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智谱推进和海外云厂商合作,中国开源模型“出海”如何变现?


速读:凭借日渐媲美海外前沿模型的性能以及显著的价格优势,中国大模型“出海”势头增强。 瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮在9月1日的媒体分享会上告诉记者,过去衡量模型竞争力的指标较为单一,关注绝对的模型能力。 ”熊玮认为,角逐全球AI市场时,中国的大模型展现出比之前更强的竞争力。
智谱推进和海外云厂商合作,中国开源模型“出海”如何变现? _ 东方财富网

智谱推进和海外云厂商合作,中国开源模型“出海”如何变现?

2026年09月02日 16:08

  8月31日, 智谱 管理层在公司2026年中期业绩发布后透露,公司正在推进与海外云厂商的合作,计划以开源模型本地托管加收入分成的模式拓展“出海”,预计在未来1-2个月内公布进展。

  凭借日渐媲美海外前沿模型的性能以及显著的价格优势,中国大模型“出海”势头增强。财报发布前的8月26日, 智谱 认领被外界戏称为“牛来”的匿名模型Ox Alpha。上线前,这款模型在海外的OpenRouter等平台上进行了大规模测试,并成为该平台8月24日至8月30日一周内Token(词元)消耗量最高的模型。

  作为大模型聚合平台,OpenRouter的数据虽然无法代表大模型市场上的Token使用全貌,但能在一定程度上反映不同模型的受欢迎程度。OpenRouter平台的数据显示,最近一周(8月24日至8月30日),Token消耗量前9位的大模型中,中国和美国分别占据6席和3席,二者各自的Token使用量总和分别为55.16万亿和17.07万亿。

  瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮在9月1日的媒体分享会上告诉记者,过去衡量模型竞争力的指标较为单一,关注绝对的模型能力。但随着顶尖模型成本攀升,以及行业整体模型能力的提高,从今年中开始,海外的模型使用方对AI账单有了更强的ROI(投资回报率)管控意识,开始强调模型的性价比。

  “中国模型的相对优势显现出来。”熊玮认为,角逐全球AI市场时,中国的大模型展现出比之前更强的竞争力。

   Token账单“烧不动”之后

  今年早期,“Tokenmaxxing”(词元最大化)的风潮在硅谷蔓延。其核心逻辑是将Token消耗量直接等同于生产力,鼓励尽可能多地使用Token。一项引发广泛争议的事件是,有Meta的员工创建了一个内部数据仪表盘,用于追踪公司超8.5万员工的Token使用量。

  然而,“Tokenmaxxing”导致AI账单飙升,科技巨头们不得不紧急刹停。大概从5月开始, 亚马逊 取消Token使用量排行榜,Meta对员工设置Token消耗的限制, 微软 也开始遏制过度消耗Token的行为。

  熊玮说,行业逐渐意识到,单纯追求Token使用量并非最优策略。“Tokenmaxxing”除了造成AI账单居高不下,甚至超出预算,也很难衡量Token消耗所带来的经济价值。从年中开始,越来越多的模型使用方转向以ROI为导向的资源配置,追求绝对的性能领先与性价比的平衡。

  “这一转变,将提升市场对中国模型成本效益优势的认可。”熊玮表示。

  从成本端来看,美国顶尖模型的调用价格显著高于中国。Artificial Analysis平台一项衡量模型使用成本的数据显示,Claude Fable 5.1在前沿AI模型中的成本最高完单次任务耗费3.69美元。反观中国模型,尽管经历了涨价潮,但成本最高的Kimi K3单次任务也仅需0.84美元。二者相差约4.4倍。

图片   Artificial Analysis平台上不同模型的单次任务成本。

  成本相对更低的同时,中国模型的性能也在加速追赶。6月以来, 智谱 、Kimi、DeepSeek等中国公司相继推出引发海外热议的新款旗舰模型。特别是月之暗面在7月发布当时全球参数最大的开源模型Kimi K3之后,迅速登上Frontend Code Arena(前端编程竞技场)排行榜榜首,被马斯克评价为“令人印象深刻”。Artificial Analysis平台的排名显示,Kimi K3、智谱GLM 5.3、阿里千问Qwen3.8、DeepSeek V4 Pro等中国模型的智能水平,与Anthropic和OpenAI旗下的顶级闭源模型性能相比仅略逊一筹。

