国产开源模型，正在成为硅谷云厂商的新生意

9月18日，亚马逊云科技官宣，旗下大模型服务平台Bedrock正式托管Kimi K3。国产模型上线海外云平台并非新鲜事。但是作为开源模型，开始让美国云厂商愿意"交钱" ，Kimi确实是独一份。

不只亚马逊，微软、谷歌美国另外两大云厂商也都在和Kimi洽谈合作。此外，据我们了解，智谱、MiniMax同样也在寻求和海外云厂商合作，希望能加速推进海外企业使用便宜好用的AI模型。

这也意味着面向海外开发者和创业者的国产开源模型，有机会进入海外大企业客户，分享到企业AI的红利。亚马逊云科技此前还称，除了托管K3外，双方将联合打造行业解决方案，解决企业AI最后一公里的业务和个性化集成难题。

目前并未对外公开具体合作方式。但9月10日，月之暗面发布的登月计划已经明确，在解决企业最后一公里的问题上，Kimi和集成商伙伴共建FDE（Forward Deployed Engineer，前端部署工程师）队伍，深入客户现场。

不过Kimi只负责模型能力，其他的都交给合作伙伴。这种开放生态的做法，和此前硅谷流行的模型厂商自建FDE模式不同。过去十周，整个硅谷包括Anthropic、OpenAI、微软在内的多家巨头投入上高达近百亿美元，组建FDE团队，驻场推进企业级AI落地。

原本不受重视的岗位突然变得抢手，Anthropic甚至开出78万美元的年包，抢注企业AI落地红利。

而在这场抢注企业级AI落地的过程中，K3为什么突然变得很抢手？昔日深度绑定Anthropic或者OpenAI模型的云厂商们，为什么又反过来支持一个中国开源模型？

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K3撕开了一道口子

整个 7、8月，硅谷AI界都弥漫着一种微妙的情绪。

8月22日，一家AI模型路由公司Vercel AI CEO Rauch发了一条X，“这可能是开源模型token调用量创纪录的一天”。短短两个月，开源模型的token使用量从不到3成飙升到超过6成，实现了对闭源模型的反超。

Rauch还暗示，这可能只是个开始。因为企业级采用AI尚处早期，当运行框架（harnesses）、命令行工具（CLI）、集成开发环境（IDE）、软件开发工具包（SDK）等都适配模型改造完成后，切换成本降低，开源的成本优势会加速释放。

Vercel AI主要面向的是开发者，初创企业和技术团队。他们的token消耗变化虽然不能等同于全行业，但似乎也释放一个信号，开源模型的爆发式增长已经开始，尤其当开源模型性能逐渐逼近闭源模型时，它可能会打破前沿模型构建的入口卡位。

开源模型里最受关注的还是国产模型。在Hugging Face2026年春季报告的数据中，中国开源模型下载占比高达41%。开发者用脚投票的数据显示，Kimi K3的8月下载量高达201万次，GLM-5.3下载量97万次，DeepSeek V4Pro下载量是56万次。

Kimi K3于7月16日正式上线并开源，100万token上下文窗口，原生视觉能力，也是全球首款开源3T级模型。

Artificial Analysis等多项独立测评将K3列入全球第一梯队，排在它前面的只剩Claude Opus 5、Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol三款闭源旗舰。在Arena的前端开发（Code Arena）实测中，K3以76%的胜率登顶，压过了闭源产品。

图/彭博社

K3带来的震撼还不仅限于，以更低的成本优势逼近闭源模型性能。一些创业者开始在K3的开源模型基础上做后训练、微调，做各种垂类模型。全球最贵的AI Coding工具Cursor今年3月发布的编程模型Composer 2，基于Kimi K2.5 做了后训练。硅谷一家估值155亿美元的法律AI公司Harvey，基于K3后训练出首个自研模型Harvey Tenet。

硅谷的投资人们纷纷表示，K3等开源模型有利于初创公司打造高性能、低成本垂直模型的能力。

美国科技投资人Gavin Baker称，"Kimi K3可能是AI的重要拐点，对Anthropic和OpenAI是潜在利空，但对世界上几乎所有其他公司是净利好"。

