撰文：晚点团队
中国大模型的远征。
文丨李赓
编辑丨唐健博
2026 年 6 月 17 日，智谱发布 GLM-5.2，在 Artificial Analysis 智能指数中排名全球第三，富瑞发布研报称其为 “中国 AI 的发展里程碑”。不到一个月，7 月 16 日深夜，月之暗面发布 Kimi K3。2.8 万亿参数，1679 分登顶 Frontend Code Arena，Artificial Analysis 智能指数 57 分——全球第三，开源历史最高。发布 48 小时内，用户请求量逼近算力集群的物理极限，月之暗面宣布暂停 C 端新订阅；72 小时内，美股 AI 板块蒸发 4700 亿美元，费城半导体指数一周下跌12.5%。市场称之为 “DeepSeek 时刻2.0”。8 月首周，全球最大的 AI 模型调用平台 OpenRouter 上，排名前 10 的模型有 6 个来自中国。排第一的 DeepSeek V4 Flash 单周处理8.2 万亿 tokens，环比上涨超过 999%。美国最强的 GPT-5.6 Luna 排在第五。该平台 47% 的用户是美国开发者，中国用户只占 6%。a16z 合伙人马丁·卡萨多向《经济学人》透露：前来融资的硅谷 AI 初创公司中，使用中国开源模型的比例可能高达 80%。a16z 引用 Sensor Tower 上 Kimi K3 付费订阅数据给出的总结流传甚广：“America debates Chinese AI while the rest of the world buys it.”——美国人在争论，世界在下单。
在 “下单” 的还有资本。据了解，月之暗面 F 轮早在 6 月已经开始，大部分投资方的决策在 K3 发布前就已敲定，7 月底完成交割，融资额超 35 亿美元，约合人民币 250 亿（当时汇率）。在这份投资方名单中，涵盖了此次新加入的：国家人工智能产业投资基金（独家领投），国寿、工行、农行、建行、中信系、中金系。此前的一众老股东，如腾讯、美团、红杉、IDG、宁德时代、凯辉基金都选择了加码和跟投。
从 GLM-5.2 进入全球前三，到 K3 登顶编程榜单，再到 DeepSeek 在调用量上领先，中国开源模型正从边缘进入主流。相比拥有巨量资本和算力的巨人，中国模型公司更像面对巨人的奥德修斯——力量不占优，只能靠 “智谋”，用资源效率、架构创新、开源生态和资本组织方式上，寻找路径。
中国模型，差 3 分，便宜七成
被忽略，是中国大模型的 “起点”。2024 年底，中国模型在 OpenRouter 上的 token 份额不足 2%，中国模型被视为 “便宜但不够好” 的替代品。第一个转折始于 2025 年初。DeepSeek-R1 推理模型开源，此后国内大模型企业掀起多轮开源浪潮，逐步打破 “开源低配” 的行业潜规则。过去 12 个月里，国产模型有 9 个月保持着全球开源模型的规模上限。工信部于今年 7 月披露：中国开源大模型全球累计下载量突破 100 亿次。Hugging Face 2026 年春季报告显示，中国自研开源模型下载占比达 41%，首次超过美国。全球每 10 次大模型下载，6 次来自中国。
第二个转折则是今年 7 月 Kimi K3 的发布。K3 总参数达到2.8 万亿，单次推理只激活约 1040 亿——896 个专家每次唤醒 16 个，稀疏度 56:1；自研 KDA 混合线性注意力把上下文窗口撑到 100 万 token。在 Artificial Analysis 的智能指数（九项评测综合）上，K3 得 57 分，发布之初在 189 款受测模型中列全球第三，仅次于 Claude Fable 5（60 分）和 GPT-5.6 Sol（59 分），是开源模型的历史最高分——此前开源最强的 GLM-5.2 为 51 分，DeepSeek V4 Pro 为 44 分。海外分析师的概括：在前沿与中段相差 15 分以上的量表上，3 分差距 “等于平手”。单项更说明问题。