中國開源AI模型下載量超越美國，市佔率達41%

中國開源AI模型目前在Hugging Face的下載量佔比高達41%，超越美國模型，正重新塑造企業AI的經濟格局。

今年春季，中國開源權重AI模型在Hugging Face平台上的下載量佔比達到41%，超越美國模型。背後原因是企業正轉向比OpenAI和Anthropic等前沿系統更便宜、更具可定制性的替代方案。

Hugging Face執行長Clem Delangue表示：「如果你是一家AI公司或科技公司，你不會想把核心能力外包給另一家公司，外包給一個你無法控制、無法了解、也無法真正擁有的黑箱API。」

在OpenRouter平台上，排名前六的最受歡迎模型全部來自中國公司，包括騰訊、小米、DeepSeek、MiniMax和Z.ai。Anthropic的Claude Opus 4.7則排在第七位。今年6月，開源模型處理了Vercel平台上近三分之一的AI請求，而封閉模型則退居為高價值任務提供的高階付費層級。

這一趨勢威脅到那些投入數十億美元打造專屬AI的美國前沿實驗室的定價能力。在Anthropic的模型分層中，推理成本從每百萬輸出token 5美元到50美元不等，企業將簡單任務導向更便宜的開源替代方案，並將高階模型保留給複雜推理任務。根據瑞銀（UBS）6月23日發布的報告，約有60%的企業已經實施了某種形式的AI支出限制。

模型路由背後的成本計算

價格差距是主要驅動力。Anthropic的Haiku 4.5每百萬輸出token成本為5美元，Opus 4.5-4.8為25美元，而最高階模型則達到50美元——低階至高階之間有10倍的價差。企業正將「模型路由」作為標準成本控制技術，根據任務複雜度將不同任務分配給不同模型。

主要雲端服務提供商正在積極回應。AWS Bedrock現在將MiniMax、Kimi、Qwen、DeepSeek和GLM列入其可用模型清單。微軟Azure AI Foundry提供DeepSeek存取。根據瑞銀報告，一家大型全球銀行已在本地部署阿里巴巴的Qwen，以平衡來自Claude及其他高階模型的成本。

Hugging Face目前託管近300萬個公開模型和100萬個公開數據集，每七秒就有一個新的儲存庫被創建。Delangue表示，《財星》500強企業中有一半使用該平台部署私有或開源模型。

開源與封閉之爭日趨激烈

微軟執行長Satya Nadella近期警告不要陷入單一供應商鎖定，他認為數據控制權應是首要考量。Nadella表示：「如果學習只朝單一方向流動，經濟價值就會趨向於學習基礎設施的所有者，而非知識本身的創造者。」

Anthropic執行長Dario Amodei則認為，釋出強大的開源權重模型存在風險，因為一旦分發出去就難以控制。Delangue反駁稱，限制存取只會將權力集中在少數公司手中，同時降低透明度。

Delangue表示：「AI最大的風險是權力集中。我認為，讓世界更安全的方法，是創造公平的競爭環境並提高這些模型的透明度。」

總部位於北京的Z.ai近期發布了GLM-5.2，這是一款開源權重模型，在代理編碼和安全漏洞識別方面可與Anthropic的最新模型競爭。該模型可下載並在本地硬體上運行，不需受到前沿實驗室施加的內容審查防護措施限制。

對投資者而言，這一趨勢引發了對美國AI領導者長期定價能力的質疑。如果開源模型持續進步，同時保持更便宜、更具可定制性，那麼前沿實驗室對通用智慧收取的溢價空間可能會受到壓縮。Anthropic和OpenAI這類公司可能需要依靠專業能力、企業服務水準或專有數據存取權限來實現差異化，而非僅憑原始模型性能。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。