开源模型实际上降低了垂类模型的进入门槛。创业者完全不用从0到1，花费巨资做预训练，只需下载部署开源模型后，结合自身专业优势，借助后训练就可以快速推出高性能的垂类模型。这也是为什么开发者社区、创业者们会如此钟爱开源模型。

02

云和模型厂商各有心思

尽管K3激化了美国国内长期以来在开源模型、闭源模型上的争论，但即便是在硅谷，也有一些企业家支持开源。K3上线后不到10天，黄仁勋发出人生第一条X，公开支持开源。

他还发起一封联名信，倒逼舆论强行战队，最后有230家科技公司联合签名，不仅聚集了微软、亚马逊、谷歌等超大规模云厂商，还包括AI算力云、推理云、边缘云、存储、算力等数十家基础设施公司。

这也就是说，在开源模型的阵营中，几乎所有云厂商、服务商都选择了开源模型。为何整个算力生态罕见地站在了开源一侧，因为只有模型层保持竞争，芯片和云才不会被单一买家定价。

在过去很长时间，云厂商等巨头和闭源模型厂商捆绑很紧，亚马逊深度捆绑Anthropic，微软深度捆绑OpenAI，谷歌深度捆绑自研模型和Anthropic。

但今年以来，模型厂商越来越强势。拥有定价能力的闭源模型公司，一方面开始打破和云业务的独家合作，将业务放到更多云里时，另一方面下场自建部署团队，做交付，这些都在打破云厂商和闭源模型深度绑定的原有利益格局。

今年2月，OpenAI还获得了亚马逊500亿美元的投资，而亚马逊此前已经是Anthropic的重要投资者。更有意思的是，亚马逊和谷歌云同时又是Anthropic等模型的云服务渠道。换句话说，AI巨头之间既是资本上的投资者，也是基础设施和模型服务上的合作伙伴，彼此的竞争与合作正在交织在一起。

模型公司在AI上定价能力，短期看已经给企业带来影响。2026年上半年，Anthropic的毛利率从38%飙升到70%以上，已经率先实现盈利。但到了财报季，很多科技公司发现模型按照token计费后，公司成本蹭蹭叠高。

Uber在第一季度就花光了全年的预算，6月30日，微软高层看到账单后，开始限制内部数千名工程师限制使用Claude模型。

更长远的忧虑是，此前深度捆绑的关系解绑后，不同云厂商都可以售卖同一款模型，没有差异化，只能互相压价，利润被模型层吸走。如果闭源模型长期掌握定价能力，开始垂直整合自建FDE团队，自己下场做交付、做云、做算力，云厂商可能会成为被绕开的管道。

硅谷顶级风投机构创始人Gavin Baker给出一个相对尖锐的判断，“如果只有 2-3家闭源模型厂商拥有90%的推理毛利，他们往下垂直整合，会吞掉芯片、电力、云和软件。”在他看来，模型开源可以增加竞争，降低顶尖模型的利润率，这会让所有行业受益。

在这样的背景下，云厂商们必须寻找新的出路，才不至于陷入被动。9月18日，亚马逊的模型开放平台正式托管Kimi K3，并且按照开源协议与月之暗面分成。这是中国AI公司第一次与美国云厂商达成收入分成协议。

不仅亚马逊，微软Azure、谷歌云都在与Kimi谈判托管合作。据路透社报道称，Kimi可能从合作中获得30%的分成比例。

从某种程度上看，这次合作的官宣，可能会改变AI产业走向。它相当于从商业现实上，解决了开源模型长期面临的如何赚钱的问题，也让模型开放权重脱离政治地缘的限制，第一次变成可以被海外任何企业放心采购、部署并付费的商品。

03

更轻、更开放的生态

如果说开源与闭源之争，争的是模型能力如何被商业化，那么Kimi作为开源模型的代表，正在展现出另一种可能，那就是模型本身也可以通过开放生态获得商业收入。

在AI部署落地的“最后一公里”上，Kimi没有像一些海外闭源模型厂商那样自建FDE团队，而是延续了开放生态的路径，把模型交付、部署和行业适配更多交给云厂商、开发者和合作伙伴。

