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2025年初，DeepSeek-R1橫空出世。奠定了大模型新一輪軍備競賽的主旋律：即更低的成本、更強悍的性能、以及開源。

一年過去，全球大模型產業格局正由少數科技巨頭依託算力、數據和資本優勢形成的壟斷態勢，逐步轉向多極競爭與生態共建。中國大模型，陸續坐上牌桌。

全球頭部大模型API聚合平台OpenRouter的數據顯示，過去一年，中國大模型在全球市場的Token消耗佔比增長了421%。

（圖源：OpenRouter，對比日期：2025年2月8日/2026年2月10日）

可以看到，2025年初，大模型推理市場還是典型的「美系雙寡頭」結構：Anthropic一家的Token消耗佔比就達到總量的42.2%，緊隨其後的是Google，達25.8%，兩家合計接近68%。再往後，歐洲的Mistral消耗量佔8.2%，DeepSeek 6.7%，OpenAI 4.9%，Meta Llama 4.5%，整體呈現出高度集中的金字塔格局。

但到2026年初，這一市場格局被顛覆。Google雖為第一，但Token消耗佔比只有18.8%，Anthropic下降至14.7%，兩家合計僅約33%，頭部企業的控制力幾乎減半。與此同時，中國大模型Token消耗份額逼近三成：月之暗面的MoonshotAI達到14.5%，DeepSeek 9.0%，MiniMax 4.2%，Qwen也提升至2.6%。

斯坦福大學「以人為本」人工智能研究院的一份報告顯示，2025年9月，阿里巴巴的Qwen模型家族超越Llama，成為Hugging Face上下載量最高的LLM模型家族。2024年8月至2025年8月期間，中國開放模型開發者佔Hugging Face總下載量的17.1%，略高於美國開發者的15.8%。與此同時，自2025年1月以來，基於阿里巴巴和DeepSeek發布的開放模型的衍生模型上傳量超過了基於美國和歐洲主流模型的衍生模型。

（圖源：斯坦福大學以人為本人工智能研究院《Beyond DeepSeek:China’s Diverse Open-WeightAI Ecosystem andIts Policy Implications》）

為什麼中國大模型能快速起量？答案在於性價比。Artificial Analysis的測算顯示，按「每美元可獲得的模型智能」計算，DeepSeek、MiniMax等中國開源模型顯著優於Gemini、Claude、ChatGPT等閉源模型。企業不只比誰聰明，更比誰「划算」。

（圖源：如上）

上述報告中提到的ChatBot Arena得分也顯示，中國頭部大模型各有獨特優勢：阿里巴巴的Qwen3系列在多模態和多語言性能方面表現尤為出色；DeepSeek的R1模型在逐步推理方面表現優異；月之暗面Moonshot AI的Kimi K2模型擅長編碼和工具使用；而智譜的Z.ai的 GLM-4.5模型通過多專家訓練整合了這些能力，從而實現了均衡和通用的能力。

（圖源：如上）

從商業化的角度看，大模型行業其實已經從「技術展示」走到了「開店做生意」的階段。現在主流廠商的變現邏輯基本可以歸納成四方面：賣調用、賣授權、賣方案、賣服務。這也意味着，大模型正在從一個「模型產品」，變成一整套「AI服務體系」。

第一條路，是API調用。簡單理解，就是「按次收費」。企業不需要自己訓練模型，只要通過標準接口接入能力，用多少付多少，像用水電一樣。這是目前最主流、最穩定的收入來源。Grand View Research的數據就顯示，2024年中國AI API市場收入已經達到35.6億美元，到2030年預計接近19億美元，年均增速超過32%。說白了，模型正在變成新的「雲服務」。

第二條路，是行業授權和定製方案。很多行業，比如金融、政務、製造，對數據安全和專屬能力要求很高，不可能直接用通用模型。這時廠商會做模型微調、私有化部署，甚至為某個行業打造專門的「行業智能體」。這就是「模型即服務」（MaaS）。像科大訊飛這樣的公司，已經在做「模型底座+行業知識庫+業務插件」的組合，賣的不只是模型，而是一整套能直接幹活的系統。

第三條路，是增值服務。模型本身只是起點，企業真正用起來後，還需要數據整理、知識庫搭建、RAG檢索增強、模型監控、效果評測、智能體開發平台等配套能力。這些服務讓廠商可以持續參與客戶的長期運營，而不是「一錘子買賣」。隨着企業用得越深，模型管理、安全審計、性能優化這些服務的價值也會越來越高。

普華永道（PwC）在其報告《Sizing the Prize》中預測，到2030年，AI將為全球經濟貢獻15.7萬億美元，相當於全球GDP的14%增長。2026年，站在全球AI產業「價值爆發」的臨界點，中國大模型還會給我們帶來什麼驚喜，值得期待。