智谱推进和海外云厂商合作，中国开源模型“出海”如何变现？

8月31日，智谱管理层在公司2026年中期业绩发布后透露，公司正在推进与海外云厂商的合作，计划以开源模型本地托管加收入分成的模式拓展“出海”，预计在未来1-2个月内公布进展。

凭借日渐媲美海外前沿模型的性能以及显著的价格优势，中国大模型“出海”势头增强。财报发布前的8月26日，智谱认领被外界戏称为“牛来”的匿名模型Ox Alpha。上线前，这款模型在海外的OpenRouter等平台上进行了大规模测试，并成为该平台8月24日至8月30日一周内Token（词元）消耗量最高的模型。

作为大模型聚合平台，OpenRouter的数据虽然无法代表大模型市场上的Token使用全貌，但能在一定程度上反映不同模型的受欢迎程度。OpenRouter平台的数据显示，最近一周（8月24日至8月30日），Token消耗量前9位的大模型中，中国和美国分别占据6席和3席，二者各自的Token使用量总和分别为55.16万亿和17.07万亿。

瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮在9月1日的媒体分享会上告诉记者，过去衡量模型竞争力的指标较为单一，关注绝对的模型能力。但随着顶尖模型成本攀升，以及行业整体模型能力的提高，从今年中开始，海外的模型使用方对AI账单有了更强的ROI（投资回报率）管控意识，开始强调模型的性价比。

“中国模型的相对优势显现出来。”熊玮认为，角逐全球AI市场时，中国的大模型展现出比之前更强的竞争力。

Token账单“烧不动”之后

今年早期，“Tokenmaxxing”（词元最大化）的风潮在硅谷蔓延。其核心逻辑是将Token消耗量直接等同于生产力，鼓励尽可能多地使用Token。一项引发广泛争议的事件是，有Meta的员工创建了一个内部数据仪表盘，用于追踪公司超8.5万员工的Token使用量。

然而，“Tokenmaxxing”导致AI账单飙升，科技巨头们不得不紧急刹停。大概从5月开始，亚马逊取消Token使用量排行榜，Meta对员工设置Token消耗的限制，微软也开始遏制过度消耗Token的行为。

熊玮说，行业逐渐意识到，单纯追求Token使用量并非最优策略。“Tokenmaxxing”除了造成AI账单居高不下，甚至超出预算，也很难衡量Token消耗所带来的经济价值。从年中开始，越来越多的模型使用方转向以ROI为导向的资源配置，追求绝对的性能领先与性价比的平衡。

“这一转变，将提升市场对中国模型成本效益优势的认可。”熊玮表示。

从成本端来看，美国顶尖模型的调用价格显著高于中国。Artificial Analysis平台一项衡量模型使用成本的数据显示，Claude Fable 5.1在前沿AI模型中的成本最高完单次任务耗费3.69美元。反观中国模型，尽管经历了涨价潮，但成本最高的Kimi K3单次任务也仅需0.84美元。二者相差约4.4倍。

Artificial Analysis平台上不同模型的单次任务成本。

成本相对更低的同时，中国模型的性能也在加速追赶。6月以来，智谱、Kimi、DeepSeek等中国公司相继推出引发海外热议的新款旗舰模型。特别是月之暗面在7月发布当时全球参数最大的开源模型Kimi K3之后，迅速登上Frontend Code Arena（前端编程竞技场）排行榜榜首，被马斯克评价为“令人印象深刻”。Artificial Analysis平台的排名显示，Kimi K3、智谱GLM 5.3、阿里千问Qwen3.8、DeepSeek V4 Pro等中国模型的智能水平，与Anthropic和OpenAI旗下的顶级闭源模型性能相比仅略逊一筹。

Artificial Analysis平台上不同模型的智能排名。

熊玮认为，中国模型一直具备系统性的价格优势，加之绝对能力水平不断提升，迈过了高可用性的门槛，这使得企业或开发者在选择模型时，有更强的意愿将中国的开源模型用于工作流的搭建或实际任务执行。