在Kimi9月10日发布的“登月计划”中，Kimi明确自身只专注于模型智能和产品表现，让合作伙伴完成交付的最后一公里。目前，它已经和中软国际、金山云、华胜天成、亚康股份、亚信科技等第三方服务商合作。

这与它在云厂商上的策略一脉相承，轻资产、生态化、把重的部分交给别人。月之暗面没有选择自己养几百人甚至上千人的驻场团队，仅提供模型能力和Agent底座，其余出人、出行业经验和客户关系的活，都交给合作伙伴。

这一点又和OpenAI、Anthropic背道而驰。今年5月，OpenAI和Anthropic，几乎同一天和多家金融机构宣布成立合资公司，组建FDE团队，其中OpenAI的部署公司，初始融资40亿美元，公司估值直接拉到100亿美元。通过收购英国AI咨询公司Tomoro，一次性收编了150名经验丰富的部署专家。

在强调战略定位时，OpenAI甚至一改口风说，从day one始，它就是一家专注于模型和部署的公司，完全不提C端应用了。Anthropic的部署公司也不甘示弱，部署公司融资12亿美元。

海外模型的这场FDE军备竞赛，本质上因为模型能力差异正在收窄，想要通过FDE深度绑定客户业务流程，建立护城河。因为AI产业价值核心已从模型能力本身，转向谁能率先走进走进企业，创造价值。

当模型沦为基础设施时，模型本身不再具备定价权，AI价值链条也会同步往下游应用转移。谁能真正走进客户的业务流程、理解客户的行业痛点、对最终结果负责，谁才能在下游赛道胜出。

被资本推到接近万亿美元估值的海外闭源双雄，自然不甘心只扮演一个基础设施的角色，往下游应用垂直整合，获得更大的价值回报，或许是他们当下的最优解。

但这也不是完全没有风险。从前沿技术公司，到下场去做深度服务商，这是两条完全不同的逻辑。后者考验的是如何更懂企业和客户，打通企业分散在各处的数据系统，以及流程等，销售的不再是纯粹技术能力，更要知道AI技术能带来什么样的业务改变。

这一点连首创 FDE模式的Palantir公司都摸索了十几年，才真正实现盈利。大部分服务商起初都会低估驻场服务客户面临的各种组织和重投入挑战。

在 麻省理工学院NANDA发布研究中，95%的AI落地项目没有为公司带来真正效益。失败的原因是通用模型尽管在专业领域获得高分，但在真实处理企业业务时通常会卡在组织流程以及内部彼此隔阂独立的各种系统。

对 Kimi、DeepSeek这样的独立模型厂商而言，无论资金还是算力都无法和海外巨头匹敌的情况下，自建FDE部署团队不现实。选择和第三方合作的方式，既能让公司更聚焦AGI，也能一起和合作伙伴在生态拓展中获益。

资本市场对此反应迅速。中软国际7月20日官宣与月之暗面签署“登月计划”Token分成及联合创新合作协议，当日股价上涨23%，盘中一度涨超37%，成交放量至平日的约15倍；亚信科技8月25日公告签约后，次日盘中一度上涨25.4%。

其实，无论闭源还是开源，整合上下游还是开放生态，终局可能都不是简单的二选一。苹果利用闭源IOS系统，垂直整合上下游获得最大利润，而谷歌的安卓系统依靠开放生态占据了最大市场份额。

不管怎样，一个趋势已经越来越清晰，在AI应用真正大规模爆发之前，云平台、模型厂商和服务商都在扩充，甚至自建FDE队伍，争夺AI落地的最后一公里。

如此竞争之下，很难说某一家AI企业能吃掉整条产业链。与过去由苹果等少数平台型公司主导一个时代不同，AI的产业链更长，参与者更多，谁能在其中占据多大份额，还远没有定论。

文｜柳嘉

编辑｜吴寻