全球大型企业和初创公司正加速转向成本更低的人工智能模型，其中阿里巴巴、DeepSeek、智谱GLM等中国大模型被广泛采用。该趋势正对OpenAI和Anthropic形成显著降价压力，威胁其盈利路径。

企业通过在第三方模型与自建开源系统间动态切换，构建智能体工作流：常规任务调用高性价比中国模型，复杂任务才启用ChatGPT或Claude。有企业高管称此模式最高可降低AI辅助工作成本95%。

漏洞检测公司Detail创始人Dan Robinson已将90%工作负载从Claude和Gemini迁移至自建模型及智谱GLM系列。Citadel Securities指出，Silicon Data LLM Token支出指数下滑与此类模型替代直接相关，该指数衡量每百万LLM Token的市场支付价格。

知情人士透露，OpenAI正考虑大幅下调Token费用，此举发生于预期Anthropic将跟进降价之前。OpenAI CEO奥尔特曼承认成本已成为‘极为棘手的大问题’。两家公司年烧数十亿美元算力支出，均已提交IPO秘密申请文件。

哥伦比亚大学工程学院副院长Vishal Misra指出，多数任务无需顶级模型，开源模型性能已足够，AI高溢价时代正在终结。微软发布轻量级模型，英伟达推出Nemotron低成本模型家族并资助开源AI初创公司Reflection。

Vercel平台数据显示，DeepSeek使用份额由4月1%升至5月17%；OpenRouter平台显示，自5月中旬起DeepSeek稳居最常用AI模型厂商首位。2025年秋至2026年春，其高支出客户群体中开源模型Token使用量增速为闭源模型的四倍，超500家组织完成从专有模型向开源模型迁移。

AI执行助理公司Lindy测试DeepSeek V4模型后发现，其在收件箱管理、日历调度、邮件起草及会议记录等任务上表现与Anthropic Sonnet相当，邮件分类尤佳，成本仅为后者的十分之一。该公司仍保留Sonnet用于内部编码，但整体已节省数百万美元。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。