API账单“高过全员工资”，海外企业加速拥抱中国大模型：每经采访发现，迁移后推理成本下降30%~95%，性价比主导模型选择

当人工智能（AI）深度嵌入企业核心生产链路，账资海主导成本已不再仅仅是单高财务报表上的数字，而是过全国关乎企业生死存亡的战略命题。

2026年6月，员工业加随着加密货币交易平台Coinbase将中国大模型确立为工程师默认工具，外企以及美国初创公司Lindy因“API费用超过全员工资”而全面转向DeepSeek，速拥中国AI大模型正以前所未有的抱中本下速度渗透进海外企业的基础设施底层。

据AI大模型聚合平台OpenRouter最新数据显示，模型每经模型美国企业调用中国AI大模型的采访Token（词元）占比，已从2025年的发现4.5%飙升至峰值46%。

近日，迁移《每日经济新闻》记者深入采访了包括美国AI初创公司Lindy、后推爱沙尼亚数据采集巨头Floxy、理成AI车辆智能分析商VINspectorAI、降性价比加拿大律所Substance Law及英国在线教育平台ExpertEdge在内的选择多家海外企业。多位高管透露，完成模型迁移后，其推理成本实现了30%至95%的大幅削减。

与此同时，相较于美国竞品，中国AI大模型的性能差距已急剧收窄至1%~4%，而价格优势则高达60%~90%。

开源模式所赋予的稳定性与自主可控性，正在重塑全球企业对AI系统的依赖逻辑。一场以“极致性价比”和“开放生态”为核心的基础设施迁移浪潮，正在全球范围内加速上演。

当API账单“超越薪资”，中国AI成为海外企业的“生存必选项”

2026年6月27日，Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗（Brian Armstrong）在社交媒体公开确认，公司已通过内部LLM网关，正式将智谱GLM-5.2与月之暗面Kimi K2.7设为工程师的默认模型。面对Token使用量的指数级增长，Coinbase通过模型替换、智能路由及缓存优化等组合拳，将AI支出压缩近50%，且这一降本路径具备高度的可复制性。

更早之前，总部位于旧金山、规模仅约25人的AI初创公司Lindy于6月4日宣布：全面弃用Anthropic Claude，切换至DeepSeek-V4。其理由简单而残酷——API账单金额已远超公司全体员工的薪资总和。

Lindy专注于AI Agent（智能体）领域，产品旨在自动化处理邮件、日程安排、销售跟进及客服等高频率工作流。在此类产品中，模型调用成本直接决定了企业的利润边界。

“AI账单直接关乎企业的生存底线。”Lindy首席执行官弗洛·克里维洛（Flo Crivello）向每经记者坦言，切换至DeepSeek-V4后，公司推理成本骤降约95%，每年可节省数百万美元的基础设施开支。“DeepSeek-V4各项指标表现稳健，调用成功率持平，仅端到端延迟有轻微上升，完全在可接受范围内。”

他强调，在大规模推理场景下，一旦模型质量进入“可用区间”，成本便成为主导决策的关键变量。“大多数初创企业无力为品牌溢价买单。”

Lindy并非孤例。上海财经大学特聘教授胡延平指出，海外科技巨头已度过早期鼓励员工“尝鲜”AI的阶段，转而聚焦于Token的实际产出效率并严格控制支出。“随着海外头部模型资费连续上调，市场上甚至出现了‘Token不经济’的新概念。”

在此背景下，中国大模型在海外的采用率呈现爆发式增长。

爱沙尼亚数据采集公司Floxy首席技术官艾门·哈卢（Aimen Hallou）透露，公司此前使用GPT-4o处理高频文本解析与数据标准化任务，日均处理数十亿字符，成本压力巨大。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在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）表示，在结构化数据提取和VIN解码等特定任务上，GLM已完全满足业务需求。

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。

值得注意的是，ExpertEdge迁移的首要动因并非单纯的成本考量，而是对“控制权”的追求。公司首席执行官奥利·哈金斯（Oli Huggins）向每经记者表示，6月的一项美国出口禁令导致Anthropic的Claude Fable 5短暂全球下线，“当核心业务依赖不可控的外部模型时，企业的成本结构与业务连续性将受制于人。在自有硬件上运行开源模型，能有效规避这种不确定性。”

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%，价格低60%~90%，市场用脚投票

中国大模型在海外的吸引力，远不止于价格标签。

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

但真正推动这场迁移潮的，是性能与成本“临界点”的完美交汇。

胡延平分析指出，企业在模型选型时，虽追求能力最大化，但在实际业务落地中，性价比及模型特性是否契合Agent、工具调用、MCP协同等企业级场景，正成为决策的关键权重。“在技术开发、数据处理、客服、内容创作等细分领域，中国大模型企业整体崛起，短时间内连续推出多个差距不大且各具特色的模型，精准承接了多元化的场景需求。”

他认为，中国大模型用户增长的核心驱动力，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。关键变化在于，在中低难度任务上，中美模型差距迅速缩小，中国头部开源模型已能覆盖大部分常规企业需求。

在性能层面，差距正在进一步抹平。6月17日发布的智谱GLM-5.2，在FrontierSWE、Terminal-Bench等代码与长程任务权威基准测试中，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成本持续攀升的背景下，中国模型对美国企业的吸引力显著增强。过去企业在AI落地中对模型选择并不敏感，如今成本已成为核心考量。他认为，中国模型价格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。

对于占据90%份额的日常企业级应用——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大模型周调用量已连续十周超越美国；在6月29日至7月5日当周，中国AI大模型包揽榜单前六名，DeepSeek-V4-Flash连续七周位居榜首，GLM-5.2强势冲进前五。

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占比每周均稳定在30%以上，最高触及46%；而在2025年上半年，这一数字仅为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

前端应用部署云平台Vercel的数据同样印证了这一趋势：DeepSeek的调用Token流量占比从4月份的1%飙升至5月份的17%，并在5至6月持续走高；GLM-5.2发布后的首个完整周内，每日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：迁移潮或进入加速期

随着迁移浪潮的涌动，行业专家普遍认为，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，当用户发现能以更低价格获得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，从闭源到开源模型的迁移势头将异常强劲。

他预计，随着中国厂商在下半年陆续推出准Fable级别的模型，这一趋势还将进一步加速。“开源模型的加速普及，高度依赖于基础设施与生态的协同——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‘技术选择’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：

1. 大幅降低AI技术采用门槛。企业可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，从而极大降低企业AI落地对外部地缘政治或商业决策的依赖风险。
2. 降低全社会创新门槛。鼓励技术开源、数据开放，有助于支持更多中小企业和长尾开发者参与进来。中小企业可基于开源基座模型，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。

“从目前的态势来看，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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(责任编辑：百科)