网通社科技快报
美国企业转向开源AI模型 中国公司成最大赢家
近年来，随着人工智能技术的快速发展，企业对AI的需求持续攀升。然而，高昂的API调用成本逐渐成为企业负担。以美国电信巨头AT&T为例，其每天处理的Token数量已达450亿，若继续依赖OpenAI和Anthropic等闭源模型，成本压力将难以承受。为此，AT&T首席数据与AI官Andy Markus表示，公司计划在未来一年内将AI工作负载中开放模型的比例从当前的40%提升至70%。
不仅是大型企业，初创公司也在经历类似的转变。估值达156亿美元的法律AI独角兽Harvey原本依赖OpenAI的GPT-4提供服务，但近期急剧膨胀的算力与调用成本迫使该公司重新审视技术路线。据知情人士透露，Harvey的毛利率从年初的约50%跌至6月的-50%，最终选择转向中国开源模型。目前，Harvey已推出首款基于月之暗面Kimi K3驱动的自研模型，综合成本仅为OpenAI模型的一小部分，毛利率也成功重回正值。
这一趋势在多个行业中蔓延。AlphaSense统计显示，今年8月和9月，美国企业在财报电话会中提到开放权重或开源模型的次数较去年同期增加了6倍。PNC Financial Services、物流公司CH Robinson、工业巨头Siemens等跨行业企业也开始公开讨论使用开放模型。Vercel AI Gateway的数据显示，8月处理的Token中，56%已经来自开放权重模型，而去年12月这一比例仅为7%。
值得注意的是，中国开源AI模型正在成为这一转型浪潮中的重要力量。DeepSeek、智谱等中国公司推出的开放权重模型不仅大幅降低了调用门槛，还赋予了企业利用自身私有数据深度定制专属模型的自由度。例如，医疗科技初创公司Abridge正在基于英伟达的开源架构构建适用于临床环境的定制基础模型，而AI智能客服独角兽Decagon则表示，已有80%的咨询通过其自有模型处理。
“一年前这完全说不通。但现在开始变得很有道理了。”Ramp联合首席执行官Karim Atiyeh表示，随着开放权重模型性能的显著提升，越来越多的企业开始考虑自主训练模型。尽管此前模型构建的成本过高，但随着技术成熟和成本下降，这一路径正变得可行。
这一现象也引发了关于AI产业格局的思考。OpenAI和Anthropic等美国巨头虽然推出了平价版模型，但底层API调用开销依然高昂。相比之下，中国开源模型凭借更低的调用成本和更高的灵活性，正在吸引全球企业的目光。正如英国《金融时报》所报道，美国企业加速转向“开放权重”AI模型的趋势，不仅降低了企业AI成本，也为中国AI公司提供了进入全球市场的契机。
不仅是大型企业，初创公司也在经历类似的转变。估值达156亿美元的法律AI独角兽Harvey原本依赖OpenAI的GPT-4提供服务，但近期急剧膨胀的算力与调用成本迫使该公司重新审视技术路线。据知情人士透露，Harvey的毛利率从年初的约50%跌至6月的-50%，最终选择转向中国开源模型。目前，Harvey已推出首款基于月之暗面Kimi K3驱动的自研模型，综合成本仅为OpenAI模型的一小部分，毛利率也成功重回正值。
这一趋势在多个行业中蔓延。AlphaSense统计显示，今年8月和9月，美国企业在财报电话会中提到开放权重或开源模型的次数较去年同期增加了6倍。PNC Financial Services、物流公司CH Robinson、工业巨头Siemens等跨行业企业也开始公开讨论使用开放模型。Vercel AI Gateway的数据显示，8月处理的Token中，56%已经来自开放权重模型，而去年12月这一比例仅为7%。
值得注意的是，中国开源AI模型正在成为这一转型浪潮中的重要力量。DeepSeek、智谱等中国公司推出的开放权重模型不仅大幅降低了调用门槛，还赋予了企业利用自身私有数据深度定制专属模型的自由度。例如，医疗科技初创公司Abridge正在基于英伟达的开源架构构建适用于临床环境的定制基础模型，而AI智能客服独角兽Decagon则表示，已有80%的咨询通过其自有模型处理。
“一年前这完全说不通。但现在开始变得很有道理了。”Ramp联合首席执行官Karim Atiyeh表示，随着开放权重模型性能的显著提升，越来越多的企业开始考虑自主训练模型。尽管此前模型构建的成本过高，但随着技术成熟和成本下降，这一路径正变得可行。
这一现象也引发了关于AI产业格局的思考。OpenAI和Anthropic等美国巨头虽然推出了平价版模型，但底层API调用开销依然高昂。相比之下，中国开源模型凭借更低的调用成本和更高的灵活性，正在吸引全球企业的目光。正如英国《金融时报》所报道，美国企业加速转向“开放权重”AI模型的趋势，不仅降低了企业AI成本，也为中国AI公司提供了进入全球市场的契机。