硅谷风投机构的一份报告，让中美人工智能竞赛的态势多了一层值得琢磨的变化。

美国风险投资机构Menlo Ventures在11月初发布《2026年企业AI现状》报告，给出的结论出人意料：全球企业在开源模型上的花费，89%进了中国模型的口袋。

月之暗面旗下的Kimi系列跑在最前面，份额达到61%。排在后面的是DeepSeek的15%、智谱GLM的11%，阿里通义千问占3%。

西方阵营里成绩最好的是Meta旗下的Llama系列，份额只有约7%。美国科技巨头曾被看作开源领域的领头羊，如今在这条赛道上显得有些冷清。

数字背后：开源赛道几乎被“中国队”包场

报告调研了近400位美国企业AI业务负责人，勾勒出的图景相当有冲击力。据报告估算，今年企业在生成式AI上的总投入约为1770亿美元，比上一年翻了几倍。

蛋糕膨胀得很快，开源模型在其中承担了企业AI调用量约19%的token，可对应的支出只占企业模型总花费的4%左右。

道理不复杂：开源模型的平均价格一年里降了约3.3倍，每百万token只要0.13美元上下。企业用得越多，掏的钱反而越少，这正是开源模式吸引人的地方。

全球模型聚合平台OpenRouter上的数据印证了同样的走向。10月26日至11月1日这一周，中国模型的token调用量连续第27周压过美国模型，调用量前五名里中国模型占了四席。

Kimi能冒头，和今年7月16日发布的Kimi K3直接相关。

这个模型的参数规模约2.8万亿，属于迄今体量最大的开源权重模型之列，编程和智能体任务上的表现已经逼近美国顶级闭源模型。

可以打个比方：一辆价格亲民的家用车，却能跑出跑车的速度。月之暗面近期又推出K3.1 Pro版本，在开源模型榜单上依然排在前列。

不少第三方评测把Kimi K3拿去和美国最强的公开可用模型正面对比，而它的使用成本只是对方的一小部分。

更关键的一点是权重开放下载，企业能直接从开源平台获取并自行部署。在闭源巨头眼里，这几乎等于“釜底抽薪”。

有研究机构估算，全球约三分之一的AI调用量已经跑在中国开源模型上。在尼日利亚、马来西亚、巴西等新兴市场，开发者用这些模型做应用，成本比用美国闭源模型低九成以上。

K3发布后不久，美国多家半导体公司股价随之下挫。市场开始追问：硅谷在专有模型和算力基础设施上砸下的巨额投入，还能不能换来同样的竞争优势？

美国企业为何愿意为中国模型“买单”

成本是最直接的驱动力。

今年6月，Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗曾对外透露，公司让员工更多改用Kimi和智谱GLM模型，AI相关开支因此减少了一半。

对预算吃紧的初创企业来说，这样的节省几乎关乎生死。企业支付平台Ramp的统计显示，付费使用模型托管平台、进而接入开源及中国模型的企业比例，从今年1月的4.5%升到7月的6.1%。

开源权重模型还带来另一项关键优势：可控性。企业能把模型下载到自己的服务器上运行，再用自有数据做微调，核心数据不用离开自家机房。

一些跨境电商企业把通义千问和Kimi部署在本地，用多年积累的行业数据训练出专属模型。还有不少公司依托开源底座，打造面向金融、医疗、制造等领域的行业基础模型。

有投资人甚至预测，将来绝大多数企业日常请求可能都交给开源模型处理，只有最复杂的任务才交给昂贵的闭源旗舰。

中国模型的高效率，某种程度上也是“被逼出来的”。芯片出口管制之下，中国团队只能在有限算力里精打细算，结果反倒练出了以更低成本实现高性能的本事。

繁荣背后的冷静审视：占比虽高，总额仍小

这些数字看着漂亮，但得放到更大的盘子里看。

企业花在AI上的钱，只有约4%流向开源模型，大头仍被OpenAI、Anthropic等美国闭源厂商拿走。

报告同时指出，企业预算正加快向更贵的前沿旗舰模型集中，这部分支出占比从35%升到了63%。换句话说，中国模型拿到手的，是一块长得快、眼下却还不大的新蛋糕。

需要说明的是，Menlo Ventures自己就是Anthropic的活跃投资方，报告提到的部分基础设施公司也在它的投资名单里。

这层关系摆在这里，读数据时自然要多留一分心眼。

地缘政治的压力也没停。美国国会已经就爱彼迎、Cursor等企业使用中国模型一事提出询问，要不要监管开源权重模型的争论同样在升温。

有安全专家态度强硬：企业若在生产环境里跑中国开源模型，必须慎之又慎，甚至可以完全不碰。

可放长线看，这股势头没那么容易掉头。

一款模型能免费下载、性能贴着第一梯队、价格却只有零头，企业算账时，理性的天平往往会压过种种担忧。

对中国AI公司来说，开源正变成一张打进全球市场的通行证，前提是它们得不断证明自己在安全和合规上靠得住。

美国闭源巨头这边，则要回答一个问题：凭什么卖这么贵。开源与闭源的这场较量，下半场才刚开场。