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中国开源模型占据两大开发者网关主导地位,华盛顿启动调查

OpenRouter向CNBC提供的数据显示,9月14日当周,中国AI模型在该平台的token占比达到57%至67%,而2月时只有6%至13%。

人工智能与模型解释王雅琴发布: 2026年9月28日4 分钟阅读资料来源 1
中国开源模型占据两大开发者网关主导地位,华盛顿启动调查

9月26日,CNBC公布了一组数据,这是今年模型市场变化最清晰的衡量。OpenRouter把开发者流量分发给众多提供商。在这个网关上,中国模型2月还是低个位数占比,到9月中旬已占明显多数。在Vercel上,这一占比从1月的11%升到8月的55%。

OpenRouter的数据覆盖美国、欧洲以及它所说的“全球南方”企业,即中南美洲、非洲和亚洲的82个国家。Vercel没有说明其数据在地理上如何分布。

被抹平的差距

两年的基准测试发布,缩小了美国顶尖模型与中国最佳开放权重模型之间的距离。据CNBC报道,多数基准测试仍偏向美国最先进的模型。但DeepSeek、Z.ai和阿里巴巴今年都发布了新模型,在编程和其他智能体任务上有大幅提升。OpenRouter洞察负责人Peter Walker把这一变化说得很直白:今年发布的中国开源模型,在高级智能体用例尤其是编程上,能够可信地完成任务,而2025年底时并非如此。这是关于任务完成度的判断,不是关于榜单排名的判断。

就在CNBC这篇报道刊出的同一周,OpenAI和Anthropic都宣布了更便宜的模型。Anthropic研究与实验室产品管理负责人Dianne Penn对CNBC表示,公司正设法让回答更高效,根据努力程度设置使用更少的token。时间上的重合并非偶然。

成本不是唯一的变量,但它是买家能衡量的那一个。一个模型如果以十分之一token开销完成同一个拉取请求,就能赢得智能体流水线中的默认位置,哪怕它在高难度推理基准上落后。

实际使用者是谁

地理分布比标题上的占比更重要。OpenRouter划入全球南方的那些国家的企业,近几周是其系统上中国模型的最重使用者,它们67%的token流向了中国提供商。OpenRouter上约一半的token来自美国公司。这个群体在总体上仍在前沿美国模型上花更多钱。新美国安全中心技术与国家安全项目高级研究员Daniel Remler对CNBC表示,中国AI模型的融入可能把一些国家拉入一个中国技术势力范围,并固化为地缘政治上的结盟。他称这一趋势对美国是真实的经济和安全风险。

Remler还预测了增长接下来走向哪里。他指向东南亚与中国的经济和文化联系及其不断扩张的数字基础设施,也指向从拉各斯到圣保罗再到雅加达那些想要廉价、开放模型的企业家和政府。

“从拉各斯到圣保罗再到雅加达,凡是企业家和政府寻找廉价、开放模型的地方,都会首先看向中国AI。”

这段话出自Remler,正是华盛顿如今据以行动的理由。美国众议院两个委员会正在调查中国模型采用率上升的影响。公开提出的关切是技术竞争、安全以及北京的全球影响力。

出口管制仍是主要手段。美国限制中国AI公司购买最先进的芯片。华盛顿担心规避方式:通过海外数据中心获取英伟达硬件,以及蒸馏,即训练一个新模型去模仿一个更早、更成熟的模型。这两种工具都没有直接解决价格差距。在OpenRouter上挑选模型的开发者并不是在买芯片,而从公共仓库下载的模型也无法被一条许可规则收回。

国内也有反向的拉力。美国实验室这一年都在捍卫高价。OpenAI和Anthropic在同一周发布廉价模型,说明它们看的是同一批使用数据。

据CNBC报道,美国总统Donald Trump与中国国家主席习近平本周会晤时,AI是主要议题之一。这让模型市场同时处在商业和外交的框架内。

这些数字没有显示的东西

token占比不是收入占比,两者差距明显。美国前沿模型在总量上落败的地方,仍能吸引更多总支出,因为最难的任务和最大的企业合同留在它们那里。两个网关上的多数token占比,也不能描述整个市场。OpenRouter和Vercel是面向开发者的路由,不是企业部署的全部。Vercel也拒绝按地区细分其数据。CNBC报道的OpenRouter 57%至67%区间,覆盖的是9月的单独一周,不是一条已定型的趋势线。

这些数据确实确立的是,对一大批且在不断增长的开发者来说,默认选择在大约七个月内改变了。改变的原因是能力越过了门槛、价格降到了门槛之下。基准测试变化缓慢。采购决策不是。

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  1. 01Chinese AI models surge in global popularity — and Washington is worriedEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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