Kevin Kelly指中國開源AI具備代幣成本優勢

如果全球AI買家開始將推理成本置於原始基準測試分數之上，那麼中國的開源模型生態系統擁有一種結構性優勢，這是美國封閉實驗室難以輕易匹敵的。

未來學家Kevin Kelly於7月18日在上海舉行的2026年世界人工智慧大會上表示，若代幣經濟學成為企業採用AI的決定性因素，中國的開源策略將使該國佔據優勢。Kelly在接受媒體採訪時表示：「如果有一天大家都開始關心代幣成本，因為有開源模型的存在，這對中國AI而言是一個優勢。」他稱中國的開源推動是「一項偉大的實驗」，並表示「很高興看到中國朝這個方向發展」。

成本差距極為明顯。根據公開定價，中國前沿模型每百萬代幣的推理收費在5至15美分之間。而來自OpenAI和Anthropic的美國競爭對手則高出20至30倍。DeepSeek宣稱其訓練R1模型的成本約為600萬美元；美國實驗室在同等訓練上的花費則高達數億美元。智譜AI的GLM-5.2在Artificial Analysis的整體智能指數中排名第四，其運營成本不到Anthropic最新產品的十分之一。Vercel報告顯示，該模型的首週每日代幣用量增長了27倍，而客戶使用量則飆升了80倍。

性能差距實際上已接近抹平。史丹佛大學2026年AI指數報告顯示，自2025年初以來，美國與中國的模型已多次輪流佔據領先地位。截至3月，Anthropic僅以2.7%的微弱優勢領先。月之暗面於7月16日發布的Kimi K3擁有2.8兆參數，該公司表示，其在關鍵基準測試上已匹敵甚至超越Anthropic的Claude Fable 5以及OpenAI的GPT-5.6。Arena.ai執行長Anastasios Angelopoulos稱其為「今年最大的一次發布」，也是「中國開源模型超越美國模型的轉折點」。該模型在Arena.ai的前端開發排行榜上躍升17位，登上榜首，一舉超越兩位美國領頭羊。

開源權重優勢

大多數中國實驗室公開模型權重與代碼，允許任何人下載、運行及微調。這與OpenAI和Anthropi的封閉系統形成鮮明對比，後者僅能透過雲端API存取。DeepSeek的R1成為首個在2025年國際數學奧林匹克競賽題目中達到金牌表現的開源模型。阿里巴巴的Qwen模型在全球已被下載數億次。

此策略已帶來實際的採用效應。據CNBC報導，AI新創公司Lindy已於2026年6月前將其全部業務從Claude遷移至DeepSeek模型。DoorDash將較低複雜度的任務委派給月之暗面的Kimi K2.6。由OpenAI前技術長Mira Murati創立的新創公司Thinking Machines，使用了Kimi K2.5來為其Inkling模型生成初始的訓練後數據。Cursor則利用Kimi開發了Composer 2。

安全風險與蒸餾爭議

成本優勢伴隨著取捨。美國國家標準與技術研究院測試了DeepSeek的R1模型，發現該模型在常見的越獄攻擊下，對94%的明顯有害提示做出了順從回應，而美國前沿模型則擋住了大部分攻擊。CSIS於7月2日發布的分析報告警告，這些系統可能增強惡意行為者開發網路工具的能力。

中國實驗室還面臨著工業規模蒸餾的指控——即利用數千個虛假帳戶從Claude及其他美國模型中提取能力，再將這些知識蒸餾到自己的系統中。Anthropic和OpenAI已公開抱怨。白宮將此行為標記為對抗性行為。新政策旨在遏制此類行為，但執行層面仍存在不確定性。

對投資人的意義

代幣成本優勢正在重塑企業採購模式。許多西方公司現在將工作負載分流：敏感任務交由美國前沿系統處理，其餘任務則使用中國模型。由阿里巴巴和騰訊投資的月之暗面，據報導正尋求約20億美元的新一輪融資，估值達300億美元，為潛在的香港IPO做準備。DeepSeek、智譜AI以及阿里巴巴的Qwen團隊，均未顯示出放緩發布節奏的跡象。

美國實驗室仍產出更多頂尖模型及影響力更高的專利。美國在AI領域的私人投資在帳面上仍遠超中國。但趨勢線正指向收斂。中國實驗室以更少的算力實現前沿性能，並以極低的成本進行更廣泛的部署。如果Kelly是對的，且代幣成本成為主要的競爭戰場，那麼經濟學將站在開源這一邊。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。