前端编程盲测榜 Frontend Code Arena，K3 以 1679 Elo 登顶，七个细分方向拿下六个第一；官方公布长程软件工程测评 SWE Marathon 超过 Fable 5。发布当天马斯克留言 “Impressive”，次日 xAI 宣布启动 Grok4.6，参数目标直指2.8 万亿。加州大学伯克利分校教授 Ion Stoica 的判断：中国开源模型与全球顶尖闭源模型的差距已从 6 至 9 个月收缩到 2 至 3 个月。Hugging Face CEO 克莱芒·德朗格则表示，中国在开源权重 AI 模型领域占据领先地位，有望在 2026 年年底或者 2027 年就追上美国前沿大模型公司。
月之暗面官方明确承认，K3 整体体验仍落后于 Fable 5 与 GPT-5.6 Sol，但行业的计价规则已经被永久改变。Token 单价只是标价，企业真正算的是完成一个任务的总账单（含重试、长上下文与推理 token）。两个独立口径给出一致量级：按 Artificial Analysis 加权实测，K3 单任务成本0.86 美元，GPT-5.6 Sol 为1.23 美元，Fable 5 为3.15 美元——K3 约为 Fable 5 的 27%，不同口径下便宜 65%-70%。K3 的意义不在于 “便宜”——真正的价值在于：它以显著更低的成本，提供了与既有前沿模型相当的智能。把能力分与单任务成本画在同一张图上，连接每个价格带的能力最高点。K3 发布后，闭源旗舰的 “能力溢价” 定价权，第一次被实质性压缩。Anthropic 的应对来得很快：7 月 24 日，推出定价减半的 Claude Opus 5。一度 “因过于强大而下线” 的 Fable 5 在再次上线后，直接被压进出局区：被自家定价减半的 Opus 5 和0.86 美元的 K3 上下夹击。
K3 的定价策略本身即说明问题——非缓存输出每百万 token 15 美元，较 Fable 5 的 50 美元低 70%。智能指数 57 分。它是开源阵营第一个能在 “能力档” 收费的模型，而不是只在 “够用档” 打价格战。每向上一档，要掀翻对手的难度就显著加大：同价位上，对手不再是开源同行，而是 Fable 5 和 GPT-5.6 的正面防线；幻觉率和响应速度的短板，在高价值任务上会被放大成续约率问题。
高盛研报指出，K3 将 API 混合定价设定为每百万 token2.3 美元，标志着国内 AI 公司正从 “价格战” 迈向 “定价权” 争夺。行业的账本单位正在从 “每百万 token” 变成 “每个合格交付”。黄仁勋在接受 Axios 专访时给出了一个冷静的判断：“市场第一次误解了 DeepSeek 的影响，这一次又误解了 Kimi 的影响。” 在他看来，更便宜、更强大的 AI 模型会推动更广泛的采用，进而带动对芯片和数据中心基础设施的更大需求。
K3 发布后，17 家华尔街投行下调 AI 芯片企业目标价。更深远的影响落在 EDA 板块——新思科技收跌7.85%，铿腾电子收跌9.47%。市场解读的导火索是 K3 借助开源 EDA 工具链，用 48 小时独立完成一颗 4mm² 芯片的设计、优化与验证。
算力紧俏，巨人封堵
过去几年，判断哪家大模型公司领先最常用的标准几乎只有一种：融资。OpenAI 完成约 1220 亿美元融资、估值 8520 亿，Anthropic 则以 650 亿美元的 H 轮融资把估值推到 9650 亿美元，今年上半年两家合计吸走了全球风险投资总额的 43%。融资规模成了能力的代理变量。问题在于，这一标准衡量的是 “筹到了多少钱”，而不是 “钱花出了多少智能”。
硅谷巨头之间错综复杂的交叉持股，让融资数字背后的含金量更加难以判断。谷歌、微软、亚马逊一边互为对手，一边出现在彼此模型公司的股东名单里；英伟达既是所有阵营的芯片供应商，又是它们的投资人。最完整的资本内循环发生在微软和 OpenAI 之间：微软持股约 27%，OpenAI 承诺追加采购 2500 亿美元 Azure 服务，微软以此扩建数据中心、采购芯片，再反哺对 OpenAI 的投入。
