中国企业用脚投票：中国AI大模型凭什么”便宜又好用”？

为什么中国大模型便宜又好用？三大”王牌”拆解全球AI定价权之争

2026年，全球AI圈正在发生一个耐人寻味的转变。

过去，谈到AI大模型，人们首先想到的是OpenAI的GPT、Anthropic的Claude、谷歌的Gemini。但如今，全球开发者们正在用”脚”投票——把调用量投向了中国模型。

全球模型聚合平台OpenRouter最新周度Token调用榜单出现历史性变化：前五名全部为国产大模型，DeepSeek V4 Flash位居榜首，小米MiMo V2.5、腾讯Hy3、DeepSeek V4 Pro、智谱GLM5.2依次位列第二至第五名。在Hugging Face上，中国研发的开源模型下载量已占全球总量的41%，累计下载量突破百亿次。

英伟达CEO黄仁勋多次公开称赞中国开源AI模型”非常优秀”；特斯拉CEO马斯克也为中国人工智能点赞。高盛在最新报告中指出：在AI领域消耗Token最多的智能代理和编程两大应用，目前已大规模迁移至中国模型上运行——”这并非因为中国模型的品质超越了美国，而是因为其极低的单价使得’不使用它’变成了一个需要向CFO做出合理解释的商业决策。”

那么，中国大模型为什么能”便宜又好用”？

一、技术架构革新：MoE架构的”降维打击”

中国大模型能实现性能与成本的双重优势，首要秘诀在于技术路线的创新突破，其中混合专家（MoE）稀疏架构的规模化应用是关键一环。

MoE架构如何省钱？ 传统稠密模型每次推理都要激活全部参数，好比一个公司有几十个专家，每次来活儿所有专家都要一起上。而MoE架构通过”门控网络”按需调用少量”专家”子网络，大部分参数处于休眠状态，处理一个任务时只需要”激活”几个最擅长的专家来完成。

以DeepSeek V4为例，每个Token仅激活3%的参数，这意味着生成相同内容时，实际消耗的计算资源大幅减少。推理算力消耗降到前代的27%，KV缓存显存占用直接压缩90%。智谱GLM 5.2仅激活5.4%的参数，而相比之下，许多海外模型的激活比例推测在10%左右。

全链路工程优化。 在MoE架构的基础上，国内团队在全链路工程优化上持续深耕：原生低精度量化技术大幅降低模型显存占用；KV缓存与多级缓存技术显著减少重复计算；系统级通信与流水线调度优化，进一步释放算力集群潜能。这些技术突破使得国内大模型逐步形成”技术迭代—成本下降—应用爆发”的正向循环。

训练成本优势。 据瑞银证券分析，中国头部模型的训练成本可能仅相当于海外头部企业的十分之一。国内厂商秉持”性能与成本平衡”的研发策略，摒弃海外厂商盲目追求绝对性能、过度消耗算力的研发模式，同时依托活跃的开源生态，实现技术成果快速共享，大幅降低整体研发试错成本。

二、硬件与能源：国产芯片+绿电的”成本护城河”

如果说技术架构是”软件”层面的降本，那么硬件和能源则是”硬件”层面的优势。

国产芯片的崛起。 DeepSeek V4已能跑在华为昇腾芯片上。昇腾950定价约7万元，而英伟达H200要25万元。国产芯片加国产大模型，形成了一个低成本闭环。虽然按单卡算力计算，国产芯片未必更便宜，但供应链安全和政策支持让企业有动力转向国产算力底座。

电力成本的洼地效应。 业内人士指出，电费在算力成本中占比高达70%到80%。对于需要百万张卡并行运算的AI集群来说，电价几角的差距投射到年度运营成本上就是天文数字。

中国西部绿电价格仅为0.13至0.3元/度，约是美国的四分之一到三分之一。叠加国家”东数西算”工程，把算力往电价低的西部部署，运营成本得到进一步压缩。甘肃、贵州、内蒙古等地方政府还将AI数据中心的电价大幅削减，并推出”算力券”直接补贴需求端。

稳定的能源供给。 中国拥有全球门类最全、规模最大的能源体系，稳定的能源供给与完善的算力基础设施，为中国大模型形成成本优势提供了坚实保障。中国智能算力规模位居世界前列，绿电供给能力持续增强，规模化数据中心建设依托规模效应助力降低单位算力成本。

三、开源生态：全球开发者”众包”迭代

中国大模型的快速进步，离不开开源开放的发展思路。

与海外部分头部企业坚持闭源路线不同，中国主流大模型团队普遍选择了开放权重或部分开源的策略，主动融入全球开源创新生态。这种开放的姿态，产生了几个关键效应：

加速迭代。 模型权重开放后，全球数百万开发者可以排查缺陷、贡献优化方案，海量真实场景的反馈源源不断地回流到模型团队，推动能力快速进化。这种”全球众包式迭代”的速度，远快于闭源团队闭门打磨的节奏。

