中國 AI 公司在算力受限、晶片出口管制雙重夾擊下，仍將全球市佔從 1% 躍升至 15%，DeepSeek 推論費用僅 GPT-5.2 的 3%。低成本開源策略正在侵蝕美國大型 AI 平台的定價護城河。
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一邊是每百萬 token 輸出費用 14 美元的 GPT-5.2，另一邊是 0.42 美元的 DeepSeek V3.2-Exp，差距 33 倍。Bloomberg 的報導點出一個矛盾：美國以出口管制削弱中國的訓練算力，中國卻靠著壓縮模型架構，把這道門縫越撐越大。
用更少的算力，做接近的事
Bloomberg 在報導中指出，中國廠商突破晶片封鎖的核心手段，是一種叫做「混合專家架構」（Mixture of Experts，MoE）的技術設計。白話說就是：模型不必每次回答問題都調動全部「腦力」，而是把神經網路切成多個專門的子網路，每次只啟動最相關的那幾個。
以 DeepSeek 最新的 V4-Pro 為例，回答任何一個問題時，實際運作的引數不超過全體的 3%。相比之下，OpenAI 和 Anthropic 的主力模型為了維持更強的推理深度與上下文長度，需要啟動大比例的神經元，算力消耗也高出數倍。
出口管制讓中國取得的晶片速度慢約 20%、耗電多約 30%。中國的應對邏輯是：既然無法拿到最快的工具，就把每一分算力的使用效率最大化。報導提到，LiveBench 的大型語言模型排行榜上，DeepSeek 和月之暗面（Moonshot）已躋身全球前 12，與 OpenAI、Anthropic、Google 同框。
開源作為戰略武器
另一方面，中國廠商在「開放權重」策略上押下重注。所謂開放權重，是指公開模型訓練後得出的內部引數，讓外部開發者可以直接下載、修改、再應用。美國的 ChatGPT、Claude、Gemini 均不公開引數，第三方若要使用，必須付費取得 API 授權。
這套策略的效果具體可見：阿里巴巴的 Qwen 系列模型在 2026 年 1 月累計下載量突破 10 億次，超越 Meta 的 Llama，成為全球下載量最高的開源 AI 模型家族，並衍生出超過 20 萬個客製化版本。DeepSeek 發布 R1 的權重後，開發者社群迅速推出了金融、醫療、中文語言等垂直版本。
報導提到，這種模式實際上是把全國的 AI 研發工作「外包」給全球開發者社群，由社群義務完成最後一哩的應用調整。中國政府視開放模型為軟實力工具，並以 2025 年 7 月發布的「全球 AI 治理行動計畫」為載體，向中低收入國家推廣中國 AI 技術的可及性。
矽谷的定價邏輯開始動搖
Bloomberg Intelligence 分析師 Robert Lea 表示：「美國盟友國家不會在官方場合使用 DeepSeek，但在這個注重成本的時代，如果 DeepSeek 能提供 ChatGPT 九成的功能，消費者可能會做出和政府不同的選擇。」
這句話把問題說得很清楚。美國 AI 大廠的商業模式建立在一個前提上：最強的模型值得最高的定價。但當中國廠商把「夠用的效能」與「極低的推論成本」綁在一起，這個前提就開始鬆動。
Anthropics 已在法律層面出手，指控 DeepSeek、Moonshot、MiniMax 透過 2.4 萬個偽造帳號對 Claude 發動「工業規模蒸餾攻擊」，本質是用別人的訓練成果壓縮自己的開發成本。Anthropic、OpenAI 和 Google 目前正聯手試圖阻止此類行為。
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但問題的結構已然成形。出口管制壓縮了中國的硬體優勢，卻也倒逼出更高效的軟體架構；市場份額從 1% 爬到 15% 只花了一年。一場靠晶片定義邊界的競爭，正在被一場靠演算法重新丈量的戰局取代。
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