硅谷老牌风投门罗风投（Menlo Ventures）当地时间11月3日发布第四份年度报告《2026年企业AI现状》：美国企业花在开源AI模型上的支出，89%付给了中国模型。份额榜的前三名依次是月之暗面的Kimi占61%、DeepSeek占15%、智谱的GLM占11%，西方开源模型里使用最多的Meta Llama只拿到7%。观察者网第一财经
这个89%有两道容易看漏的边界。第一道是口径：它统计的不是美国企业的全部AI支出，而只是其中“开源模型”这一格——同期开源模型捕获的企业支出份额只有4%，还比上一年的6%更小。第二道是收款方：开源权重本身免费下载，这笔“模型支出”的相当一部分，并不直接落进中国模型公司的口袋，下面细说。知乎
先看清大盘：89%长在4%的小格子里
报告的核心数据来自门罗风投委托Morning Consult的调查，今年9月8日至9月26日访问了400名美国企业决策者，他们负责的AI支出总额超过40亿美元。大盘本身涨得很快：2026年美国企业AI支出预计达1768亿美元。其中Anthropic、OpenAI、谷歌三家闭源公司合计拿走了1227亿美元，占比从一年前的50%升到69%。美国企业AI市场的收入重心，暂时还握在闭源巨头手里。观察者网经理人杂志知乎
要读懂89%，得看这4%的另一面：开源模型同期处理了约19%的token用量，比一年前的11%翻了近一倍。干的活接近两成，收的钱只有4%——用量与支出的脱钩，正是理解“便宜还能拿走89%”的钥匙。知乎
美国企业为什么把票投给中国开源模型
最直白的是价格。开源token的平均单价一年跌了3.3倍，降到每百万token约0.13美元，闭源模型的混合均价虽有下降，仍要每百万约0.70美元，差着5倍。企业买这些便宜算力，跑的多是分类、抽取、摘要、代码补全、批量处理这类“大众任务”——不需要旗舰闭源模型的最后一口气，需要的是稳定、够快、单价撑得起规模。知乎
更关键的一票来自控制权。开放权重让企业能把模型部署在自己手里、拿自有数据继续训练，从而降低成本并减少对头部模型公司的依赖；做后训练的AI开发者比例已从2025年的6%升到今年的10%，其中91%借助外部伙伴完成。观察者网
把量撑起来的最大客户其实不是人，是智能体。OpenRouter上智能体已贡献80%的token用量，约为人类直接使用量的7倍，自今年2月超过人类用户以来又增长了37倍。这类机器用户反复读同一段上下文，会话里95%以上的token是按最低价计费的缓存读取，对单价极其敏感，正好落在高吞吐、低价的中国开源模型的主场上。用量趋势也在同向验证：10月26日至11月1日当周，中国大模型token调用量已连续27周超过美国模型，前五名里占四席。观察者网第一财经
账单上的89%，不等于进账的89%
权重免费，“支出流向中国模型”到底流向了谁？调查口径是把企业花在模型上的钱归到所用模型名下，而企业真金白银购买的大头是推理算力：91%的后训练开发者借助外部伙伴，其中一半用Fireworks、Modal这类推理云。典型案例是Cursor：它直接以Kimi K2.5为底座构建Composer 2，推理基础设施由Fireworks提供——模型出的是中国的权重，算力收的是美国的账单。所以“89%是中国模型”不等于“89%是中国公司的收入”，这句话必须分开。知乎观察者网
但这并不削弱这个数字的分量，反而说明中国开源模型正在从“被调用的基础设施”变成“被再加工的原材料”：当美国头部应用的核心产品长在Kimi的权重上，换底座就不是换个API供应商，而是重写技术栈。比起榜单名次和社区下载量，美国企业的付费行为是中国模型出海第一次拿得出的第三方账单。
冷水同样来自同一批数据：在综合能力评测上，最强闭源模型与最强开源模型仍差着10分上下，任务难度一上升，预算就会回流闭源——这正是三巨头份额与客单价同步上涨的原因。报告自己也承认，这个市场仍处早期：真正做后训练的企业开发者还只有10%。知乎
接下来值得盯的是三个信号：开源支出份额能否止跌回到4%以上、后训练采用率是否继续爬坡、OpenRouter周榜上中国模型的连续领先还能延长多久。89%证明的是，美国企业已经在“够用且便宜”这一格把中国开源模型当成默认选项；而整个企业AI大盘的重心，暂时还在更贵的闭源模型那边。
