外媒：开源模型走强暂未冲击 Anthropic

外媒称，开源 AI 模型正在快速扩大企业使用量，但这股趋势暂时还没有明显压缩 Anthropic 等前沿模型公司的收入空间。企业市场正出现更清晰的分层：便宜模型负责大规模生产，高价模型继续占据早期试验和复杂任务。

一位 AI 创业公司高管近日提出，企业在 AI 部署成熟后，往往会把部分任务转向更轻量、成本更低的模型。但与此同时，前沿模型的总体支出并没有明显下降。文章认为，这意味着开源模型与前沿模型未必是简单替代关系，更像是同一条商业链条上的不同阶段。

调用量向开源模型集中

从 Vercel 的 AI gateway 数据看，DeepSeek 过去一周已升至 token 处理量首位，占该平台基础设施流量的三分之一以上。推出 GLM-5.2 的 Z.ai 同期也升至前列。

OpenRouter 的数据也显示出类似趋势。DeepSeek V4 Flash 按周处理的 token 规模达到 5.3 万亿，成为使用量最高的模型之一。相比之下，前沿模型 Opus 4.8 的周处理量略高于 2 万亿。

这说明在高频、标准化任务中，企业确实越来越愿意采用更便宜的模型，以降低推理成本。

Anthropic仍占据大部分支出

不过，如果按支出而不是按调用量衡量，局面并没有发生同样幅度的变化。Vercel 的数据称，Anthropic 仍占该平台 AI 总支出的一半以上，虽然过去一个月占比略有回落，但变化不大。

OpenRouter 虽未直接给出总支出排名，但其价格数据反映出类似结构。Opus 4.8 的平均 token 成本约为每百万 1.37 美元，而 DeepSeek V4 Flash 约为 0.06 美元，前者价格约为后者的 23 倍。按这一差距估算，前沿模型仍可能拿走大部分收入。

文章提到，近期数据甚至还未完全计入 Nvidia 的 Nemotron。由于 Nvidia 在企业市场的渠道能力较强，这一模型后续可能迅速扩大覆盖面。

企业市场或形成双层结构

文章认为，当前更合理的解释是，AI 可覆盖的任务仍在快速增加。成熟场景会逐步迁移到低成本模型，但新的复杂场景也在不断出现，继续为高价模型提供需求。

另一种解释是，部分企业任务难度仍然较高，暂时无法被便宜模型完全替代。因此，即便客户把部分工作流迁往开源模型，前沿模型仍能保住最有价值的一段市场，即高单价 token 和新场景验证。

按这一判断，AI 市场可能会逐步形成相对稳定的双层结构：前沿模型负责发现新用途，开源模型负责成熟后的大规模部署。至少从目前的数据看，开源模型的崛起尚未对 Anthropic 造成明显冲击。