OpenRouter的数据显示，从今年五六月开始，中美大模型的Token消耗量出现分化，中国的大模型调用量超过美国，并在随后数月扩大领先幅度。

中国的开源大模型开始真正进入一些海外公司的工作流。美国外卖巨头DoorDash、全球旅行房屋租赁平台爱彼迎、德国西门子等外企，已逐步将后台AI模型切换为中国产品。

7月，DoorDash联合创始人安迪·方（Andy Fang）在个人社交账号上透露，该平台将“较低层次的工作”委托给了中国初创公司Moonshot AI开发的模型Kimi K2.6处理，而Anthropic的Fable模型只负责“最困难的工作”。DoorDash公司称，新的模型组合，以更低的成本实现性能大幅提升。

据熊玮判断，全球大模型市场将日益分层。前沿模型可能仍凭借处理复杂、高价值任务的能力，保持价格溢价；与此同时，在企业真实工作环境中，存在大量价值量和风险较低，或重复性高的工作，高性价比模型有望在这些高调用量、对ROI敏感的工作负载中获得更广泛的应用。“这为中国大模型在全球市场扩大份额创造了长期机会”。

开源模型“出海”变现之路

和海外顶尖模型多采用闭源路线不同，中国的主流模型普遍选择开源，并采用较为开放的许可协议。这意味着用户通常可以直接本地化部署和商用，而无需向模型厂商支付费用。

“开源意味着在某种程度上，这些公司需要牺牲一些潜在的商业化收益，来换取模型使用规模的最大化。”熊玮认为，开源模型的商业化方式确实不如闭源模型直接，“这也是海外投资者对于中国模型未来长期商业化前景的顾虑”。

野村证券在7月下旬一份研报中指出，尽管开源策略会在一定程度上牺牲直接商业化的机会，但它可以降低用户的采用门槛、扩大海外影响力，推动模型在多个云平台和硬件环境中的部署，同时让海外客户对数据、基础设施和定制化拥有更大的控制权。

面对开源与变现之间的张力，部分中国开源模型厂商近期发布新模型时调整了许可协议，增加被许可方商业化行为的限制条款。

8月初，阿里发布的Qwen3.8-Max模型的许可协议明确，如果被许可方或其任何关联方运营MaaS或“AI工作助手”业务，且在任何连续12个月内的总营收合计超过5000万美元，那么被许可方商用之前必须获得阿里的单独许可。

此前，Kimi K3的开源许可协议也采取了类似的做法：如果被许可方或其任何关联方运营MaaS（“模型即服务”）业务，且被许可方及其关联方在任何连续12个月内的总营收合计超过2000万美元，则被许可方在使用K3模型进行商业化之前，必须与月之暗面另行签订单独协议。

另外，中国模型厂商在推进和海外云厂商的合作，拓展分销渠道。据媒体8月下旬报道，月之暗面正在微软、亚马逊以及谷歌谈判收入分成协议，让这些美国云厂商托管Kimi K3模型，月之暗面寻求的分成比例最高可达30%。而在8月31日的业绩会上，智谱方面透露，此前已与亚马逊云（AWS）在分发层面启动初步合作，目前正在与欧美两家较大的云服务商及独立模型公司洽谈。

投行高盛指出，与海外云服务提供商合作的一项好处在于，中国模型厂商在获得收益分成的同时，无需自行承担推理或计算成本，从而带来毛利率的提升。

不过，中国模型“出海”仍面临地缘政治的不确定性风险。熊玮表示，一些国外投资者担忧，开源模型在全球范围内的大规模推广是否会受到监管层面的干预。在她看来，开源模型本身可被公开下载部署，如果监管管得太死板、太细，在实际执行层面将面临难度。

采写：南都N视频记者 杨柳