美国公司无法停止购买中国人工智能

美国的人工智能已经开始用高涨的民族使命感那种洪亮而有力的男低音说话。但它在一个不断让中国模型进入大楼的行业里，正在做大量的挥旗表演。

如今美国的爱国式推销话术无处不在——“全球AI主导权”“国家使命”“战略竞赛”“民主”价值观，以及所有一如既往、夸张的鼓噪语言——这些都成了AI行业开始从华盛顿借来的说辞。但在那套红、白、蓝的品牌背后，开发者和平台一直在做另一种更实际的计算：中国模型好、便宜、开源，而且越来越难以避开。

当公众眼里的美国AI仍然看起来足够“本土”、足够舒适时，更多中国技术却仍在悄悄渗入机器的内部——编码工具、云端市场，以及堆栈中大多数人从未见过的部分。星条旗般的言辞变得越来越难自圆其说。爱国式品牌塑造很容易。爱国式采购才是事情可能变得很难看的地方。

华盛顿已经被提醒：这种不断加速的迁移并不是给那些在Hugging Face上开着标签的工程师们准备的某种冷门支线剧情。3月中旬，U.S.-China Economic and Security Review Commission警告称，中国的开放权重模型已经变得很难再轻易“摆脱”。报告说，中国对开源AI已经“全力投入（all in）”，广泛采用正在推动更快迭代，而结果正在制造“通向AI领导力的替代路径”。报告还称，这种开放生态“尽管面临显著的算力约束，仍能使中国在前沿附近进行创新”——而现在，“中国实验室已经缩小了与顶级西方大型语言模型之间的性能差距”。

对一个非常简单的问题来说，这堆花哨的官样语言实在太多了：美国不断大谈国家使命，而中国却持续交付一款传播效果更好的产品。

中国的开放方式本质上创造了一个反馈循环：采用带来迭代，然后更多采用——正如USCC所说的“自我强化的竞争优势”；一些估计认为，中国开源模型已经进入了大约80%的美国AI初创公司。斯坦福HAI的DigiChina简报称，在竞争激烈的AI版图中，中国制造的开放权重模型如今已经“不可避免”，并且在美国正被越来越多地采用。华盛顿在兜售主权。市场则在买任何行之有效的东西。

中国模型已经进入了堆栈

最容易错过正在发生的事，是盯着消费者应用并为自己能识别出显而易见的东西而自我鼓掌。表面上看，美国仍然得以感到“相对自在”，仿佛仍在掌控主权。SSRS本月称，52%的美国人每周都会使用AI平台，其中ChatGPT为36%，Gemini为26%，Copilot为14%。Similarweb对美国的排名也仍然高度偏向美国，把ChatGPT、Gemini、Claude、Grok和OpenAI都放在前五名。店面看起来足够“本土”，以至于品牌能保持得体、神经也能保持平静。

更关键的转变发生在后台：工程师选择基础模型，公司选择工具，而采购决策在任何人认真把它叫做“战略”之前就已经变成了架构。根据Hugging Face，中国在其平台的月度下载量和总体下载量上都已经超过美国，中国模型在过去一年下载量中占41%。斯坦福HAI的DigiChina简报称，2024年8月到2025年8月期间，来自中国的开放模型开发者占所有Hugging Face下载的17.1%，略高于美国开发者的15.8%。上周，在OpenRouter上最受欢迎的10个模型里有7个是中国的。

OpenRouter的100 trillion-token研究发现：到2024年下半年，中国开源模型从几乎可以忽略的起点，跃升到某些周总使用量接近30%，并且在它所研究的那一年里，平均每周token占比约为13%。DeepSeek是该平台按体量计算的最大开源贡献者，Qwen排名第二。与此同时，工作内容本身也在变化。OpenRouter表示，中国的开放模型不再主要用于角色扮演和爱好者的随意折腾；编程与技术合起来如今构成了该平台上中国开源使用的合计39%。