图片   Artificial Analysis平台上不同模型的智能排名。

  熊玮认为,中国模型一直具备系统性的价格优势,加之绝对能力水平不断提升,迈过了高可用性的门槛,这使得企业或开发者在选择模型时,有更强的意愿将中国的开源模型用于工作流的搭建或实际任务执行。

  OpenRouter的数据显示,从今年五六月开始,中美大模型的Token消耗量出现分化,中国的大模型调用量超过美国,并在随后数月扩大领先幅度。

  中国的开源大模型开始真正进入一些海外公司的工作流。美国外卖巨头DoorDash、全球旅行房屋 租赁 平台 爱彼迎 、德国西门子等外企,已逐步将后台AI模型切换为中国产品。

  7月,DoorDash联合创始人安迪·方(Andy Fang)在个人社交账号上透露,该平台将“较低层次的工作”委托给了中国初创公司Moonshot AI开发的模型Kimi K2.6处理,而Anthropic的Fable模型只负责“最困难的工作”。DoorDash公司称,新的模型组合,以更低的成本实现性能大幅提升。

  据熊玮判断,全球大模型市场将日益分层。前沿模型可能仍凭借处理复杂、高价值任务的能力,保持价格溢价;与此同时,在企业真实工作环境中,存在大量价值量和风险较低,或重复性高的工作,高性价比模型有望在这些高调用量、对ROI敏感的工作负载中获得更广泛的应用。“这为中国大模型在全球市场扩大份额创造了长期机会”。

   开源模型“出海”变现之路

  和海外顶尖模型多采用闭源路线不同,中国的主流模型普遍选择开源,并采用较为开放的许可协议。这意味着用户通常可以直接本地化部署和商用,而无需向模型厂商支付费用。

  “开源意味着在某种程度上,这些公司需要牺牲一些潜在的商业化收益,来换取模型使用规模的最大化。”熊玮认为,开源模型的商业化方式确实不如闭源模型直接,“这也是海外投资者对于中国模型未来长期商业化前景的顾虑”。

  野村证券在7月下旬一份研报中指出,尽管开源策略会在一定程度上牺牲直接商业化的机会,但它可以降低用户的采用门槛、扩大海外影响力,推动模型在多个云平台和硬件环境中的部署,同时让海外客户对数据、基础设施和定制化拥有更大的控制权。

  面对开源与变现之间的张力,部分中国开源模型厂商近期发布新模型时调整了许可协议,增加被许可方商业化行为的限制条款。

  8月初,阿里发布的Qwen3.8-Max模型的许可协议明确,如果被许可方或其任何关联方运营MaaS或“AI工作助手”业务,且在任何连续12个月内的总营收合计超过5000万美元,那么被许可方商用之前必须获得阿里的单独许可。

  此前,Kimi K3的开源许可协议也采取了类似的做法:如果被许可方或其任何关联方运营MaaS(“模型即服务”)业务,且被许可方及其关联方在任何连续12个月内的总营收合计超过2000万美元,则被许可方在使用K3模型进行商业化之前,必须与月之暗面另行签订单独协议。

  另外,中国模型厂商在推进和海外云厂商的合作,拓展分销渠道。据媒体8月下旬报道,月之暗面正在 微软 、 亚马逊 以及谷歌谈判收入分成协议,让这些美国云厂商托管Kimi K3模型,月之暗面寻求的分成比例最高可达30%。而在8月31日的业绩会上,智谱方面透露,此前已与 亚马逊 云(AWS)在分发层面启动初步合作,目前正在与欧美两家较大的云服务商及独立模型公司洽谈。

  投行 高盛 指出,与海外云服务提供商合作的一项好处在于,中国模型厂商在获得收益分成的同时,无需自行承担推理或计算成本,从而带来毛利率的提升。

  不过,中国模型“出海”仍面临地缘政治的不确定性风险。熊玮表示,一些国外投资者担忧,开源模型在全球范围内的大规模推广是否会受到监管层面的干预。在她看来,开源模型本身可被公开下载部署,如果监管管得太死板、太细,在实际执行层面将面临难度。

(文章来源:南方都市报)

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