11月3日，硅谷风投门罗风投（Menlo Ventures）发布第四年度《2026：企业AI现状》报告：美国企业花在开源大模型上的支出，89%付给了中国模型。但先别急着震撼，得看清这个89%的分母——开源模型处理了约19%的token用量，却只占企业模型支出的4%。换句话说，中国模型近乎通吃了美国企业AI钱包里的"开源档"，而这个档位本身只有整个钱包的二十五分之一。这个数真正的分量不在规模，在方向。Menlo Ventures官网36氪
口径写在报告里：调研对象为近400名美国企业AI决策者，其负责的AI支出合计超过40亿美元，问卷由Morning Consult在2026年9月8日至26日执行；美元数字均为门罗基于问卷、财报与第三方数据的自下而上估算。89%的内部拆分是：Kimi一家拿走61%，DeepSeek占15%，GLM占11%，通义千问3%，西方开源里份额最高的Meta Llama只剩7%。Menlo Ventures官网36氪
价格差出五倍，用量涨了二十倍：性价比到底高在哪
先看价格。过去一年，开源模型token均价下跌约三分之二，降到每百万0.13美元；闭源模型混合价只跌了24%，仍有0.70美元——价差在五倍以上。用量端更猛：开源模型月token处理量涨了22.5倍，冲到约2.9千万亿个。Menlo Ventures官网36氪
但钱没跟上：开源模型的支出份额反而从6%滑落到4%——量翻二十多倍、价跌三倍多，增量收入先被价格战吃掉了。所以"性价比高"必须说准确：它对用的人是真高，对造的人未必高。Menlo Ventures官网
调用量的风向同样偏中国模型。OpenRouter在10月26日至11月1日这一周的排行里，DeepSeek以29.8%的文本请求份额排在所有作者第一位，中国模型已连续27周超过美国模型，周调用量前五名里占四席。36氪
买的不只是便宜，是开源前沿本身
门罗报告对份额的解释是能力：中国模型"定义了开源前沿"，才拿到这89%。案例比说法更硬。Cursor的Composer 2直接建在Kimi K2.5上，推理跑在Fireworks。Harvey的模型Tenet，基座不是股东OpenAI的GPT，而是Kimi K3。36氪Menlo Ventures官网36氪
渠道也在打开：11月5日，Kimi K3.1 Pro登陆微软Foundry，成为微软云上第一个采用收入共享模式的开源权重模型，此前它已进入AWS——全球两朵最大的云，先后给中国开源模型发了"入场券"。开放权重给企业的是一把能自己磨的刀：能后训练、能私有部署、能按任务特化。这份报告里，企业基于开放权重做后训练的采用率也从6%升到了10%。36氪Menlo Ventures官网
89%背后的三盆冷水
第一盆：大头钱仍在闭源旗舰手里。Anthropic从40%涨到55%、OpenAI从27%涨到31%，两家吃掉86%的企业LLM API支出；前沿模型的支出份额则从35%升到63%。而Kimi K3、DeepSeek V4、GLM-5.3这批"近前沿"开源模型加在一起，占企业LLM API支出还不到5%——能力到了，最贵的命根子任务还没交出去。知乎Menlo Ventures官网
第二盆：89%不等于钱都进了中国公司口袋。权重可以免费下载，跑模型却要卡、要电、要机房：相当一部分开源推理跑在Fireworks、Modal这类美国推理云上，两家今年的收入年化规模都过了10亿美元。中国模型拿走的是生态位，算力账单有一部分被美国基础设施方收走。知乎
第三盆："够用且便宜"有任务边界。Artificial Analysis把智能指数升级到v5、加大私有测试集与科研任务权重后，已开放权重的国产主力DeepSeek V4.1 Flash与GLM 5.3只排到第14和第15；在Terminal-Bench-Science上，领先闭源模型能完成约六成任务，大多数中国开源模型停留在10%左右。中国开源模型的强区在编程与智能体这类高频、可验证的任务——用一位分析者的话说，这不是技术碾压，是产品定位精准加上西方开源断档。知乎知乎
还有一层必须说清：这份报告与它描述的对象有利益交叠——门罗风投2023年首次投资Anthropic并持续跟投，OpenRouter也在其投资组合里、同时充当token数据的交叉验证源，且OpenRouter用户比企业买家更偏个人开发者。所以89%适合读成"调研样本里的份额趋势"，而不是审计后的财务事实。知乎
账要重算：智能体时代的性价比
这些数字背后，计价方式本身正在变。OpenRouter上智能体已占全部token的80%，每周约130.9万亿，约为人类用量的7倍；智能体一次会话里，缓存读取可占token的95%以上，连Opus 5.5的缓存读取也只要每百万0.20美元。当机器替人用AI，企业算的不再是单token标价，而是这件事一次干完的总花费：便宜模型能把活一次干成，性价比就被瞬间放大；便宜模型反复跑偏、要人盯着返工，省下的token钱会连本带利还回工时里。知乎
下半场看两个数字就够：开源的支出份额能否越过4%往上走，"近前沿"阵营能否突破5%拿下更多旗舰级任务。前者决定89%是里程碑还是天花板，后者决定"定义了开源前沿"能不能兑换成一张稳定的账单。