Cursor是目前最火的美国AI公司之一，本月承认它的Composer 2编码模型在一个授权合作中建立在Moonshot AI的Kimi K2.5之上，然后再叠加了自己的训练。Moonshot是中国最具前景的AI初创公司之一，总部在北京，估值约为$18 billion，三个月内估值翻了四倍多。Moonshot在X上写道：“通过Cursor持续的预训练以及高算力RL训练，让我们的模型得到有效集成——这是我们喜欢并乐于支持的开放模型生态。”$TWTR 0.00%。Cursor高管表示，Kimi在公司的评估中表现最好，《Business Insider》报道称，由此打造的产品成本大约只有Anthropic的Opus 4.6的十分之一。

从Airbnb $ABNB -1.45%到Siemens等公司都公开使用了中国模型。因此，无论是AI创业明星还是老牌企业，都越来越倾向于放弃昂贵的美国专有模型，转而选择更低成本、且已经把很大一部分性能差距“关上”的中国模型。市场开始把“模型国籍”当作次要因素——在很大程度上也与“这东西是否用得好、是否交付得快、是否花费更少”无关。

“开放”已经变成了一种地缘政治商业模式

白宫本身就说过，开源与开放权重系统之所以重要，是因为初创公司需要灵活性，而且那些拥有敏感数据的公司并不总能把数据交给封闭模型供应商。这话没错。而这也正是为什么中国开放模型会成为美国AI民族主义叙事的一块大麻烦。美国政府的这种认可，来自于多年之前的背景：美国AI的声望曾被捆绑在封闭API、精英模型订阅以及“最好的系统应当被少数公司严密控制”的观念上。这种做法或许仍能在最前沿取得胜利，但它不那么显然地适用于赢在“下一层”，也就是开发者会挑选和比较他们真正负担得起的东西的那一层。

北京越来越把开放权重AI包装为更广泛的外交与商业话术的一部分——一种共享技术发展的范式，用来对比美国的出口管制、供应链限制以及封闭系统。开放模型作为一种软实力产品。他们告诉各国，中国AI是可以被改造的，而不是被锁在某个美国API收费亭后面。斯坦福研究人员警告称，广泛采用中国开放权重模型可能会重塑全球“依赖模式”，即便模型权重本身是可下载的，也可能产生新的技术依赖。

阿里巴巴的Qwen家族在Hugging Face上打造了最大的模型生态系统：已有超过113,000个派生模型；如果把所有带Qwen标签的都算上，则超过200,000个——在该平台的累计下载量上已经超过Meta $META +0.35% 的Llama。RAND在1月发现：面向中国的LLM流量在两个月内增长了460%，而在那段时间里，中国模型的全球市场份额从3%升至13%。RAND还表示，中国模型——例如DeepSeek、Qwen以及智谱的ChatGLM——运行成本大约是美国竞品的六分之一到四分之一。对于任何试图用“爱国美德”来进行溢价定价的美国公司来说，这组合简直是“杀招”。

旧的叙事是：美国负责建工具，世界其他地方负责租用访问权限。新的叙事则是：中国实验室成为那些工具的底座——而这些工具在表面上可能仍会打着美国品牌。

超过十家中国组织正在公开发布强大的模型。Hugging Face表示：2025年来自热门中国组织的代码库数量激增，字节跳动和腾讯显著增加了发布；那些过去倾向于封闭的公司，也正在转向开放式发布。中国正在输送一种连贯的“扩散理论”。美国则在输送一种混合型经济：高端封闭模型、开放权重的品牌包装，以及关于“开放”究竟意味着什么的内部争论。美国的“开放地盘”分裂为几类：开放权重的品牌叙事、真正开放的研究、轻量便携的家族，以及面向智能体（agent）的堆栈——见：Meta的“开放权重但受限”的Llama，Ai2真正开放的OLMo系列，Google $GOOGL +1.82%较轻量的Gemma家族，NVIDIA的agentic堆栈——它在某些环节让生态更强，但作为一种教义却不够统一。

甚至中国自己的市场也开始把“开放”看得没那么像一种意识形态，而更像一种现成的“上市即增长（go-to-market）”计划。2月，百度——长期以来一直是最大声的封闭模型捍卫者之一——表示它将把下一代Ernie模型做成开源，这是一次重大的战略性逆转。DeepSeek打乱了整个行业，而百度CEO表示，把事情打开会帮助技术传播得更快。“开放”在这场竞赛中越来越意味着可扩展的分发、更快的采用以及更广泛的开发者锁定。

