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AI行业的竞争，正在从“谁的模型更强”逐渐转向“谁能让更多人用得起”。

过去几年，海外开发者和企业在选择大模型时，往往优先考虑 OpenAI、Google 等头部厂商。但随着生成式AI应用规模扩大，模型调用成本开始成为新的约束条件。对于大量创业公司而言，一次请求背后的 Token 费用，直接影响产品能否跑通商业模式。

这种变化正在给中国AI模型带来新的机会。

数据显示，DeepSeek 在云平台 Vercel 上的 AI 流量占比已经从今年5月不足1%，提升至17%。与此同时，AI模型聚合平台 OpenRouter 的数据显示，2026年上半年 DeepSeek 使用量实现翻倍增长，成为平台上最受欢迎的模型之一。

市场变化并非偶然。过去一年，海外AI创业公司经历了一轮重新计算。早期阶段，企业愿意为更强能力支付高额费用，但当AI应用进入日常生产环境后，成本问题开始暴露。一个客服机器人、一套代码助手、一个企业知识库系统，背后可能每天产生数百万甚至数亿 Token 消耗。

模型性能提升固然重要，但价格和效率决定了应用能否大规模铺开。

这也是中国AI公司切入海外市场的一条现实路径。相比单纯追求更大的模型规模，DeepSeek、阿里巴巴、Moonshot AI 等企业更多强调模型效率、开源生态以及较低使用门槛。对于开发者而言，这意味着可以用更低成本测试产品，也降低了早期创业阶段的资金压力。

类似变化其实已经在软件行业出现过。过去云计算市场发展过程中，企业并不会永远选择最昂贵的基础设施，而是在性能、价格和灵活性之间寻找平衡。AI基础设施正在经历相似阶段。

从 OpenRouter 的数据看，增长的不只是 DeepSeek。包括小米、MiniMax、腾讯等中国模型的 Token 使用占比也在持续提高，而 Google 与 OpenAI 的市场份额出现下降趋势。

这并不意味着海外AI巨头正在失去优势。OpenAI 和 Google 依然掌握大量企业客户、开发者生态以及强大的基础模型研发能力。但市场正在出现更多分层需求：部分用户需要顶级模型解决复杂任务，另一部分用户则更关注成本可控、部署方便以及开放程度。

对于中国AI企业来说，海外市场的突破口可能并不在于正面复制美国公司的商业模式，而是在开发者生态和成本效率上寻找差异化空间。

尤其是在开源模型逐渐成熟后，AI竞争的战场正在从实验室转向应用端。谁能够让开发者更容易接入模型，让企业更低成本地部署服务，谁就可能获得更大的生态影响力。

当然，低成本并不是长期护城河。随着全球模型竞争加剧，各家公司最终仍需要在推理效率、安全能力、企业服务和生态建设上持续投入。价格优势可以帮助模型获得第一批用户，但能否留住用户，取决于模型在真实业务中的表现。

眼下，中国AI模型在海外市场的增长，释放出一个明确信号：全球AI格局正在从少数巨头主导，转向多模型、多生态并存的阶段。未来几年，模型之间的竞争或许不会只有一场“能力排名”，还会是一场围绕成本、开放性和商业落地速度的长期较量。