AI 基础设施的建设周期以十年计，巨头用股权绑定锁定长期算力供需，本身是一种共担风险的理性安排。但这一标准的问题显而易见：它被掌握在利益相关方自己的手中。后果则是，外界越来越难分辨这些数字里有多少是 “需求”，有多少是 “叙事”。“近亲繁殖” 的代价反映在了账面之上。全球正在投入的算力资本开支已高达 3 到 4 万亿美元，要获得回报，至少对应整个行业 8 到 10 万亿美元的年收入；而目前最乐观的预测——涵盖云、订阅、编程三个主要来源——年收入也不过 3 万亿美元上下。投入与最乐观的收入上限之间，隔着近三倍的缺口。2026 年 4 月，微软与 OpenAI 终止独家云合作，IP 授权改为非独家。曾经支撑双方深度绑定的排他性合作开始松动，这条 AI 产业链上最重要的确定性因素在被重新定义。
另一端是中国公司。智谱累计融资约 70 亿美元（含上市后再融资）；DeepSeek 今年完成备受关注的首轮融资，同样约 70 亿美元；月之暗面今年连续完成多轮融资，累计约 95 亿美元，接近百亿。即便如此，三家累计融资加起来甚至还比不上海外巨头最新一轮融资的几分之一。
5 月 31 日，美国商务部把芯片许可管制扩大到 “任何中国母公司买家”，离岸算力通道被封堵。K3 开源后，国产算力平台展开 Day-0 适配竞赛——华为昇腾 950 超节点原生支持 K3 的量化权重，阿里云真武 M890 当天完成适配、首 Token 时延降约 35%，海光 DCU 全栈适配、性能损失控制在 12% 以内。国产 GPU 第一次稳定运行万亿参数级模型。但适配全部限于推理，预训练侧仍无公开突破，HBM 约束下 2026 年国产高端芯片产出估算仅 25-30 万颗。
八仙过海，同船争渡
算力供给越是紧俏，需求就越发旺盛。K3 上线 48 小时 C 端熔断、此后一个月预约放号；智谱 API 提价 83%，付费 token 消耗环比仍增长 4 倍；OpenAI 计划 2030 年前投入约 6000 亿美元算力。这些现象指向同一种结构：缺口不在需求侧，而在供给侧。19 世纪的杰文斯在《煤炭问题》中留下一个反直觉的判断：蒸汽机效率提升没有减少煤炭消耗，反而扩大了总消耗——效率降低使用成本，成本下降释放被压抑的需求。摩根大通 6 月研报给出了当代版本：token 单价一年下降超 87%，但智能体让消耗指数级增长。降价没有杀死需求，而是制造了更大的需求。而需求越是膨胀，供给越是紧俏，资本就越发兴奋。
增长的斜率提供了支撑。Anthropic 的 2 万亿美元目标对应过去三年每年约 10 倍的 ARR 增长（2024 年底约 10 亿美元，2026 年 5 月 470 亿美元），折算 17-20 倍前瞻市销率，远低于 Palantir 等概念股的 55 倍。智谱 ARR 半年 15 倍，7 月中旬官宣提前撞线 10 亿美元指引，近期市值站稳 750 亿美元；DeepSeek 一边以 V4 Flash 继续以价换量，一边重启了 700 亿美元估值的一级融资。
月之暗面于 7 月 29 日完成超 35 亿美元 F 轮融资，投后估值 350 亿美元，因认购金额超出原定目标三倍而提前关闭；Pre-IPO 轮投前估值锚定 500 亿美元。这一估值得到了市场验证：据了解，K3 发布当天全球单日收入跳涨 8 倍；据公开信息，权重开源当天，5 家推理服务付费成为其认证的 “launch partner” 在北美同步开卖，次⽇，微软也宣布上架 K3。
在全球资本的博弈中，中国模型公司也有越来越多的支持者。最简洁的结构来自 DeepSeek。据公开信息，它的股权结构高度集中：创始人梁文锋通过合伙企业控股，外部股东主要是国家人工智能产业投资基金，以及腾讯、宁德时代体系、网易、京东等少数几家通过合伙企业间接进入的产业方，再加 Monolith、IDG、正心谷、拾象等为数不多的机构。这是一份 “少而确定” 的名单——来源集中，但每一笔都足够重。