U.S. cloud giants正在把中国模型“常态化”

如果中国的开放模型仍然只是停留在互联网上，作为对业余爱好者而言略显神秘的“异类艺术品”，那问题就还算好管理：爱国主义的麻烦可以被控制。但事实并非如此。超大规模云厂商已经把它们带进了内部。

Amazon $AMZN +0.46% Bedrock表示它支持超过100个基础模型，包括DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和OpenAI。AWS也推出了特定的DeepSeek和Qwen产品，并且它围绕DeepSeek的营销强调企业级安全、统一基础设施，以及客户数据“不会与模型提供商共享”。Microsoft $MSFT -0.16%在做同样的事，只是用更讲究的企业话术来表达。Azure Foundry的目录里包含DeepSeek和Moonshot的Kimi——这些都是由Azure直接出售的模型；而Microsoft自家的Foundry更新也宣传了Kimi的推理能力，作为其不断扩展的产品阵容的一部分。外部模型进入，体面的企业产品就出来了。通过采购便利、统一账单，以及普遍的企业倾向去假装每一个让人不舒服的选择都只是“一个功能”，这种地缘政治优势被打磨得很平滑。

把一个中国开放模型放进美国的云里，通过美国发票计费，被美国的企业控制机制包裹起来——它就不再看起来像是一场地缘政治事件，而是开始看起来像采购问题。

Google Cloud的Vertex AI也走上了同样的道路。其DeepSeek文档称这些模型以全托管、无服务器API的形式提供，而Google也明确建议在生产环境中将DeepSeek R1与Model Armor配对以保证安全。在Vertex AI的其他地方，Google列出了支持全球端点的开放模型，其中包括DeepSeek、Kimi、MiniMax、Qwen和GLM，并且与OpenAI的gpt-oss模型并列。任何地缘政治优势都会被产品设计本身打磨掉：同一个控制台、同一套端点逻辑、同样的托管服务术语、同样的企业层面安慰话术。

Nvidia $NVDA +0.26%在其模型目录中列出了DeepSeek。Databricks也加入了这场“派对”。本月，它把Qwen3-Embedding-0.6B放进了公开预览，用于检索与智能体（agent）工作负载，并宣称这是一款面向向量搜索与AI智能体优化的最前沿多语言嵌入模型。依赖如何“落地”，就是这么回事：某个团队把它用于搜索；另一个团队把它接入智能体；再过几个季度，战略层面的麻烦就变成了发布说明和续费周期。

AI故事里藏着两个不同的“中国问题”。一个是中国托管的应用问题：DeepSeek的隐私政策说它会在People’s Republic of China境内直接收集、处理并存储个人数据。另一个是中国起源的模型问题——那些权重和模型家族被拉入美国的云端、美国的产品以及美国的工作流。当一个“国家”项目里最有用的部分不断从别处出现时，它看起来就不那么“国家化”了。美国AI想要主权的仪式感，也想要全球购物通道的便利。它希望华盛顿把它当作国家冠军，而希望开发者把每一个外来模型都当作一笔无害的便宜货。但市场就是这么古怪：它们总是在买能用的东西。

在本地或可信基础设施上运行开放模型，可以缓解部分数据与治理风险。这就是超大规模云厂商在这里变得关键的原因：他们把一个在政治上令人尴尬的依赖，变成一种看起来“可控”的、带点企业味道的东西。结果是，许多企业采购方可以获得中国模型的性能，同时不必承受那种令人不安的感觉——仿佛他们正在离开美国那套堆栈。

这就把美国置于一种尴尬的位置。它在芯片、云基础设施、资本市场以及顶尖前沿实验室方面仍然有巨大优势。但该国围绕AI的政治语言一直在假设：技术领先会自然转化为下游的忠诚度。不会的——在开放模型上不会，在软件总体上也不会。开发者很“杂食”。采购团队很冷静务实。云平台在发票结清之前都可以保持立场中立。若华盛顿希望“美国价值观”在AI采购中真的重要，它需要的不仅仅是关于偏见与主导地位的演讲。它需要那些足够开放、足够便宜、足够普及的美国模型，让选择它们不至于让人觉得是在进行一种爱国式牺牲。眼下，市场似乎越来越不愿意为那种溢价买单。

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