中国AI模型以开源与性价比优势重塑全球市场格局

摘要：正当中国人工智能凭借‘高性价比’在全球市场迅速赢得青睐之际，海外科技巨头却深陷算力紧张的困境。

“我们主要依赖阿里巴巴的千问模型。它性能卓越，响应迅捷，并且成本低廉。” 近日，爱彼迎（Airbnb）共同创始人兼首席执行官布莱恩·切斯基的公开言论在国际人工智能社区引发热议。

值得关注的是，布莱恩·切斯基与OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼私交甚笃，但在技术选型上并未顾及私情——“我们也会采用OpenAI的最新模型，但在实际生产环境中通常不会大规模部署，因为有更快、更经济的模型可供选择”。

这一选择背后，折射出中国AI模型正在悄然改写全球市场的游戏规则。

开源与性价比：中国模型的制胜法宝

中国大型模型获得广泛认可早已不是孤立事件。

曾将Facebook用户从4500万拓展至7亿的硅谷传奇投资人查马斯・帕里哈皮蒂亚在播客节目中坦承，已将核心业务负载从美国AI模型转向中国的Kimi K2模型，理由清晰直接：“K2性能足够强大，且比OpenAI和Anthropic便宜太多”；国外初创公司GlueAI创始人埃文·欧文也表示，其团队同样频繁使用Kimi K2。

《机器之心》近期在统计Thinking Machines Lab发布的新研究博客时指出，TML在该篇博客中共计提及“千问”38次，称其研究受到千问团队工作的启发。

海外研究机构与企业以实际行动选择中国AI，这背后是开源策略与性价比优势的双重胜利。

以阿里巴巴为例，最新的千问3系列支持混合推理模式，思考与非思考可无缝切换，在代码生成、数学解题、智能体任务方面表现突出，且多数模型开源。

公开数据显示，截至2025年8月，阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问系列衍生模型突破10万个，远超Meta的Llama系列，一跃成为全球最大的开源模型家族。

这种开源传统与高性价比方案最初由深度求索（DeepSeek）引领，但迅速在中国大模型公司间普及。MiniMax本周发布的全新模型M2，在智能代理任务上接近GPT-5水平，却主打限时免费策略，目前已登顶HuggingFace热榜。

据《经济学人》今年8月报道，安德森·霍洛维茨基金合伙人透露，在硅谷路演的AI初创公司中，约80%可能在使用中国开源模型，而三年前，OpenAI还在垄断市场话语权。

企业们计算的是实实在在的经济账，在欧美之外地区尤为明显。塞浦路斯的AI工具平台Latenode联合创始人奥列格·赞科夫算了一笔账：“DeepSeek整体质量相当，但价格便宜17倍，这使其在智利、巴西等资金和算力资源相对有限的地区特别具吸引力。”

海外企业接二连三的“转向”已从个案演变为趋势。金融领域，汇丰银行、渣打银行等国际金融机构已开始内部测试DeepSeek模型，全球最大石油公司沙特阿美更是将DeepSeek系统直接部署在其数据中心；科技领域，连亚马逊AWS、微软和谷歌这些美国云服务巨头，也在向客户提供DeepSeek服务。

行业领袖的洞察往往更为敏锐，英伟达CEO黄仁勋在近日的GTC大会再谈中美AI竞争时，同时点名千问与DeepSeek，他表示，“千问是世界级的语言模型，DeepSeek在推理架构上的突破是革命性的。”

两条路径，两种结局

就在中国AI以“高性价比”在全球市场快速赢得人心之际，海外科技大厂正面临严峻的算力焦虑。

微软的裁员风暴来得集中且猛烈，继今年5月裁员6000人后，又宣布削减9000个岗位，此次调整为两年来最大规模。微软发言人表示，此次裁员涉及不同部门、地区以及各经验层级的员工。

从战略逻辑看，微软裁员并非简单的人员优化，而是有明确战略指向——在人工智能竞争日益激烈的当下，算力成为企业竞争力的关键要素，微软作为全球云计算巨头，其Azure云服务需强大算力支撑，以满足客户在AI训练、推理等方面的需求。

然而现实是，高端AI芯片价格高昂，一枚英伟达H100芯片售价可达数万美元，在营收增长放缓背景下，裁员成为平衡成本与算力需求的必要选择。

全球电商巨头亚马逊的处境同样严峻，10月28日其官方宣布计划裁减约1.4万名公司职员，裁员规模和力度不逊于微软。亚马逊人力体验与技术高级副总裁贝丝·加莱蒂当日致信员工称，人工智能是自互联网诞生以来最具变革性的技术，使企业能以前所未有的速度创新。此次裁员旨在通过将资源重新分配到优先领域，让公司“更加强劲”。

在AI领域，算力的地位堪比“石油”，是推动技术发展与商业应用的核心资源之一。目前全球高端AI芯片市场主要由英伟达主导，芯片供应紧张且价格昂贵，进一步加剧了海外大厂的算力焦虑。

在硬币另一面，算力堆叠与资本游戏，造就了新的单体巨无霸。

北京时间10月29日晚，美股三大指数集体高开，英伟达股价开盘上涨3.2%，市值首次突破5万亿美元，成为史上第一家跨越这一里程碑的上市公司。市值从4万亿美元升至5万亿美元，英伟达仅用时113天。

据市场消息，OpenAI正在筹备上市，最快于2026年提交IPO申请，或将成为人类资本史上最大融资事件之一。OpenAI对算力呈现出更为惊人的需求，每赚1美元，就要花费2.25美元，这使其与英伟达、AMD等昂贵算力基建高度绑定。

最新动态显示，OpenAI开始向重度用户出售Sora生成式AI视频工具的额外使用积分。负责Sora项目的比尔・皮布尔斯在X平台上公布该调整，他表示，随着用户增长，公司终将不得不缩减免费次数，“否则GPU资源将无法支撑”。

过去两年，全球AI格局悄然重塑。正如黄仁勋所言，“赢得开发者平台才能赢得AI”，中国模型以“性能逼近顶尖、成本大幅降低、生态全面开放”的组合拳，正在终结少数巨头的垄断时代，推动全球AI产业进入“多元竞争、价值导向”的新阶段。

需要明确的是，中国AI并非仅靠价格战。

DeepSeek发布的全新多模态模型DeepSeek-OCR，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法，近期在技术社区持续引发讨论。

有从业者认为其本质上是模拟人脑的遗忘机制。还有技术专家指出，该模型的核心构件视觉编码器的高效解码，为光计算和量子计算在LLM领域的引入提供了清晰的技术路径。

10月31日午间，Kimi在新的技术研究报告中，提出了一种新的混合线性注意力架构——Kimi Linear。其特性是极大改善运营效率，被评价为一个能将KV缓存减少75%同时将吞吐量提升6倍的即插即用替代方案。

Kimi的研究员熊狸在X上表示，“我很荣幸在过去一年中见证了这项伟大的工作，线性注意力在表达能力上具有巨大潜力，但在处理长上下文时存在较高的风险”。

黄仁勋在提及中美AI竞争时曾表示，“全球50%的AI研究人员是中国人。我们必须继续保持开放。AI竞争不是单一维度的，它包括能源、芯片、基础设施、模型与应用等层次。特别是，我们需要更多工程师、管道工、技工来建设AI工厂。这些都是高薪、体面的工作。美国不仅要发明AI，更要率先普及AI”。

实际上，黄仁勋坦言，美国仍有可能输掉AI竞争。

要知道历史上不止一次出现过类似的故事，最终的赢家并非手握最多资本的玩家，这场不仅限于单一技术的比拼，已在开放生态与精细化服务方面展开较量。