硅谷风投Menlo Ventures本周发布的《2026年企业AI现状》报告，给出了一组引人注目的数字：中国模型占美国企业开源模型支出的89%，其中月之暗面Kimi一家就占61%，DeepSeek占15%，智谱的GLM系列占11%，阿里通义千问占3%。作为对比，西方最受欢迎的开源模型、Meta的Llama仅占7%。
报告基于对近400家美国企业AI采购决策者的调查，覆盖超过40亿美元的AI支出，并结合其他数据推算。截至2026年9月，美国企业在AI部署上的支出已达1768亿美元，是一年前的5倍多。开源模型在其中扮演的角色正在快速变化。
值得注意的是，开源模型只占整体模型支出的4%，却处理了约19%的企业Token用量。价格是关键：过去一年开源模型的平均Token价格下降了3.3倍，用量暴涨22.5倍，达到每月约2.9千万亿个Token，支出占比却从6%降至4%。开源模型的价格优势还在不断扩大，推理成本持续下降，企业用开源模型处理更多任务的边际成本越来越低。
便宜好用，是中国模型的通行证
Kimi的61%尤其值得玩味：月之暗面今年7月发布的Kimi K3拥有2.8万亿参数，官方API定价输入每百万Token 3美元、输出15美元，性能逼近前沿闭源模型，价格却只有零头。企业用脚投票，选的是性价比，不是国籍。
DeepSeek与GLM同样靠性价比取胜。开源模型的竞争已经从单纯比拼跑分，转向了比拼单位成本下的实际能力，谁能在更低的价格下提供够用的智能，谁就能拿走企业的预算，这正是中国模型擅长的打法。
但报告也留了一个注脚：这些份额数字是基于调查推算的估计值，并非经审计的采购记录。具体到每个模型的份额，仍存在统计误差，89%这个数字的方向性意义大于小数点后的精确度。
开源用得多，花得少
开源模型的处境有些分裂：用量上已经占到企业Token的近五分之一，支出上却只有4%。闭源前沿模型仍拿走69%的部署资金，Anthropic一家就占企业API支出的55%，OpenAI占31%，谷歌占9%。开源赢了用量，闭源赢了收入。
对中国模型厂商来说，89%的份额既是成绩也是提醒：份额集中在开源这个小池子里，要进入更大的闭源支出池，还需要在品牌信任、合规与服务能力上继续补课，数字的下一步要看能不能把用量优势变成收入优势。
无论如何，这份报告标志着一个转折：中国模型不再只是开源社区里的追赶者，而是美国企业实际花钱在用的主力选择。开源赛道的中心，正在向东移动。