放大影响力。 国际主流AI开发平台纷纷第一时间接入中国大模型，不少海外推理平台将中国新模型的上线视为行业重要进展。越来越多的海外开发者基于中国大模型开展二次开发，适配本地语言、行业场景与文化需求，形成良性双向循环。

降低门槛。 对于广大发展中国家和中小企业而言，无需投入巨额资金从零训练模型，依托成熟的中国开源模型便可快速搭建自身AI应用。中国大模型正从单一产品出海，迈向技术底座出海。

四、价格战背后的战略：亏损换市场，规模换定价权

中国大模型的价格到底有多低？

DeepSeek V4 Flash官方价格为每百万Token输入1元、输出2元，缓存命中价格低至0.025元/百万Token。小米MiMo-V2.5系列最高降了99%，标准版输入缓存命中价格只要2分钱。而Anthropic旗舰模型每百万Token输出要50美元——差了将近57倍。

高盛在报告中指出，按最严苛的会计准则计算，中国模型厂商目前的息税前利润率为-30%到-39%，处于亏损状态。但这不是”烧钱”，而是一场有计划的战略投入。

逻辑在于规模效应。 高盛的预测模型显示，只要Token的总消耗量在2030年能达到当前的25倍，规模效应就会发挥作用，将利润率一举翻正至+14%至+22%。当前的低价策略，本质上是在用亏损换取市场占有率，提前兑现25倍的规模红利。

效果已经显现。 DoorDash把80%的低端工作交给了Kimi，Lindy全面切换到了DeepSeek，微软还考虑在Copilot里引入DeepSeek V4。OpenRouter数据显示，美国企业调用中国模型的Token占比，从4.5%一路飙升到了46%。

五、应用场景的”实战淬炼”

海外用户觉得中国大模型”好用”，不只体现在实验室跑分上，更体现在解决实际问题的能力上。

中国拥有全球最庞大的互联网用户群体与门类完备的产业应用生态。电商客服、文档处理、代码开发、内容创作、工业质检、政务服务……海量真实应用场景持续对大模型提出现实需求，推动模型在实用性层面快速进化。

以长文本处理为例，国内企业常常需要处理上百页合同、整套代码库，这类需求推动国产模型普遍配备超大上下文窗口，而这也是海外企业用户面临的突出痛点。不少海外用户反馈，在处理长文档、复杂任务时，中国模型的实际表现往往超出预期。

智能体、代码生成等前沿能力的突破，同样源于现实场景的淬炼。国内互联网、制造业数字化转型需求，推动国产大模型在工具调用、任务规划、代码生成等维度持续迭代。不少海外开发者实测表明，中国模型在终端任务执行、代码调试、多工具协同等复杂工作场景中表现稳定，能够有效提升开发效率。

六、挑战与隐忧

中国大模型的”便宜又好用”并非没有隐忧。

利润压力。 高调用未必带来高利润。持续低价可能压缩利润空间，能否在规模扩张的同时实现盈利，是行业面临的核心考验。

算力瓶颈。 瑞银分析指出，当前国内模型厂商的收入规模，主要受限于算力承载的推理能力。国产芯片的性能与产能升级，是长期完善成本优势、支撑行业扩容的关键。

海外合规。 海外市场对版权合规、网络安全及审计等方面的要求日益严格，持续抬高合规门槛。

技术差距。 虽然在性价比上已经领先，但在最前沿的模型能力上，中国模型与海外顶尖模型之间仍存在差距。高盛明确表示，中国模型的调用量优势”并非因为品质超越了美国”。

七、写在最后

中国大模型的”便宜又好用”，不是一个单一因素的结果，而是技术架构创新、硬件成本优势、开源生态建设、应用场景淬炼、战略定价策略等多重因素的系统性产物。

正如周鸿祎所言，中国AI正在悄悄拿走全球AI定价权。以前是美国说多少钱就多少钱，现在中国把价格锚点拉低了。美国的高价模型，必须得证明自己贵得有道理。

这种”极致性价比”路线的长期影响，可能远超价格本身。当越来越多的全球开发者、企业和用户习惯于使用中国大模型，当中国模型成为全球AI生态中不可或缺的基础设施——中国AI的竞争力，就不再只是”便宜”，而是”便宜+好用+生态”的综合优势。

在AI时代，“白菜价”可能才是最强大的护城河。

（软盟资讯 编辑）