摘要：
就在中国AI在全球市场以 “高性价比”快速俘获人心之时，海外科技大厂正深陷算力焦虑。
凤凰网科技 出品
作者｜王佩薇
编辑｜董雨晴
“我们很大程度上依赖阿里巴巴的Qwen模型。它非常好，速度也很快，而且很便宜。”近期，爱彼迎（Airbnb）联合创始人兼CEO Brian Chesky的一番公开表态在全球AI圈掀起波澜。
值得一提的是，Brian Chesky与OpenAI CEO奥特曼私交甚好，但在自家产品的技术选型上却没有念及“私情”——“我们也会用OpenAI的最新模型，但在实际生产中通常不会大量使用，因为有更快、更经济的模型可供选择”。
这场选择背后，中国AI模型悄悄改写全球市场规则。
开源与便宜，中国模型的杀手锏
中国大模型的圈粉早已不是个案。
曾将Facebook用户从4500万做到7亿的硅谷传奇投资人查马斯・帕里哈皮蒂亚在播客节目中一度直言，已将核心业务负载从美国AI模型转向中国的Kimi K2模型，理由简单直接：“K2的性能够强，而且比OpenAI和Anthropic便宜太多” ；国外初创公司GlueAI创始人Evan Owen也表示，他们团队同样频繁使用Kimi K2。
《机器之心》近期在统计Thinking Machines Lab所发的新研究博客时统计，TML在该篇博客中共计点名“Qwen”38次之多，称其研究受到了 Qwen 团队研究的启发。
海外研究团队与企业用脚投票中国AI，背后是开源策略与性价比的双重胜利。
同样以阿里为例，最新Qwen3系列支持混合推理模式，思考与非思考可无缝切换，在代码、数学、Agent任务方面表现均可圈可点，且多数开源。
公开数据显示，截至2025年8月，阿里通义已开源200余个模型，全球下载量超3亿次，千问系列衍生模型突破10万个，远超 Meta的Llama系列，更一跃成为全球最大的开源模型家族。
这种开源传统与高性价比方案最初源自于DeepSeek，但很快就在中国大模型公司间普及开来。MiniMax本周发布的全新模型M2，在智能代理任务上接近GPT-5水平，但却主打限时免费策略，目前已登顶HuggingFace Trending榜单。
据《经济学人》今年8月报道，Andreessen Horowitz 合伙人爆料称，在硅谷路演的AI初创公司中，有80%可能在使用中国开源模型，而三年前，OpenAI 还在垄断市场话语权。
企业们算的是实打实的经济账，在美国之外的地方更如是。塞浦路斯的AI工具平台Latenode，其联合创始人Oleg Zankov算了笔直观的账：“DeepSeek整体质量相同，但价格便宜17倍，这使其在智利和巴西等资金和计算能力不那么充裕的地区特别有吸引力。”
海外企业接二连三地“倒戈”已经从个案转变为趋势。从金融领域来看，汇丰银行、渣打银行等国际金融机构已开始内部测试DeepSeek模型，全球最大石油公司沙特阿美更是将DeepSeek系统直接部署在其数据中心；即便是科技领域，连亚马逊AWS、微软和谷歌这些美国云服务巨头，也在向客户提供DeepSeek服务。
大佬们的思考通常更加敏锐，英伟达CEO黄仁勋在几日前的GTC大会再谈中美AI竞争时，同时点名了千问与DeepSeek，其表示，“Qwen是世界级的语言模型，DeepSeek在推理架构上的突破是革命性的。”
两种路线，两种结果
就在中国 AI在全球市场以 “高性价比”快速俘获人心之时，海外科技大厂正深陷算力焦虑。
微软的裁员风暴来得集中且猛烈，继今年5月裁员6000人后，紧接着又宣布削减9000个岗位，此次调整为两年来最大规模。微软发言人表示，此次裁员涉及不同部门、地区以及各个经验层级的员工。
