首頁為何開源 AI 的崛起目前尚未對 Anthropic 造成衝擊
週一，Decagon 執行長傑西·張（Jesse Zhang）以〈關於企業級開源 AI，大家都錯了〉為題，提出了一項引人深思的新理論。 這篇文章探討了當今人工智慧經濟中最引人深思的矛盾之一：儘管較成熟的人工智慧部署正轉向更輕量化的模型——甚至在張傑西的公司內部也是如此——但針對昂貴的尖端模型的整體支出卻基本上維持不變。
這種觀點重新闡釋了前沿模型與開源模型之間的關係。 張傑西指出，這兩者並非競爭對手，開源模型的成功也不會以犧牲前沿實驗室為代價。相反地，它們代表著同一個生命週期的兩個階段：昂貴的前沿模型用於驗證應用場景，待這些場景成熟後，便會交由成本較低的開源替代方案接手。
隨著既有的應用場景轉向更輕量化的模型，新的應用場景也持續湧現，使前沿模型的整體支出保持穩定。
儘管張先生提供的數據有限，但相關證據隨處可見。Vercel 的 AI 網關儀表板顯示，過去一週內，DeepSeek 在代幣交易量方面躍居榜首，其基礎設施處理的代幣量佔總量的三分之一以上。 與此同時，開發了熱門 GLM-5.2 模型的實驗室 Z.ai，在同一期間也攀升至可觀的第四名。
然而，若檢視整體代幣支出，Anthropic 仍佔該平台人工智慧總支出的半數以上。儘管過去一個月因 Anthropic 自身調漲價格，其佔比略有下滑，但降幅並不顯著。
圖片來源：Vercel 儀表板／資料匯出
OpenRouter 的情況與此類似，其佔據了市場中較大（儘管略微較少以企業為導向）的區塊。DeepSeek V4 Flash 在整體使用量上領先，每週處理 5.3 兆個代幣。最受歡迎的 Frontier 模型 Opus 4.8 則處理略超過 2 兆個代幣。 雖然 OpenRouter 並未根據總支出對模型進行排名，但數據顯示 Opus 4.8 的平均代幣成本約為 V4 Flash 的 23 倍（每百萬代幣 1.37 美元對比僅 6 美分），這表明 Opus 仍佔據了絕大部分的支出。
這些數據甚至尚未包含 Nvidia 的最新力作 Nemotron，憑藉 Nvidia 強大的產業人脈以及該模型卓越的適應性，Nemotron 勢將一舉躍居前列。
雖然這些數字並不能完全證實張關於 AI 生命週期的論點，但確實表明像 Anthropic 這樣的尖端實驗室，目前尚未因開源的崛起而遭受顯著衝擊——至少現階段是如此。 其中一個解釋是，AI 可應對的任務市場正以極快速度擴張，頂尖模型只要掌控早期部署，就能維持其主導地位。正如張所言：「前沿實驗室將繼續主導發現領域，而開源則將日益主導生產應用。」 另一種可能性是，即使客戶採用開源模型，許多應用場景仍過於複雜，無法完全被更便宜的替代方案所取代。
無論如何，這種雙層級的模型經濟模式，可能會成為人工智慧領域中的一項穩定特徵。
就在去年九月，我曾撰文探討基礎模型實驗室最終可能淪為向星巴克販售咖啡豆的角色——本質上淪為大宗商品原料，而應用層則坐收其利。這項預測的某些方面已成真：垂直領域的 AI 公司已轉向採用更輕量級的模型，而「GPT 封裝」新創公司的商業模式也大致保持穩定。
然而，我們也觀察到，以代幣為單位來看，前沿供應商仍掌握著市場中最具價值的環節：高價代幣定價。這項趨勢短期內似乎不太可能改變。
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