中国模型开始给洋人“送温暖”？在海外卖的便宜，在中国卖的贵

最近，不少关注国产大模型的人发现了一个让人挠头的现象。

一些中国AI企业推出海外订阅服务后，价格低得让人意外。有的产品每月只需要几美元到十几美元，就能提供相当丰富的使用权限。反过来看国内市场，很多开发者购买API服务时，却感觉价格并没有低到同样的程度。

于是，一个直观的问题出现了：为什么中国企业做出来的AI，在海外反而更便宜？

事实真的如此吗？

2026年4月，国产大模型智谱宣布开源GLM-5.1，编程性能已经逼近美国头部AI。但真正在海外社交平台上引爆讨论的，不是技术指标，而是价格。

同样是智谱GLM Coding Plan的Max套餐，中国用户的费用是469元/月，约合68美元；而海外用户则要160美元/月，价格比中国市场贵出一倍有余。

有趣的是，这个差价是反向的——国内更便宜，海外更贵。海外开发者甚至给这个差价起了个名字叫“西方税”，然后开始研究怎么注册微信支付和支付宝来买中国版套餐。

所以，“国产AI海外更便宜、国内更贵”这个说法，至少在一些头部产品上并不成立。恰恰相反，不少国产大模型在国内的定价远低于海外。

但这并不意味着国产AI在海外没有价格优势，以DeepSeek为例，其V4-Pro的API输入与输出综合价格最低已被压缩至约9元/百万tokens。而同等调用规模下，海外巨头GPT-5.5长上下文版本的价格，已经达到了DeepSeek-V4-Pro的40倍以上。

国产模型在海外市场的确打出了极大的性价比优势，只不过这个“便宜”是相对于OpenAI、Anthropic等海外巨头的定价而言的，并不是相对于国内自己的定价。

那问题就变成了：国产大模型为什么能在海外卖出比海外同行便宜得多的价格？这种价格优势能持续吗？

海内外定价差异，背后不只是“成本”两个字

要理解国产大模型的定价逻辑，首先得看清楚一个基本事实：海外部分地区的AI基础设施确实拥有成本优势。

大模型运行高度依赖算力。尤其是在推理阶段，芯片性能、数据中心效率、网络环境都会直接影响单位成本。美国等市场拥有更成熟的大规模AI基础设施，能够部署大量高性能GPU集群。

相比之下，国内企业面临的外部环境更加复杂。

根据IDC报告，2026年上半年，英伟达在中国数据中心AI芯片市场的份额已降至34%，原因是美国出口管制限制了其产品供应，以华为为首的中国本土竞争对手则持续扩大市场份额。国内企业需要在算法优化、资源调度等方面下更多功夫来提升效率。

所以，同样一个模型，在不同地区运行，成本确实可能存在差异。

但问题在于：成本低，并不等于一定卖得便宜。反过来，成本高，也不一定就要卖得贵。商业公司定价的依据，从来都是市场竞争，而不是单纯的成本。

国内市场是什么状态？一个字：卷。

据中国信通院数据，国内大模型API平均价格较2023年已累计下降超过90%，模型性能同期却提升了3至5倍。2026年以来，整个行业经历了一轮惨烈的价格战：阿里云通义千问API输入价格直降97%，腾讯混元API直接免费，小米API系列降幅最高达99%。

这种竞争烈度在全球范围内都极为罕见。玩家越来越多，能力越来越接近，竞争很快从“谁能做出模型”变成了“谁能更便宜地提供模型”。

相比之下，海外市场的竞争格局则完全不同。OpenAI、Anthropic等成熟玩家已经建立了用户习惯和品牌认知。国产大模型作为后来者，想打开市场，价格是最直接的突破口。不是简单“便宜卖”，而是在用价格换用户、换规模、换反馈。

中国大模型真正的压力，不是国外竞争

如果只看表面，中国大模型行业现在非常热闹。几十家公司争相入场，资本持续关注，产品不断更新。

但热闹背后，一个问题越来越明显：大家都在做大模型，可真正不可替代的东西并不多。

早期AI竞争，比的是技术突破。谁拥有更大的参数规模、更强的模型能力，谁就更容易获得关注。但随着技术快速发展，基础能力正在趋同。你能写文章，别人也能。你能生成图片，别人也能。你能处理复杂任务，竞争对手也在追赶。

