首页为什么开源人工智能的兴起目前尚未对Anthropic造成影响
12月某周一，Decagon首席执行官张杰西以“关于企业级开源AI，大家都错了”为题，提出了一项引人深思的新理论。 该文章探讨了当今人工智能经济中最具张力的矛盾之一：尽管更成熟的人工智能部署正转向更轻量级的模型——甚至在他自己的公司内部也是如此——但针对昂贵且最先进模型的总体支出却基本保持不变。
这一观点重新定义了前沿模型与开源模型之间的关系。 张杰西认为，它们并非竞争对手，开源模型的成功也不会以牺牲前沿实验室为代价。相反，它们代表着同一生命周期的两个阶段：昂贵的前沿模型用于验证用例，随着用例日趋成熟，这些用例随后会移交给更经济的开源替代方案。
随着已确立的应用场景向更轻量级的模型迁移，新的应用场景不断涌现，从而使前沿模型的总体支出保持稳定。
尽管张先生提供的支持其论点的数据有限，但相关证据唾手可得。Vercel的AI网关仪表盘显示，过去一周内，DeepSeek在代币处理量方面一跃登顶，其基础设施处理的代币量占总量的三分之一多一点。 与此同时，开发了热门GLM-5.2模型的实验室Z.ai在同一时期攀升至可观的第四位。
不过，若考察整体代币支出，Anthropic 仍占该平台人工智能总支出的半数以上。尽管受 Anthropic 自身提价影响，这一份额在过去一个月内略有下降，但降幅并不显著。
图片来源：Vercel 仪表盘 / 数据导出
OpenRouter呈现出类似的趋势，占据了市场中更大（尽管略微偏离企业级）的份额。DeepSeek V4 Flash在整体使用量上领先，每周处理5.3万亿个令牌。最受欢迎的前沿模型Opus 4.8处理的令牌量略超过2万亿个。 虽然 OpenRouter 并未按总支出对模型进行排名，但数据显示 Opus 4.8 的平均代币成本约为 V4 Flash 的 23 倍（每百万代币 1.37 美元，而 V4 Flash 仅为 6 美分），这表明 Opus 仍占据了大部分支出份额。
这些数据甚至尚未包含英伟达的最新力作 Nemotron——得益于英伟达强大的行业关系以及该模型出色的适应性，Nemotron 势必将一跃成为行业领军者。
虽然这些数据并不能完全证明张关于AI生命周期的观点，但确实表明，像Anthropic这样的前沿实验室目前尚未因开源的崛起而遭受重大影响——至少目前如此。 一种解释是，AI可处理的任务市场正在如此迅速地扩张，以至于顶级模型可以通过掌控早期部署来维持其主导地位。正如张所言：“前沿实验室将继续主导发现领域。开源将越来越多地主导生产领域。” 另一种可能性是，即使客户采用了开源模型，许多用例仍过于复杂，无法完全被更便宜的替代方案所取代。
无论如何，这种两级模式的经济格局可能会成为人工智能领域的一个稳定特征。
就在去年9月，我还曾撰文探讨过基础模型实验室最终可能沦为向星巴克出售咖啡豆的供应商——本质上沦为大宗商品投入，而应用层则坐享其成。这一预测的某些方面已经成真：垂直领域的人工智能公司已转向更轻量级的模型，而“GPT封装”初创企业的经济模式也基本保持稳定。
然而，我们也看到，就代币价值而言，前沿服务提供商仍占据着市场中最有价值的部分：高价代币定价。这一趋势短期内似乎不会改变。
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