美国企业开源账单89%付给中国模型，大头进了Kimi的口袋

有个场景大伙应该不陌生：团队开会选模型，最后拍板的往往不是谁的跑分漂亮，而是月底那张账单。

门罗风投（Menlo Ventures）11 月 3 日发布《2026 年企业 AI 现状报告》，把这张账单翻开了：美国企业花在开源大模型上的钱，89% 付给了中国模型，月之暗面的 Kimi 一家就占了 61%。美国企业开源模型支出里的 89% 流向中国模型，说明中国模型占住了开源这一档的预算，但并不等于它们拿下了企业 AI 的主战场，这是我们 AI主线 的判断。

89% 听着吓人，这块蛋糕到底多大

先把分母交代清楚。同一份报告里，开源模型占了平台 token 总量的 19%，却只占企业模型支出的 4%。

4% 的 89%，折算下来只是企业模型总支出里的三个多点。Anthropic、OpenAI 和谷歌三家合计占了企业 AI 部署支出的 69%，大头还在闭源这边。那个 89% 是真的，可它说的是一小块蛋糕里的大块。

还有一层。这是一份问卷调查，对象是近 400 位美国企业决策者，发报告的门罗是 Anthropic 的投资方（这不代表数据有问题，只是读的时候心里有数）。样本不算大，61% 这种数字我更愿意当风向看，别当成全美的精确统计。

Kimi 收钱多，DeepSeek 被调得多，凭啥

这是整篇里让我多看两眼的反差。

支出榜上，Kimi 的 61% 压着 DeepSeek 的 15%。换到 OpenRouter 按请求量排的榜，10 月底那一周，DeepSeek 以 29.8% 的文本请求份额排在所有作者前头，中国模型的 token 调用量还连续第 27 周超过了美国模型。一边是花钱的榜，一边是调用的榜，名次是倒过来的。

价格牌子一摆就明白了。Kimi K3 是 7 月 16 日上线的，2.8 万亿参数的混合专家模型（可以想成一座大楼里养了几百位专科医生，每次只叫一小撮出诊），官方 API 标价每百万 token 输入 3 美元、输出 15 美元。DeepSeek 现在的主力 V4.1 Flash 是 9 月 10 日发布的，高峰时段标价输入 0.3 美元、输出 1.2 美元，错峰还能再对半砍。

同样一百万 token，K3 的输入价是 DeepSeek 的十倍，输出价十二倍多。当然这俩不在一个量级：Flash 是 V4.1 家族里的小号，K3 是 Moonshot 摆出来的大块头。我的推断是，复杂又值钱的活交给贵的，海量重复的活交给便宜的，所以钱往一边流，量往另一边流。这只是我的推断，不是谁公开验证过的结论。

钱怎么花出去的，报告里点了个例子：美国 AI 编程公司 Cursor，拿中国的开源模型当底子，在 Fireworks 提供的推理基础设施上做强化学习。Cursor 自己 3 月就承认过，Composer 2 是在 Kimi K2.5 上接着训出来的。拿别人的底子往上训，算不算抄作业？我觉得不算，权重开放本来就是让人这么用的，底子够硬才有人愿意付钱。

西方选手去哪了，Llama 只剩 7%

报告里份额最高的西方开源模型是 Meta 的 Llama，只有 7%。

翻回去看一年前，去年底门罗的年度报告点过 Llama 的名：自 4 月的 Llama 4 之后没有新的大版本，企业里的开源份额从 19% 掉到了 11%。今年按 token 算，这个份额回到了 19%。从花钱的角度看，接过这个位置的是中国模型：Kimi、DeepSeek 和智谱 GLM 三家合计 87%，通义千问另有 3%。开源在企业里的路线，从“Llama 一家独大”换成了“中国几家轮流上场”。

对咱们写代码、做选型的人，这事意味着啥

对开发者来说，开源模型的价值不光是便宜，权重在手，能拿回去接着训，Cursor 走的就是这条路。但“开放权重”不等于“本地能跑”：Kimi K3 的权重在 Hugging Face 上有 1.56TB，个人电脑别想了，多数人还是走 API 或者第三方托管。

对负责选型的技术负责人，协议得单独看一遍。K3 用的是 Moonshot 自己写的协议，不是 MIT，自家用很宽松；但如果你做的是把模型包成 API 来卖的生意，公司连续 12 个月总收入超过 2000 万美元，就得先跟 Moonshot 另签协议。“开源”两个字，别当通行证。

接下来我们 AI主线 会盯两件事：一是 Kimi 的价格还往下走不走，10 月 23 日的 K3.1 Pro 标价已经降到输入 2 美元、输出 10 美元；二是 DeepSeek 这么大的调用量，什么时候能折成真金白银的份额。美国企业选中国开源模型，谈不上情怀，是账算得过来，真香。至于 89% 以后是涨还是回落，等下一份报告出来才有答案。