于是，大模型行业出现了一个尴尬局面：企业很多，但差异化不足。

按照传统科技行业的发展路径，市场竞争到一定阶段，强者通常会收购弱者。但大模型行业目前并不完全符合这个逻辑。

因为买方会考虑：花几十亿元收购一个团队，得到的东西是不是自己无法复制的？如果对方的模型能力和自己差不多，那为什么不自己研发？

更麻烦的是，大模型背后连接的是企业最核心的数据和业务。阿里拥有电商和云计算生态，美团拥有大量本地生活数据。

理论上，两家公司都可以利用AI增强业务，但同时它们也是竞争关系。数据、用户和商业模式，都是企业最重要的资产，谁愿意把这些交给潜在竞争者？

同样的问题，也存在于游戏、硬件、内容产业。腾讯拥有庞大的游戏生态，米哈游拥有优秀的内容制作能力，两家公司未来都可能需要AI提升研发效率，但彼此之间也存在竞争。

因此，大模型行业出现了一种特殊状态：大家都知道AI重要，但大家又不愿意完全依赖别人。结果就是，每家公司都选择自己投入，每家公司都希望成为那个提供基础能力的人。

这也意味着行业进入了长期烧钱阶段。模型越强，需要投入越大。如果没有商业收入支撑，资本最终会要求企业回答一个现实问题：你的AI到底怎么赚钱？

下半场的竞争，比的不是谁最强，而是谁活得最久

过去两年，大模型行业最吸引眼球的是技术竞赛。各种榜单、参数、测试结果不断出现。企业不断证明自己的模型有多强。

但商业世界最终看的不是实验室成绩，而是现金流。

这也是为什么行业正在出现一些战略变化。例如，曾经重点投入通用大模型竞争的百川智能，2025年4月宣布ALL IN医疗，团队从500余人精简到100多人，向医疗等垂直领域调整方向。

这个变化释放出一个信号：单纯做一个通用模型，越来越难。

因为通用模型需要巨大投入，训练成本高，维护成本高，竞争压力也高。但行业应用不同。医疗、制造、金融、教育等领域，都存在大量具体需求。

企业客户不会只关心你的模型参数是多少，他们更关心：能不能减少成本？能不能提高效率？能不能解决实际问题？

这意味着，大模型行业可能正在从“技术竞赛”进入“商业落地竞赛”。

对于中国企业来说，海外市场依然具有重要意义。国内市场竞争已经非常充分，价格空间越来越小。而海外市场规模更大，付费意愿也更高。

据里昂证券基于OpenRouter数据的研究报告，9月中国AI模型约占token用量65%，但支出仅占30%，较美国同业有约80%的价格折让。较低定价确实带动了用量增长，中国模型每周支出本年至今累计升27倍，由token用量升67倍带动。

国产大模型企业可以利用自身在算法优化、工程效率方面积累的经验，寻找新的增长空间。

当然，这条路并不容易。海外市场有自己的用户习惯，也有更加成熟的AI企业。

低价可以帮助企业打开入口，但不能永远依靠低价。最终决定胜负的，仍然是谁能够建立长期优势。可能是技术优势，可能是场景优势，也可能是成本优势，但一定不会只是价格优势。

在人民日报的一篇评论中，余晓晖指出：“人工智能治理既要筑牢安全底线，也要为创新留足空间。只有不断提高治理的科学化、精准化水平，才能更好激发创新活力，推动智能经济健康发展。”

这一判断对于国产大模型的出海之路同样适用。海外市场开拓需要积极进取，同时也需要在合规、安全、本地化等方面做好功课。

所以，“国产AI海外定价”这个话题，真正值得关注的并不是价格本身。它反映的是中国大模型企业正在面对一个新的阶段：过去，大家争夺的是技术领先；现在，大家争夺的是生存空间。

结语

国产大模型在海外市场的定价，看起来像是一场价格争议。但更深层看，它其实是一场市场策略的调整。

国内市场逼出了企业的成本控制能力，海外市场提供了新的增长空间。对于中国AI企业来说，价格优势可以成为打开全球市场的一把钥匙，但真正决定未来的，不是卖得便宜，而是能不能让用户离不开。

AI竞争已经进入一个更加现实的阶段。模型可以复制，价格可以调整。但真正难复制的，是用户、场景和商业闭环。

这场全球AI竞争最后留下来的企业，恐怕不是喊得最响的，也不是烧钱最多的，而是最早找到赚钱方式的那一批。