性價比突出！美科技企業轉向中國AI模型香港新聞網6月29日電（編輯 馬華）近日多家美國主流媒體披露，矽谷及全美多家科技企業正在調整內部AI基礎設施配置，將多款中國產大模型納入底層默認調用體系。 這場悄無聲息的技術選型變動，折射出全球AI產業成本結構與技術供給格局的深刻調整，超高性價比成為中國模型打動海外市場的核心砝碼。
5月28日，2026世界智能產業博覽會在國家會展中心（天津）開幕。圖為觀眾在人工智能核心技術館參觀。新華社資料圖 AI全面落地企業生產經營後，相關開支持續走高已經成為美國企業普遍面臨的經營壓力。 《華爾街日報》2026年6月8日援引畢馬威調查報道顯示，大量互聯網、金融、科創企業的AI預算消耗速度遠超預期，已有數家企業在短短幾個月內便耗盡了全年的AI預算。網約車平台優步今年AI編程預算僅四個月便全部耗盡。 高端閉源模型持續走高的Token調用定價，讓企業在文檔處理、代碼編寫、客服交互等高頻常規場景中背負沉重成本負擔，尋找平價替代方案成為技術團隊的核心訴求。 市場數據直觀展現出企業的選擇傾向。 全球頭部大模型聚合平台OpenRouter統計數據顯示，平台熱度前十的模型中六款來自中國廠商，深度求索DeepSeek、智譜GLM、阿里通義千問等產品調用量持續攀升。
5月28日，2026世界智能產業博覽會在國家會展中心（天津）開幕。圖為觀眾在具身智能館觀看宇樹科技機器人擂台賽。新華社資料圖 美國雲開發平台Vercel監測數據印證這一趨勢，DeepSeek平台使用占比從四月1%快速攀升至五月17%，超五百家海外機構完成從專有模型向中國產開源模型的切換。 加密金融巨頭Coinbase的調整具備行業風向標意義。該公司首席執行官布萊恩·阿姆斯特朗日前公開透露，企業通過內部統一AI網關，將智譜GLM 5.2、月之暗面Kimi 2.7設置為工程師日常開發默認模型，僅複雜深度任務才啟用海外高端模型。 經過模型切換搭配調度優化，企業整體AI支出直接削減近五成，內部Token使用規模仍保持高速增長，大幅規避算力資源浪費。 支撐海外企業大規模遷移的核心，是國產模型性能與定價形成的差異化優勢 斯坦福大學專項測評數據顯示，截至3月，中美頭部大模型綜合能力差距僅2.7%，基礎文本理解、代碼生成、長文檔解析能力足以覆蓋絕大多數商用場景，二者Token調用價格卻存在數十倍差距。 DeepSeek等國產模型百萬Token輸出定價僅為歐美主流模型的幾十分之一，部分型號成本不及海外高端產品的3%，同等預算下企業可支撐數十倍規模的業務運算量。
圖為DeepSeek。香港中通社資料圖 底層技術架構進一步鞏固成本優勢。 國內廠商廣泛普及MoE混合專家架構，模型運行時僅激活任務匹配的專屬參數，算力、顯存消耗降低六成，業務吞吐量實現大幅提升。 同時國產模型普遍開放商用開源權重，零授權門檻、高適配特性大幅降低企業二次開發成本，愛彼迎、Pinterest等海外平台均藉助開源模型迭代客服、推薦系統，相關業務AI投入大幅降低。 全球AI開源社區的數據持續佐證國產模型的市場吸引力。 Hugging Face平台產品負責人傑夫·布迪爾坦言，成本考量是初創企業優先選用中國模型的核心動因，通義千問早已超越Meta Llama，登頂平台全球下載榜單。英國《經濟學人》援引矽谷風投機構調研稱，當地八成AI初創企業路演階段均依託中國產開源模型完成產品演示，市場接受度持續走高。
這是2022年1月18日在美國紐約證券交易所外拍攝的華爾街路牌。新華社資料圖 海外雲服務商也主動敞開渠道承接市場需求。亞馬遜雲已在Bedrock平台上架通義千問、DeepSeek等國產模型，微軟Azure同樣在其AI模型目錄中提供了DeepSeek等模型供企業選擇，藉助全球雲基礎設施降低各國企業接入門檻。 西門子等跨國製造企業同樣將國產AI用於工業自動化細分模型訓練，企業高管直言，產品成本與定製化適配能力不存在明顯短板，適配工業場景需求。 隨著國產大模型持續迭代優化、海外服務渠道不斷完善，依託性價比構建的市場優勢還將持續釋放。（完） 【編輯：馬華】
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