Amazon in key test for Chinese open-source AI revenue》，2026 年 9 月 21 日：https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3368274/moonshots-kimi-k3-lands-amazon-key-test-chinese-open-source-ai-revenue

[10] Wing Venture Capital，《Kimi: When Frontier Weights Become Open》，2026 年 7 月 27 日：https://www.wing.vc/content/kimi-when-frontier-weights-become-open

[12] Microsoft Foundry Blog，《Introducing Kimi K3 through Fireworks AI on Microsoft Foundry》：https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/introducing-kimi-k3-through-fireworks-ai-on-microsoft-foundry/4540187