美国风投公司统计：80%的美国小公司用中国的开源AI模型

你敢信吗？连美国本土的顶级风投都爆出了一个超出很多人预料的现状，来找他们融资的美国初创公司里，用开源AI模型的那群，八成选的都是中国模型。这个消息绝对不是什么小道八卦，爆出来的是管着超百亿美元基础设施基金的美国顶流风投a16z。他们的合伙人Martin Casado还专门在社交平台澄清了数据，网上传歪了，不是全美国公司都这样，就是特指用开源模型的初创公司。

咱把数字掰扯清楚，省得再传歪。原本说的80%，分母只是“给a16z递了融资提案、且本身用开源模型”的公司。而用开源模型的公司，本来也就占所有提案的两到三成。这么算下来，摊到所有申请者头上，真实比例大概是16%到24%，比80%小了不少。但哪怕打了折，这个趋势也足够显眼，毕竟这是顶流风投做尽调的时候，从一份份商业计划里实打实统计出来的。

现在被美国创业者用得最多的中国模型，一共就那几个，说出来你可能都听过。最常见的是阿里巴巴的通义千问Qwen，然后是幻方量化旗下的DeepSeek，还有月之暗面的Kimi。这些模型全都免费开源放在国际开源平台上，任何人都能下载部署修改，不用掏钱，也不用报备拿它做了什么。

这个数据的影响力早就超出了创投圈，现在都被摆到美国国会的听证会桌上了，讨论AI出口管制政策效果的时候，都拿它当参考材料。你哪怕不认可这个数字的解读，能被放到华盛顿的决策桌上，本身就说明这件事的分量已经不轻了。

你肯定好奇，美国创业者为啥放着本土的AI模型不用，非要选中国的？真扯不上什么立场或者信仰，说白了就是一个字，省钱。对还在烧投资人钱、没找到盈利模式的初创团队来说，能省钱就是能续命，这可不是开玩笑的。

给你掰掰成本差，感受一下量级，不用精确到分，懂就行。同样处理相同规模的文本，用美国主流商业模型的API，成本是中国开源模型的几十倍甚至上百倍。有家做翻译的美国初创换了中国开源模型之后，每个月的运营成本直接砍掉了将近九成。这个幅度，对初创来说真的是救命的。

哪怕是成熟大公司都经不住这个诱惑，Airbnb的CEO就自己亲口承认，公司的AI客服系统大量依赖阿里的通义千问Qwen。他说这个模型用起来又快效果又好，关键还便宜。反观OpenAI的集成工具，他给的评价相当保守，意思就是还没到能放心大规模用的程度。

这里还有个很有意思的细节，这个AirbnbCEO和OpenAI的CEO奥特曼是私交很好的朋友。放着老朋友的生意不照顾，非要选中国的便宜模型，这还不够说明问题吗？纯粹是市场理性选择，没别的弯弯绕。

再算一笔大账，DeepSeek训练自己的旗舰级模型，总共才花了五六百万美元。而业内估算，OpenAI训练GPT-4的成本，至少是一亿美元起步，甚至还会更高。性能差不多在同一个档次，成本直接差了十几倍到几十倍。

这个成本差不是凭空来的，不是说中国工程师天生更聪明，是咱们在有限的算力条件下，被逼着磨出了一套能榨干每一点效率的模型架构方法。这种硬磨出来的本事，直接转换成了开源市场的竞争力。

现在通义千问的全球下载量已经突破了七亿次，基于它衍生出来的二次开发模型超过了十七万个，这个规模已经超过了Meta的Llama，成了全球最大的开源AI模型家族。这个成绩真的挺牛的。

说起来这件事还有点讽刺，美国这些年一直对华卡高端芯片的脖子，一轮一轮加码出口管制，逻辑很简单，你没有最好的计算资源，就训不出强大的AI模型。结果呢？偏偏就是用他们受限版本的芯片，我们改了模型结构，花几百万就训出了对标GPT-4的高性能模型。卡脖子反而卡出了极致的工程效率。

而且这个模型直接开源了，全球开发者随便用。美国能管得住硬件出口，管不住一段能随便传播的代码啊，这根本堵不住。

这件事甚至把沉寂了六年的OpenAI都逼得改变了策略，现在OpenAI重新开始开源自己的模型了。人家CEO直接把话挑明了，如果我们不开放，未来世界的AI基础可能就主要建在中国的开源模型上了。

这话其实有两层意思，明面上的就是人家已经承认了来自中国模型的压力，藏在底下的那层更有意思，他说的是“可能会”，不是“可能开始”，言下之意就是这个趋势已经在发生了，不是未来才会有。

现在全球热门的AI编程工具里，开发者最爱用的前二十个模型里，有七个都是中国的。在一个专门评测AI设计能力的平台上，用户投票选出来的前十八名，全都是中国模型，第一个美国模型才排到第十九位。

这不是什么还在酝酿的风险，也不是远在未来的趋势，这是已经发生的现实。它就在开发者的代码编辑器里，在创业公司的服务器上，在融资申请表的技术栈一栏里，实打实存在着。

一家管着百亿美元的顶级风投，翻完一堆融资提案才发现，大多数创业者已经默默做出了同一个选择。没人号召，没人协调，全都是市场里理性的玩家自己选的，这个方向才是最说明问题的。

参考资料：澎湃新闻 八成使用开源模型的美国初创公司选用中国AI大模型