当人工智能（AI）开始真正进入企业核心生产系统 ，成本已不只是财务问题
，而是生存问题 。

　　2026年6月，从加密货币交易平台Coinbase将中国大模型设为工程师默认工具 ，到美国初创公司Lindy因“API费用超过全员工资 ”而全面切换至DeepSeek
，中国AI大模型正加速进入海外企业的基础设施层
。

　　AI大模型聚合平台OpenRouter数据显示，美国企业使用中国AI大模型的Token（词元）占比从2025年的4.5%升至比较高 46%。

　　近日 ，《每天 经济新闻》记者（以下简称每经记者）采访了美国AI初创公司Lindy、爱沙尼亚数据采集公司Floxy 、AI车辆智能分析公司VINspectorAI
、加拿大律所Substance Law和英国在线教育平台ExpertEdge等多家海外企业 。多位负责人透露，迁移至中国大模型后
，推理成本下降了30%至95%不等
。

　　与此同时，对比美国竞品 ，中国AI大模型性能差距持续收窄至1%~4%
，费用 却低出60%~90%。

　　开源模式带来的稳定性与自主性，也在重塑企业对AI系统的依赖方式 。一场围绕“性价比和开放生态
”的基础设施迁移正在发生。

　　当API账单“超过全员工资” ，中国AI成海外企业“生存选项 ”

　　2026年6月27日
，Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗（Brian Armstrong）在社交媒体平台上表示，公司已通过内部LLM网关 ，将智谱GLM-5.2与月之暗面Kimi K2.7设为工程师的默认模型
。随着Token使用量指数级增长
，通过模型替换、智能路由与缓存优化，公司AI支出已压缩近一半 ，且这一降本路径具有可复制性。

　　6月4日
，总部位于旧金山 、仅有约25名员工的AI初创公司Lindy宣布：从Anthropic Claude全面切换至DeepSeek-V4 。原因很直接——其API账单，已超过公司全体员工的薪资支出
。

　　Lindy主营AI Agent（AI智能体） ，产品用于帮助用户自动处理邮件
、日程、销售 、客服等高频工作流。在这类产品中，模型成本直接决定利润空间 。

　　“AI账单关乎企业生存
。
”Lindy公司首席执行官弗洛·克里维洛（Flo Crivello）向每经记者透露
，切换到DeepSeek-V4后，公司推理成本下降了约95% ，相当于每年节省数百万美元的基础设施开支。“（DeepSeek-V4）各项指标表现稳定
，调用成功率持平，仅端到端延迟小幅上升 ，在可接受范围内 。”

　　他指出
，在大规模推理场景下，一旦质量进入“可接受的区间 ” ，成本就会成为主导变量
，“大多数初创企业负担不起为品牌溢价买单
。”

　　Lindy并非个例。上海财经大学特聘教授胡延平向每经记者表示，在经历早期鼓励员工使用AI的“尝鲜阶段
”后 ，海外主要科技企业已转向考察使用Token的实际效果并控制相应支出 。“随着海外头部模型资费连续上涨
，市场上甚至开始出现‘Token不经济’的说法
。”

　　在此背景下，中国大模型在海外企业中的采用率明显提升。

　　爱沙尼亚数据采集公司Floxy的首席技术官艾门·哈卢（Aimen Hallou）告诉每经记者 ，公司此前使用GPT-4o处理高频文本解析与数据标准化任务，每天 处理数十亿字符
，成本难以承受 。迁移至DeepSeek-V3后，相关推理成本下降约92%。

　　AI车辆智能分析公司VINspectorAI六个月前将部分任务从OpenAI迁移至智谱GLM ，推理成本降低约30%
。联合创始人博格丹·尼古拉斯（Bogdan Nicholas）向每经记者表示
，在结构化数据提取和VIN解码等任务上，GLM已能满足需求。

　　此外 ，加拿大律所Substance Law和英国在线教育平台ExpertEdge也已将部分工作负载迁移至DeepSeek、智谱GLM等模型 。

　　其中
，ExpertEdge的首要动因并非成本，而是控制权
。公司首席执行官奥利·哈金斯（Oli Huggins）向每经记者表示 ，6月一项美国出口禁令导致Anthropic的Claude Fable 5短时间内全球下线
，“当核心业务依赖不可控模型时，企业的成本与连续性将受制于外部决策。在自有硬件上运行开源模型 ，可以降低这种不确定性 。 ”

全球使用量前50大AI模型所属国家/地区统计：中国AI模型市场份额持续攀升

图片来源：阿波罗全球管理公司

　　性能差距仅1%~4%
，但费用 低60%~90%，企业用脚投票

　　中国大模型的吸引力 ，并不止于费用 
。

　　OpenRouter数据与分析专员贾斯汀·萨默维尔（Justin Summerville）透露，中国开源大模型的费用 相较Anthropic
、OpenAI的头部模型低60%~90%。

