中國低價模型半年衝上五成占比，輝達與微軟還吃得到紅利嗎？

 

中國模型半年內跨過企業採用門檻

美中領袖本週在華府討論AI競爭，產業端已先出現明顯變化。美國仍掌握前沿模型、高階晶片與雲端算力優勢，中國模型則靠成本與開源生態快速擴大企業使用量。

OpenRouter的token用量顯示，今年2月中國模型占比約6%至13%，9月中旬已升至57%至67%。Vercel也觀察到類似軌跡，中國模型占比從今年1月的11%，提高至8月的55%。半年內升至五成以上，代表企業選擇模型的標準正在改變。

這兩組數據涵蓋特定開發平台，適合觀察開發者的選模行為；全球企業市場份額仍需更多資料確認。即使如此，兩個平台同時出現方向一致、幅度巨大的變化，已足以說明中國模型跨過了商業部署門檻。

 

Agentic AI讓模型成本進入軟體毛利公式

DeepSeek、Z.ai與Alibaba推動了這波滲透。OpenRouter洞察主管Peter Walker指出，今年中國開源模型首度能在進階代理應用中維持可信表現，程式設計任務相較2025年底出現質變。

Agentic AI指模型能連續規劃、呼叫工具並完成多步驟工作。企業採購時會計算每項任務需要多少token、成功率多高，以及失敗後要投入多少人工修正。模型能力只要跨過可用門檻，價格差距就會直接進入軟體產品的毛利結構。

Vercel代理基礎設施主管Harpreet Arora也指出，模型品質達到工作需求後，成本差異會產生很強的說服力。高複雜度或高安全要求任務仍偏向OpenAI、Anthropic等美系前沿模型；日常開發、客服自動化與一般內控流程，則更容易採用低價方案。

這也說明模型能力開始分層採購。企業可以把高價模型留給推理難度高、錯誤成本大的工作，再把大量標準化任務交給便宜模型。模型路由與多模型管理，因而可能成為企業AI軟體的重要基礎設施。

 

全球南方成為中國開源模型的滲透入口

截至今年9月下旬，OpenRouter來自中南美洲、非洲與部分亞洲國家的token用量中，約67%落在中國模型。平台整體約半數token來自美國企業，但拉各斯、聖保羅與雅加達周邊的創業者及政府部門，對中國模型的依賴程度更高。

新興市場通常更重視取得容易、部署彈性與單位成本。開源模型能在本地或不同雲端環境運行，也降低了對單一供應商的依賴。當模型已足以處理數位服務、客服與行政流程，追求最高基準測試分數的經濟效益就會下降。

低價模型正在擴張AI總需求。這種普及路線可能帶來更多推論工作量，但單位token收入也會受到價格競爭壓力。對雲端與AI基礎建設供應商而言，後續要觀察用量成長能否快過單價下滑。

 

晶片管制難以阻止全球企業選擇低價模型

美國兩個眾議院委員會已啟動調查，關注中國模型滲透可能帶來的經濟與安全風險。新美國安全中心研究員Daniel Remler警告，模型、雲端環境與數位標準可能逐步形成技術勢力範圍，最終影響國家的地緣政治選擇。

華府近年限制中國取得Nvidia(NVDA)最先進晶片，也警惕中國業者透過海外機房遠端租用算力。監管焦點還包括蒸餾技術，也就是讓較小模型模仿成熟模型的輸出行為，以較低訓練成本逼近前沿能力。

出口管制可以提高中國取得高階算力的難度，全球企業仍會自行比較模型品質、價格與合規風險。硬體封鎖與軟體滲透呈現不同節奏，也讓美國政策面臨更複雜的執行邊界。

習近平本週以「健康競爭」描述美中AI關係，主張兩國維持你追我趕的賽跑，避免走向你死我活的摔跤。這套說法延續中國對修昔底德陷阱的外交論述，也為中國模型拓展海外市場提供政策框架。

 

美國模型降價將重塑雲端與算力經濟

OpenAI與Anthropic近期同步推出更便宜的新模型。Anthropic產品管理與研究主管Dianne Penn表示，團隊正嘗試用更少token完成回答，藉此降低每項任務的使用成本。美系業者已開始回應企業對價格的敏感度。

對Microsoft(MSFT)與Nvidia而言，美國前沿模型維持領先，仍有利於高階訓練與複雜推論需求。模型價格持續下降後，投資判斷還要加入兩項變數：每項任務消耗的算力，以及低價帶動的新使用量能否抵銷單價壓力。

全球AI生態可能逐步形成兩條商業路線。高風險、高複雜度應用繼續採用美系前沿模型與高階雲端算力；價格敏感的大量場景，則由中國開源模型加速普及。企業會依任務風險配置模型，同一套系統同時使用多家供應商的情況也可能增加。

後續觀察可集中在三組資料：中國模型於不同平台的占比能否維持、OpenAI與Anthropic降價後的用量變化，以及各國是否把資料治理與模型來源納入監管。這三項因素將決定AI市場走向多模型分工，或逐步形成各自封閉的數位勢力範圍。