从战略逻辑来看，微软裁员并非简单的人员优化，而是有着明确的战略指向——在人工智能竞争日益激烈的当下，算力成为决定企业竞争力的关键因素，微软作为全球云计算巨头，其 Azure云服务需要强大的算力支撑，从而满足客户在AI训练、推理等方面的需求。
然而现实是，高端AI芯片价格高昂，一枚英伟达H100芯片售价可达数万美元，在营收增长放缓下，裁员成平衡成本与算力需求的必选项。
全球电子商务巨头亚马逊的处境同样不容乐观，10月28日其官方宣布计划裁减约1.4万名公司职员，其裁员规模和力度丝毫不逊于微软。亚马逊人力体验与技术高级副总裁贝丝·加莱蒂当日致信员工说，人工智能是自互联网诞生以来最具变革性的技术，使企业能够以前所未有的速度创新。此次裁员旨在通过将资源重新分配到优先领域，让公司“更加强大”。
在AI领域，算力的地位堪比“石油”，是推动技术发展和商业应用的核心资源之一。目前全球高端AI芯片市场主要由英伟达垄断，芯片供应紧张且价格昂贵，进一步加剧了海外大厂的算力焦虑。
在硬币另一面，算力堆叠与资本游戏，造就了新的单体巨无霸。
北京时间10月29日晚，美股三大指数集体高开，英伟达股价开盘上涨3.2%，市值首次站上5万亿美元，成为史上第一家市值跨越这一里程碑的上市公司。市值从4万亿美元跨越5万亿美元，英伟达仅用时113天。
据市场消息，OpenAI正在筹备上市，最快于2026年提交IPO申请，或将成为人类资本史上最大一次融资事件。OpenAI对算力呈现出更为可怕的需求，每赚1美元，就要花费2.25美元，这让其与英伟达、AMD等昂贵算力基建高度绑定。
最新消息显示，OpenAI 开始向重度用户出售 Sora 生成式 AI 视频工具的额外使用积分。负责 Sora 项目的比尔・皮布尔斯在 X 平台上公布了该调整，他表示，随着用户增长，公司终将不得不缩减免费次数，“否则 GPU 资源将无法支撑”。
过去两年时间，全球AI格局悄然重塑。正如黄仁勋所言，“赢得开发者平台才能赢得AI”，中国模型以 “性能逼近顶尖、成本大幅降低、生态全面开放” 的组合拳，正在终结少数巨头的垄断时代，推动全球AI产业进入 “多元竞争、价值导向” 的新阶段。
需要说明的是，中国AI并非只有价格战。
DeepSeek发布的全新多模态模型DeepSeek-OCR，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法，过去一段时间内持续在技术社区引发讨论。
有从业者认为其本质上是模拟人脑的遗忘机制。还有技术类专业认为，该模型的核心构件视觉encoder的高效解码，为光计算和量子计算在LLM领域的引入提供了明确的技术路径。
10月31日午间，Kimi在新的技术研究报告中，提出了一种新的混合线性注意力架构 ——Kimi Linear。其特性是极大改善运营效率，被评价为一个能将KV缓存减少75%同时将吞吐量提升6倍的即插即用替代方案。
Kimi 的研究员熊狸在 X 上表示，“我很荣幸在过去一年中见证了这项伟大的工作，线性注意力在表达能力上具有巨大潜力，但在处理长上下文时存在较高的风险”。
黄仁勋在提及中美AI竞争时曾表达，“全球50%的AI研究人员是中国人。我们必须继续保持开放。AI竞争不是单一维度的，它包括能源、芯片、基础设施、模型与应用等层次。特别是，我们需要更多工程师、管道工、技工来建设AI工厂。这些都是高薪、体面的工作。美国不仅要发明AI，更要率先普及AI”。
实际上，黄仁勋表示，美国仍有可能输掉AI竞争。
要知道历史上不止一次出现过类似的故事，最终的赢家并非手握最多资本的玩家，这场不仅限于单一技术的比拼，已在开放生态与精细化服务方面展开较量。
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