月之暗面则是另一种对照。其投资方几乎触及中国资本图谱的每个切面：国家队：国家人工智能产业投资基金、社保基金、中国移动互联网大厂：阿里巴巴、腾讯、美团美元基金：红杉，IDG，Monolith产业资本：宁德时代、北汽
银行和券商：工行、农行、建行、中信系、中金系国际资本：凯辉基金（欧洲）、Granite Asia（新加坡）、Orix（日本）、未来资产（韩国）长期资本：HKIC（香港投资管理有限公司）、周大福家族完全不同的资本，愿意把各自的筹码放进同一个船舱。渡口之外，是更多的国际资本在排队。两家的名单有一个重要交集：国家人工智能产业投资基金。它掌管千亿规模，先是在去年底参与月之暗面的 C 轮，然后是在今年参与 DeepSeek 备受关注的首轮融资。而在今年 7 月初，在月之暗面还未发布 Kimi K3 时，这支国家队基金已经计划领投月之暗面的 F 轮。
共同股东不止一个。IDG、腾讯，还有一些 GP 背后的 LP 出资人比如九安医疗，汤臣倍健。国家队的同时出手尚可读作路线布局，市场化机构的两边下注则更接近纯粹的回报计算——在成本与性能两条路线之间，他们已经放弃选择。智谱的万亿冲刺曾令错身者扼腕；如今在渡口排队的资本，国内的，海外的，不愿错过。
开源海峡，殊途同归
开源的航道，起步时各有衡量，中国的开源舰队，在同一片海峡里摸索出两条航线。一条是 DeepSeek 走出的性价比切入之路。2025 年 1 月，DeepSeek R1 第一次火遍全球时却无关便宜。首先 R1 的数学推理性能比肩 OpenAI o1，前者在 AIME 2024 上拿到79.8 分，o1 是79.2 分，同时，R1 的 API 输出价格仅为 o1 的约 3%。性能强大且成本极低，DeepSeek R1 被业内称为 “AI 界的拼多多”。模型在显得有性价比之前，它必须先变得有用。即便后来 DeepSeek 主动发起价格战，也没有自动转化成销量。直至 2026 年 8 月 DeepSeek V4 Pro 正式版上线，官方数据显示，V4 Pro 正式版在 CyberGym 和 AutomationBench 两项测试中超过 Claude 对手模型；在 Terminal Bench2.1 上以87.9 分超过 Opus4.8。性能提升后，DeepSeek 便实施峰谷定价，高峰时段输出价格从 6 元涨到 27 元。另一条是 Kimi 为代表的性能切入之路。K3 以 57 分的智能指数直接切入能力档价格带，输出价每百万 token 15 美元，较 Fable 5 低 70%。是开源阵营第一个在 “能力档” 收费的模型，而不打价格战。每向上一档，要掀翻对手的难度就显著加大：对手不再是开源同行，而是 Fable 5 和 GPT-5.6 的正面防线；幻觉率和响应速度的短板，在高价值任务上会被放大成续约率问题。但顶尖能力要实现大规模应用，成本必须持续下降。K3 的架构创新已将扩展效率提升约2.5 倍，单次推理仅激活 1040 亿参数，为后续大规模应用留出了空间。但 K3 似乎并不急于降价：发布以来，新增⽤户超过七成来⾃海外，海外会员订阅收⼊翻 14 倍、API 收⼊翻 10 倍。路线不同，前提相同：无论是性价比还是要提价，都得能力够用。
两条路线的终点，是企业级市场。这片海的真实水位被两组数字标了出来，一组是用量高歌猛进：中国模型 token 份额从 2024 年 10 月的约1.2% 到如今的六成以上；中国开源大模型全球累计下载量突破 100 亿次。另一组：在企业生产流量口径（Vercel AI Gateway 6 月数据）里，开源模型处理 29% 的 token，却只占不到 4% 的支出；Anthropic 以 32% 的 token 拿走 61% 的支出，四家美国前沿实验室合计占 95%。用量已过半，收入刚开始。
