国际企业纷纷探索美国AI以外的替代方案
从硅谷延伸至欧洲，直至印度，越来越多企业开始将目光投向中国的人工智能解决方案。
追踪大语言模型处理的文本、代码或数据单元的平台OpenRouter数据显示，今年DeepSeek和智谱等中国AI模型的Token消耗量已快速超越美国竞争者。Token作为AI模型处理信息的最小计量单位，是衡量模型活跃度与产业价值的关键指标。
据《金融时报》7月14日报道，DoorDash、西门子和爱彼迎等企业均已采用中国开发的AI工具，主要原因在于价格更优惠以及功能更强大。此外，中国AI模型更多采用开源或开放权重模式，使企业能够在自有基础设施上更便捷地部署和运行。
“企业有充分理由将部分工作转移到成本更低的模型。既然在大多数应用场景下，中国AI模型已能胜任，企业何必还要为Anthropic和OpenAI的模型支付高额溢价？”乔治城大学安全与新兴技术中心研究员萨姆·布雷斯尼克指出。
除了降低成本外，全球企业采用中国AI模型的举措还蕴含深刻的地缘政治考量。分析认为，在特朗普政府对Anthropic的Mythos和Fable模型实施出口管制后，企业不得不重新审视依赖美国技术带来的风险。
中国AI工具性价比优势显著
总部位于旧金山的初创公司Lindy已从Anthropic的AI工具转向采用DeepSeek的V4模型。创始人弗洛·克里维洛上月在社交平台X上表示，这一转变具有“变革性”，不仅为公司节省了数百万美元，同时在“许多核心应用场景”中提升了性能。
部分企业选择混合使用中国企业的AI产品。美国最大的在线订餐和外卖配送平台DoorDash联合创始人安迪·方此前透露，公司现在将“较低级别的工作”交给中国初创公司“月之暗面”（Moonshot AI）的模型Kimi K2.6，而Anthropic的Fable仅用于“最具挑战性的工作”。这种新组合“成本更低”，但性能“大幅超越”此前仅使用美国前沿AI模型的配置。
AI基础设施初创公司Featherless AI首席执行官兼联合创始人尤金·谢赫表示，中国AI模型是“房间里的大象”。“企业逐渐意识到，‘我们不一定需要最好的模型，用更快更便宜的模型就够了’。”
德国企业西门子告诉《金融时报》，该公司希望人工智能模型具有“灵活性”，使用的模型包括来自DeepSeek和Z.ai的工具，以及来自美国前沿实验室、英伟达和法国人工智能集团Mistral的模型。
在美国AI公司调整定价模式后，企业转向中国AI工具的进程有所加速。由于Anthropic和OpenAI等美国AI公司将其部分企业服务从固定订阅费改为按使用量计费，企业使用其模型的成本显著提升。
与此同时，中国顶尖模型的能力也在不断提升，尤其在编程任务方面表现突出。Z.AI在今年6月发布的GLM-5.2获得众多硅谷技术专家的认可，表明中美模型之间的差距正在缩小。
美国风投公司安德森·霍洛维茨联合创始人马克·安德森在X上写道：“许多专业人士或AI业内人士认为，GLM-5.2是首个在美国AI模型面前毫不逊色，甚至能超越它们的中国AI模型。”
参数公开可获取降低部署成本
众多领先的中国AI工具属于开放权重模型，其参数公开可用，可托管在自有服务器上，企业可针对自身特定需求进行微调。相比之下，OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude等专有模型，主要需通过其开发者的系统或第三方企业平台进行访问。
致力于帮助企业获取AI工具的云服务提供商Together AI首席执行官兼联合创始人维普尔·韦德·普拉卡什指出，最优秀的开放权重模型比同类专有模型便宜90%以上。他强调，企业之所以愿意部署这些模型，是因为能够获得更强的控制权，能够根据自身数据调整模型。
《日经亚洲》报道称，印度企业日益依赖DeepSeek、阿里巴巴和月之暗面开发的大语言模型以控制AI方面的支出，这进一步加深了印度在尖端技术领域对中国的依赖。
未来资产印度风险投资公司首席执行官普尼特·库马尔表示，自2025年年中以来，他接触过的多家消费科技初创公司都在使用这类中国开放权重大语言模型，有助于将成本降低“一个数量级”。
得益于开发成本较低，印度用户可通过微软等服务提供商，以远低于美国同类产品的价格获取中国的开放权重大语言模型。“美国模型价格昂贵，而且很多基础性工作根本用不着它们。”有业内人士表示，“这完全是杀鸡用牛刀，或者像是在拥挤的城市道路上开跑车一样”。
规避地缘政治风险
欧洲不少企业表示，去年美国发起的新一轮贸易战，以及随后对Anthropic大模型实施的出口限制，促使它们开始重新评估对美国AI产品的依赖。
尽管美国后来取消了相关出口禁令，但英国咨询公司Newton首席AI官本·格林内尔认为，这一事件已经永久改变了市场认知。“禁令虽然取消了，但市场的信任已经发生变化。正如俗语所说，‘精灵一旦从瓶子里放出来，就再也塞不回去了’。”他补充道。
德国人力资源科技公司Timebutler首席执行官佐尔坦·贝滕布克透露，大约半年前，公司开始将部分AI任务从Claude模型迁移至阿里巴巴的千问（Qwen），目的就是降低对美国头部AI公司的依赖。公司仍然主要依靠性能最强的AI模型，但也必须为可能出现的极端情况提前做好准备。
提供开源大模型服务的平台也感受到需求快速增长。谢赫表示，自美国限制Anthropic最新模型出口之后，公司咨询量出现“爆发式增长”，其中欧洲客户增长尤为明显。他透露，其中一位客户来自格陵兰岛附近地区。美国总统特朗普曾多次表示希望控制格陵兰，这位客户对地缘政治风险格外敏感。
“他说，‘我不想把整个业务建立在闭源模型之上，因为谁也不知道未来地缘政治会发生什么’。”谢赫转述道。
加拿大AI公司Cohere首席执行官艾丹·戈麦斯表示，越来越多企业开始意识到，发展“AI主权”不仅是国家层面的议题，也关系到企业自身的经营安全。
欧洲风投机构Bullhound Capital创始人佩尔·罗曼则认为，欧洲企业对于AI供应链风险的担忧正在发生变化。“两年前，欧洲最担心的是中国；而今天，更大的担忧反而来自美国。这种变化令人震惊。”他评价道。
另一方面，印度企业采用中国AI模型的趋势也引发了人们对于印度“AI主权”战略的讨论。尽管Sarvam和Gnani等印度企业正积极开发支持本土语言的大语言模型，但整体实力仍与国际领先企业存在差距。
为了推动本国AI产业发展，印度政府于2024年启动了一项为期五年的人工智能计划，总预算约1040亿卢比。但伯恩斯坦研究公司指出，这一投入规模与中国每年高达数百亿美元的公共投资相比仍相去甚远。
印度智库“观察家研究基金会”安全、战略与技术中心主任萨米尔·帕蒂尔表示，与中美着眼全球竞争不同，印度目前发展自主大模型的目标更多还是满足国内需求。
“无论依赖美国还是中国的技术，都存在隐患，因为外部服务可能一夜之间中断，到时候你将陷入被动。”在他看来，印度必须建立属于自己的AI韧性和自主能力。