开源大模型 89% 支出流向中国：用量涨了钱没涨

一句话总结：美国企业的开源模型支出里 89% 流向中国模型，Kimi 一家拿走 61%；但开源模型在企业 token 消耗中占 19%，支出只占 4%，开源每 token 单价一年内跌到闭源的 18%。

Menlo Ventures 11 月发布《2026 年企业 AI 发展现状》，里面两组数字放在一起看相当扎眼：开源模型在美国企业 token 消耗中的占比从 11% 涨到 19%，支出占比却从 6% 降到 4%。用量涨了近一倍，钱的份额反而缩了三分之一。

科创板日报给这组数据起了个准确的名字：剪刀差。这篇把剪刀差量化一下，看看刀口两侧各站着谁、钱到底流向了哪里、这个趋势往哪头收敛。

89% 的开源支出流向哪三家

先看流进来的钱。报告统计，2026 年全球企业 AI 支出预计 1768 亿美元，美国企业开源模型支出中 89% 流向中国模型。构成是：Kimi 占 61%、DeepSeek 占 15%、智谱 GLM 占 11%，剩下 11% 归所有其他开源模型。

按开源占总支出 4% 折算，整个开源盘子约 71 亿美元，中国模型拿走约 63 亿。摊到三家：Kimi 约 43 亿、DeepSeek 约 11 亿、GLM 约 8 亿美元。这是估算值，报告给的是份额不是金额，但量级感是有的。

三家合计 87%，加上其他中国模型到 89%。也就是说"美国企业买开源模型"这件事，实际上约等于"美国企业买中国模型"。开源这个池子本身，已经完成了洗牌。

图 1：左上 token 份额涨、左下支出份额跌、右上单价相对闭源从 51.6% 跌到 17.8%，下方是支出流向构成

token 占 19%，支出只占 4%

剪刀差的几何意义：两个份额的差在一年里从 5 个百分点扩大到 15 个百分点。2025 年 token 占 11%、支出占 6%，差 5 个点；2026 年 token 占 19%、支出占 4%，差 15 个点。

用份额反推单价。设闭源每 token 单价为 1，开源的相对单价等于（支出份额/token 份额）除以闭源的同一比值。2025 年算出来是 0.516，2026 年是 0.178。一年时间，开源单价从闭源的一半跌到不足五分之一。

这个跌法不是降价能解释的，是任务结构在变。开源模型接的活越来越偏向超长输入、极少输出的批处理，账单自然往输入端那份低价上落。份额涨得快，单价跌得更快，两头一起使劲。

Kimi 拿走六成：什么活这么烧钱

61% 这个数字需要解释。论分数，Kimi K3.1 Pro 在 Artificial Analysis 智能指数上 46 分，比 DeepSeek V4.1 Flash 的 33 分高，也比不过闭源旗舰的 65 分。论牌价，它 0.24/8.41 美元每百万，在开源阵营里算贵的。两头都不是极致，份额却是绝对大头。

可能的解释是它卡住的位置。Kimi 的长上下文能力是它的传统强项，企业批量处理文档、代码仓库分析这类长输入任务正好是支出大户；它的 K3.1 Pro 虽然权重有 1.56TB，但企业买的通常是托管 API 而不是自部署权重，用量直接转化成账单。

还有一个报告口径的细节：这里统计的是"开源模型支出"，企业通过 API 付的钱和自部署折算都可能计入。这个口径我没找到报告原文的分项说明，存疑，只按转引数字解读。

单价跌到闭源的 18%：价格在往成本收敛

开源单价一路下探，终点在哪？行业里的说法是往推理成本收敛。同一个开源权重可以在无数平台托管，基础 token 调用没有差异化的余地，价格竞争只剩成本线一条路。DeepSeek V4.1 Flash 的输入价已经到 0.01 美元每百万，闲时价到过 0.15 美元的量级，基本就是 GPU 一小时的电费和折旧摊销。

闭源那头是另一套定价逻辑。上一篇算过，闭源旗舰的每任务成本差距能到 20 倍，但它们卖的是能力上限和独家功能，价格锚定价值而不是成本。两边锚点不同，价差只会继续拉大。

对买方的含义很直接：如果你的任务闭源和开源都能做，开源侧的价格优势一年比一年大，2026 年是 5.6 倍，明年可能不止。对卖方的含义则严峻得多，OpenRouter 那篇的收入账已经算过：调用量第一的模型，单价被压到每百万 token 不足一美分的水平，靠量堆出来的收入撑不起研发投入。

剪刀差的两头怎么收敛

把问题说直白：中国模型拿下了 89% 的开源支出份额，为什么还要愁？因为份额和利润是两回事。开源支出盘子 71 亿美元，看着不小，摊到全行业就是薄利。Kimi 拿 43 亿美元撑起 61% 份额，同时要承担 1.56TB 权重的推理成本和多平台分发的运维，净利空间未必比闭源一家的旗舰肥。

报告标题里那句话点得很准：中国模型不想只卖 API 了。份额是获客的入口，下一步是把批量处理来的客户往高价值任务上引，或者像 DeepSeek 一样把成本线再压低，用效率而不是单价赚钱。

剪刀差最终怎么收敛，看哪头先动。开源单价继续跌，就是纯基础设施化，比拼每 token 推理成本；闭源单价被打下来，或者开源模型能力追上 65 分，两边就进入正面竞争。以现在开源阵营每三个月一版的迭代速度，后一种情形未必很远。这个方向我没有可靠的数据支撑，存疑，留到下一次算。

FAQ

Q：89% 流向中国模型是全球数据还是美国数据？

是报告统计的美国企业开源模型支出口径。Menlo Ventures 是美国风投机构，样本以美国企业为主，全球口径没有单独给出。

Q：开源支出 4% 和 token 19% 为什么差这么多？

单价不同。开源模型承接的多是长输入、低单价的批处理任务，同样的 token 量产生的账单远小于闭源模型的高价值任务。份额差就是价差的体现。

Q：Kimi 为什么能占 61%？

长上下文能力匹配企业批量文档处理的刚需，加上 API 托管渠道铺得开。它 0.24 美元的输入价在开源阵营不算最低，但长文本场景的综合性价比领先。

Q：63 亿美元是这三家的真实收入吗？

不是。这是按全球企业 AI 支出 1768 亿乘以开源 4% 份额、再乘各家占比折算的估算值，报告原文只给份额百分比。实际金额会随总盘子的统计口径浮动。

Q：剪刀差对普通开发者意味着什么？

意味着开源 API 的价格还会继续下探，批处理类任务的成本可以按"接近电费"来规划。需要能力上限的任务仍然要去闭源侧买，两边短期内不会是一个市场。