中国企业推出的 DeepSeek 和智谱 AI 等多款人工智能模型，在性能上已能与 Anthropic 和 OpenAI 等公司的先进大模型相媲美。近期，美国多家 AI 实验室提高了其旗舰模型的词元（token）计费价格，导致企业使用 AI 技术的成本显著上升。中国模型的性能提升恰好满足了市场对降低成本的需求。

根据 OpenRouter 平台的数据，自 2 月 8 日起，美国企业对中国 AI 模型的使用量显著增加，每周词元调用占比超过 30%，最高时达到 46%。相比之下，此前 12 个月的平均比例仅为 11%，2025 年上半年更是低至 4.5%。

随着美国政府加强对国内强大 AI 模型的监管，并寻求限制海外替代模型的快速普及，中国的开源和开放权重模型迎来了发展机遇。此前，OpenAI 已表示将根据美国政府要求，暂缓部分新模型的全面上线。此外，美国政府在与 Anthropic 公司进行一番交涉后，解除了对其 Mythos 和 Fable 两款模型的出口管制。

布鲁金斯学会约翰 ·L· 桑顿中国中心研究员凯尔 · 陈指出，当前 AI 使用成本的急剧上涨，使得中国 AI 模型对美国企业产生了巨大的吸引力。过去企业选择大模型时更看重落地能力而不计成本，现在则更加注重控制 AI 开支。

企业为了研发新产品和提升运营效率，正积极部署 AI 模型。技术工程师也越来越多地测试性价比更高的开源和开放权重模型，而目前性能领先的同类产品大多来自中国。与 OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司提供的闭源模型不同，开源和开放权重模型允许开发者访问和修改模型参数，而闭源模型的底层技术则属于厂商的专有知识。

AI 初创公司 Lindy 已将其全部业务流量从 Anthropic 的 Claude 系列模型切换至 DeepSeek。Lindy 的首席执行官弗洛 · 克里韦洛表示，此次切换使公司的成本大幅下降，并在短短数月内节省了数百万美元。

Vercel 平台的数据显示，5 月至 6 月期间，DeepSeek 在该平台的词元调用占比持续上升。Vercel 智能体基础设施负责人哈普里特 · 阿罗拉提到，智谱 AI 于 6 月发布的 GLM 5.2，是 2026 年 Vercel 平台上普及速度最快的一款模型，上线首周单日词元调用量激增约 27 倍，使用客户数量增长近 80 倍。

阿罗拉强调，价格是关键驱动因素。当业务场景不需要顶级模型时，企业会转向性价比更高的低价模型，而中国近期推出的一系列大模型在此方面具有优势。OpenRouter 的数据分析师贾斯汀 · 萨默维尔表示，中国开源模型的成本比 Anthropic 和 OpenAI 的主流产品低 60% 至 90%。

面向合规行业的 AI 智能体平台 LaunchLemonade 的创始人兼首席执行官西恩 · 索隆表示，虽然 Claude 和 ChatGPT 仍是平台上的主要模型，但 GLM 5.2 已跻身前五。他指出，智谱 GLM 和阿里千问等中国模型正成为企业的重要备选方案，能够兼顾性能和成本。

中国 AI 模型的整体性能也在不断提升。布鲁金斯学会的凯尔 · 陈认为，中国模型的成本仅为美国竞品的一小部分，但性能已接近美国顶尖大模型，他估计中国模型与美国头部产品之间存在 6 到 9 个月的技术差距。萨默维尔评价称，新一代中国开源模型表现出色，除极少数超复杂任务外，在大多数场景下都能胜任。

在一项智能体能力评测中，GLM 5.2 的得分与 Anthropic 的 Opus 4.8 仅相差一个百分点，但调用成本却只有后者的五分之一。多名研究人员还表示，在部分网络安全评测基准中，GLM 5.2 的性能可与美国头部实验室的产品相媲美。Lindy 的首席执行官克里韦洛在社交平台 X 上发文称，切换至 DeepSeek V4 模型后，公司多项核心业务场景的 AI 效果均有所提升。

Hugging Face 机器学习负责人亚辛 · 杰尼特指出，越来越多的企业倾向于选择成本更低、可自主控制和微调的 AI 底层解决方案。他认为，目前开源和开放权重模型市场主要由中国模型满足此类需求。企业面临两难：要么选择性能顶尖但价格波动大、调用门槛不稳定的美国闭源模型，要么选择中国模型，这是控制成本、自主掌控 AI 底层架构的可行替代方案，但也存在一定的行业风险。