市場研究機構 Counterpoint 最新分析指出，中國 AI 大模型在全球市場中的競爭重點，未必是全面超越 Claude 等美國前沿模型，而是成為開發者在成本、開放性與靈活性之間權衡後的「第二默認選擇」。報告認為，月之暗面 Kimi、阿里 Qwen、DeepSeek 與智譜 GLM 已從「低價替代品」進入「可信替代方案」階段，能夠承擔更多編程、智能體與長上下文任務。
分析指出，當前中美模型競爭的關鍵變量，正從基準測試領先轉向開發者的實際調用路徑。當專有前沿模型價格偏高、封閉性較強，或能力超出具體任務需求時，開發者更傾向轉向成本更低、部署更靈活的替代模型。這裏所指的「第二默認選擇」，並非全球排名第二的模型，而是開發者在真實業務中最常優先考慮的替代方案。
中國模型開始進入全球開發者技術棧
相關案例顯示，這一變化已體現在實際使用行為之中。到 2026 年 6 月初，DeepSeek 在 OpenRouter 上的令牌份額達到 18%；Lindy.ai 將部分智能體流量從 Claude 遷出後，推理成本下降約 90%；Harvey 則基於月之暗面的 Kimi K3 進行後訓練，形成自有法律模型。報告認為，這些現象說明中國模型已開始進入全球開發者技術棧，並在部分場景中承擔實際工作負載。
與此同時，行業競爭的計量方式亦在轉變。隨着智能體應用普及，一條指令往往會觸發數十次模型調用，企業更關心「每項任務的可接受完成成本」，而非單次令牌價格或單項能力排名。在此邏輯下，多模型級聯與任務分流將更為普遍，西方廠商或許保留客戶入口，但部分調用量會流向其他模型供應方。
增值環節轉向路由、託管與應用層
報告進一步指出，隨模型能力日漸可替代，真正增值的環節將更多轉向路由、託管、編排與應用層。中國開源權重模型對通用推理價格形成壓縮，但其國際擴張的主要約束，可能不再是能力本身，而是信任與地緣因素。
