AI模型價格戰升溫，Nvidia與Microsoft先看哪一邊受影響？

 

中國模型半年內從備選走向企業主力

今年2月至9月中旬，中國模型在OpenRouter的token使用占比，從約6%至13%升至57%至67%。Token可理解為模型處理文字與程式碼時的計價單位，其占比變化反映開發者實際調用量。Vercel也呈現相近走勢，中國模型的使用份額從今年1月11%，提高至8月55%。

半年內跨過五成，代表企業採用行為已出現明顯位移。DeepSeek、Z.ai與阿里巴巴推出的模型，開始進入程式設計、客服自動化及一般內控流程。這些工作量大、重複性高，企業會同時計算完成率、速度與每次調用成本。

這組數據仍有邊界。OpenRouter與Vercel屬於多模型接入平台，使用者本來就較願意切換供應商，也偏向價格敏感的開發團隊。因此，平台用量無法直接等同全球市占率。兩個平台同步出現大幅變化，仍足以證明中國模型已跨過企業採用門檻。

 

能力達標後，價格開始主導模型選擇

OpenRouter指出，今年中國開源模型已能處理進階代理應用。所謂代理應用，指模型可以自行拆解任務、調用工具並連續執行多個步驟。程式設計任務的改善尤其明顯，和2025年底相比已有質變。

企業採購AI服務，很少單純追求基準測試第一名。客服分類、程式碼補全與文件整理，只要準確率和穩定度達到內部要求，成本差異便會直接影響供應商選擇。中國模型目前的競爭位置，可以概括成「能力過門檻、價格有優勢」。

OpenAI與Anthropic在複雜推理、安全要求較高的工作上，仍保有領先。Nvidia(NVDA)高階晶片與Microsoft(MSFT)雲端算力，也持續支撐美系前沿模型。然而，技術領先與商業滲透已成為兩套衡量尺度。模型競爭正從能力排名走向每單位效用成本。

這會壓迫模型層的獲利模式。當企業可以依任務難度切換模型，供應商便很難長期維持單一高價。OpenAI與Anthropic近期推出價格更低的新模型，Anthropic也在減少回答所需token。美國業者已經用產品調整回應成本競爭。

 

全球南方率先採用低價開源模型

OpenRouter近幾週的數據顯示，中南美洲、非洲與部分亞洲國家的企業，約67% token使用來自中國模型。平台整體約半數token仍由美國企業貢獻；對中國模型依賴較深的使用者，集中於拉各斯、聖保羅與雅加達等新興城市周邊。

這些市場對成本更敏感，取得高階晶片與大型雲端資源也較困難。開源模型可以自行部署，低價API則能減少初期投入。政府部門與新創公司只要找到足以解決問題的模型，就有機會先完成數位化，再逐步升級能力。

這種擴散路徑很像消費市場的產品分層。旗艦產品建立技術高度，平價產品負責擴大用戶基礎。AI模型也開始沿著相似路線發展。美系模型掌握高端任務，中國模型加速拓展大量日常場景，兩者的客群與使用情境逐漸分化。

 

晶片管制守住技術高點，企業採購仍由成本驅動

美國持續限制中國取得Nvidia最先進晶片，也在追查中國業者透過海外機房遠端租用算力。華府同時關注蒸餾技術，也就是讓新模型模仿成熟模型的輸出行為，以較少訓練成本逼近前沿能力。

出口管制可以提高中國訓練大型模型的難度，全球企業仍可透過開源下載或第三方平台調用中國模型。硬體封鎖與軟體採用之間存在政策落差。只要中國模型維持成本優勢，商業使用量就可能繼續增加。

美國眾議院已有兩個委員會啟動調查。CNAS研究員Daniel Remler警告，長期採用中國模型的國家，可能在資料格式、軟體工具與數位基礎建設上逐漸靠向北京。模型市占也牽動技術標準與地緣政治影響力，華府的焦慮因此超出單純企業競爭。

習近平本週在華府以「競爭但不對抗」描述美中關係，並以賽跑取代摔跤作為比喻。外交語言試圖降低衝突感，晶片、模型與全球部署仍會持續角力。雙方目前都把AI視為產業能力與國家安全的一部分。

 

投資判斷要拆開模型、算力與應用三層

模型價格下降，對模型供應商形成營收與毛利壓力，也可能刺激更多企業導入AI。使用成本降低後，推論次數有機會增加，進而帶動雲端與晶片需求。價格、用量與算力消耗之間仍缺少完整數據，目前無法直接推導Nvidia或Microsoft的獲利幅度。

模型層要追蹤OpenAI、Anthropic與中國業者的價格差距，以及企業是否持續採用多模型架構。算力層要看低成本模型帶來的新增推論量，能否抵銷單次任務效率提升。應用層則要觀察客服、程式設計與內控流程，是否從測試專案轉成穩定付費。

目前證據支持一個較清楚的產業方向：AI市場開始形成高效能與低成本兩條部署路徑。美國仍握有前沿模型與高階晶片優勢，中國模型則靠開源、價格與新興市場快速擴散。後續勝負將取決於模型能力差距、每次任務成本，以及各國對資料安全與技術標準的政策選擇。