但斜率在变：开源 token 份额两个月内从 11% 涨到 29%。月之暗面自身的转型是同构的：Kimi 从 C 端产品公司转向以 API 与企业版为重心，API 收入已占总营收七成以上。贝莱德测算 2030 年全球企业 AI 支出 5-8 万亿美元，国家发改委口径 2030 年中国 AI 相关产业规模 10 万亿元以上，都落在 “不激进” 的区间。按颠覆式创新的经典剧本，挑战者从低端切入、沿性能曲线上移，直到越过主流客户的 “性能足够线”。过去两年，中国开源模型从1.2% 的边角流量到六成份额；K3 是目前唯一越过这条线的开源模型。
能力到位之后，价格才有上调的底气。
AGI 归途：一家公司，还是一个生态
AGI 的本质未必是彼岸，而是归途——回归到某种人类不必为生存而工作的文明形态。知名科技投资人 Gavin Baker 在 All-In 播客上透露：他从多个信任的信源听说，Anthropic CEO Dario Amodei 说过 Anthropic 有可能成为 “世界上唯一的私营公司”——“在这个愿景中，有 Anthropic，然后是政府，仅此而已。”Baker 的反应是双重的：承认 “他们袖子里藏着比 Fable 更先进的检查点，执行得非常出色”，同时表示 “我当然会劝阻 Dario 永远不要再对任何人说这句话”，以及，“我会赌他们做不到”。
连最自信的巨人都开始公开设想 “世界上只剩一家私营公司”，牌桌收敛到了何种程度，已无需更多论证。而如果这个设想成真，企业形态的消亡或许不过是人类文明的⼀次回归——现代公司制，也不过四百年历史。但历史还给过另一种路径：一整个生态来满足。两种路径可以只存其一，也可能都存在。 Windows 以 “商业封闭的一体化系统” 统治了桌面，Linux 却以 “开源内核加发行版生态” 拿下了服务器、云计算和超算。手机之战把 “量” 与 “利” 的分离推到极致：开源的 Android 拿下全球约七成份额，闭源的 iOS 用户少得多，利润却高得多。生态赢 “量”，公司赢 “利”。
拉长时间来看，超级公司也会拥抱生态。谷歌用开源的 Chromium 内核打败了微软的 IE，又用开源的 Android 抢下移动端；微软从鲍尔默时代 “Linux 是毒瘤”，走到纳德拉时代 “微软爱 Linux”，用二十年股价换来 “打不过就加入” 的教训。大模型时代正在重演这个剧本，却出现了两个新变量。一是生态的 “量” 来得比历史上任何一次都快，推理成本三年下降五十倍，开源模型在 OpenRouter 上成为主流选择；二是超级公司阵营也呈现多头格局，OpenAI 与 Anthropic 双雄高速竞赛，将 Google、Meta、微软、英伟达等 “上一代七巨头” 甩在身后。生态的变量依旧在增长，而收敛的变量并未停下。
行业的飞轮冷酷而清晰：要做最强的模型，就要买最多的算力；要买最多的算力，就必须是最大的融资；拿最大融资的前提，是用 ARR 证明 “能力强 = 收入多”。行业的集中度不是市场选择的结果，是成本结构的结果。名单还在变短，世间已无 Cursor。8 月 14 日，SpaceX 以 600 亿美元正式完成对 Cursor 的收购——史上最快做到 40 亿美元 ARR 的软件公司、AI 编程赛道最锋利的独立玩家，从此并入 SpaceXAI，品牌将逐步停用。这家公司的旗舰模型曾被开发者扒出基座是 Kimi K2.5。
开源阵营依然弱小。Agent Arena 用真实用户的真实任务做评估，模型由平台随机分配、无法挑选也无法预知，再用因果推断从数百万条真实行为信号中算出 “净提升”——没有固定题库可过拟合、没有投票可灌水、没有奖励模型可讨好，机制上难以被 reward hack（作弊）。在这个榜单上，前 10 名仅有一家开源模型。弱小不只在榜单上：出口管制封堵算力上限，国产芯片的全链路落地尚在进程中，中国大模型创业公司面对的竞争环境，比对手更为艰难。
图片来自 Arena至今，从资源到市场，闭源巨头正掌握着绝对的统治权，形如诸神。而 AGI 的终局，是收敛到一家公司，无论它是不是 Anthropic，还是留下一个蓬勃的开源生态，比起一种预测，更像一种价值选择。一个或将影响文明形态的选题，正在以每一次使用、每一笔投资的形式计票。人人身处其中。奥德修斯的船，已经离岸。前方，波涛汹涌。
题图来源：《奥德赛》