　　但真正推动迁移的
，是性能和成本的“临界点交汇
” 。

　　胡延平向每经记者分析道，企业在模型选型时 ，固然希望能力越强越好
，但在实际业务中，另外两个因素正成为决策取舍的关键：一是性价比；二是模型特性是否更适合Agent、工具调用 、MCP协同等企业场景
。“在技术开发
、数据处理、客服 、内容创作等不同细分方向上 ，中国大模型企业整体崛起
，恰好在短时间内连续推出了多个差距不大且各有特色的模型，承接了这种多元化的场景需求。”

　　他认为 ，中国大模型的用户增长核心
，在于多元供给
、极致性价比、开源开放与持续迭代的综合优势 。关键变化是，在中低难度任务上 ，中美模型差距迅速收窄
，中国头部开源模型已可覆盖大部分常规企业需求
。

　　性能层面，差距正在进一步缩小。6月17日智谱发布的GLM-5.2 ，在FrontierSWE 、Terminal-Bench等代码与长程任务权威基准中，与Claude Opus 4.8的差距已收窄至1%~4% 。

　　布鲁金斯学会学者Kyle Chan指出
，在AI成本持续上升的背景下，中国模型对美国企业的吸引力显著提升。过去企业在AI落地过程中对模型选取 并不敏感 ，如今成本已成为核心考量
。他认为
，中国模型费用 通常仅为美国竞品的一小部分，但性能已接近前沿水平 ，当前整体技术差距约为6至9个月。

　　对于90%的日常企业级应用——如中等复杂度代码生成及常规客服——这一时间差完全可以被显著的成本优势所抵消 。

　　流量数据是最诚实的投票器
。

　　OpenRouter数据显示
，截至7月5日，中国AI大模型周调用量连续十周超过美国；6月29日至7月5日当周 ，中国AI大模型包揽榜单前六
，DeepSeek-V4-Flash连续七周位居榜首，GLM-5.2冲进前五。

　　自2026年2月8日以来 ，美国企业在OpenRouter上使用中国AI大模型的Token占比每周都稳定在30%以上
，比较高 触及46%；而在2025年上半年，这个数字仅为4.5% 。

美国企业在OpenRouter上使用中国AI大模型的Token占比

数据来源：OpenRouter

　　前端应用部署的云平台Vercel的数据同样反映了这一趋势：DeepSeek的调用Token流量占比从4月份的1%飙升至5月份的17% ，5至6月持续走高；GLM-5.2发布后的首个完整周内，每天 Token消耗量激增约27倍
，客户数增长80倍，成为Vercel平台监测到落地速度最快的模型
。

　　从闭源到开源：迁移或进入加速期

　　随着迁移潮的涌动 ，行业专家认为
，这场从闭源到开源
、从海外向中国模型的迁移势头才刚刚拉开序幕。

　　前Hugging Face亚太生态负责人王铁震向每经记者指出，当用户发现能够以更低费用 获得Opus 4.8/ChatGPT 5.5级别的模型能力 ，同时具备更好的数据隐私保障且无需承担断供与“降智 ”风险时
，闭源到开源模型的迁移势头会非常强劲 。

　　他预计，随着中国厂商下半年陆续推出准Fable级别的模型 ，这一趋势还将加速
。“开源模型的加速普及
，也依赖于基础设施与生态协同——包括vLLM、SGLang等推理框架与模型厂商的深度合作。这种高水平的生态协同，不仅降低了开发者和中小企业的技术准入门槛 ，也加速了开源模型在各行业的规模化应用和标准化落地 。
”

　　“这表明
，国产大模型的开源开放模式，正在从一种纯粹的‘技术选取 ’演变为深远的‘产业战略’
。”胡延平进一步向每经记者指出。

　　胡延平认为 ，AI开源所带来的技术平权与创新扩散效应，是闭源商业模式无法比拟的
，其深远价值体现在两个核心维度：

　　其一，开源模式大幅降低了AI技术的采用门槛 。企业可以实现云端与本地自主部署相结合 ，根据自身场景需求对模型进行灵活微调
，自主掌控本地技术栈，从而极大降低了企业AI落地对外部地缘或商业决策的依赖风险。

　　其二 ，对整个AI产业链而言
，鼓励技术开源 、数据开放，有助于降低整个社会的创新门槛 ，能够支持更多中小企业和长尾开发者参与进来
。中小企业可以基于开源基座模型
，面向千行百业开发定制化AI应用，这对于AI产业链的培育和产业群落的成长至关重要。

　　“从近来 的态势来看 ，由用户市场
、资本市场、产业科技市场相互作用的积极发展态势
，以及主要企业的用户与营收增长已经表明，中国AI生态的正反馈循环正在形成 。 ”胡延平强调 ，持续放大的生态能力，将成为中国大模型应对全球AI竞赛的中长期核心竞争力
。

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，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作 ，风险自担 。

（文章来源：每天 经济新闻）