最近几年，中国的人工智能模型正以一种近乎“润物细无声”的方式，悄然渗入硅谷的日常运转中。它们不再是实验室里的追赶者，而成了不少美国科技公司——尤其是初创团队——真正依赖的工具。

这种变化没有伴随太多喧嚣，却实实在在地发生着：便宜、响应快、拿来就能用，成了它们最朴素也最有力的卖点。

2024年10月，爱彼迎（Airbnb）的一则消息让不少人侧目：这家全球知名的短租平台决定放弃OpenAI的ChatGPT，转而采用阿里巴巴推出的通义千问（Qwen）。理由很简单——“速度快，成本低”。

几乎同一时间，社交资本公司也公开表示，已将大量内部开发任务迁移到Moonshot的Kimi K2模型上，称其在性能上明显优于美国主流产品，价格却只有零头。这些并非孤立事件，而更像是冰山一角。

事实上，越来越多美国初创公司正在悄悄把中国大模型当作技术底座。据“原子计划”——一个致力于推动美国开源模型生态的倡议——发起人内森·兰伯特透露，不少估值颇高的AI创业公司，已经在用Qwen、Kimi、GLM或深度求索（DeepSeek）等中国模型训练自己的系统。只是出于对地缘政治风险的顾虑，大多数选择保持沉默。

数据也在默默印证这一趋势。开发者常用的模型调度平台OpenRouter上周的使用榜单显示，前20名中有7个来自中国，包括MiniMax的M2、智谱AI的GLM 4.6和深度求索的V3.2；而在专用于编程的模型前十中，中国公司占了四席。

更引人注目的是，截至2024年10月，Hugging Face平台上中国开源大模型的累计下载量已突破5.4亿次。这不是靠宣传堆出来的数字，而是全球开发者一次次点击“下载”累积的结果。

中国模型之所以能快速打开局面，关键在于策略上的灵活与务实。不同于ChatGPT这类闭源产品，中国的主流大模型大多选择“开源权重”——即公开训练参数，允许用户自由部署和微调。

虽然运行仍需算力支持，但像Z.ai和深度求索这样的公司，巧妙地绕开了美国的芯片禁令，转而使用不受管制的旧一代芯片，在控制成本的同时实现了可观的性能。联博集团2月的一份分析甚至估算，当时深度求索的模型定价比OpenAI低了最多40倍。

对于资金紧张、试错频繁的初创公司来说，这种性价比几乎是无法拒绝的。《中国科技Buzz》曾指出，这类企业往往在生死线上反复试探，自然更愿意选择“够用又便宜”的方案；而资源雄厚的大机构，则仍会优先考虑美国高端模型。

有意思的是，外部限制反而激发了更强的工程适应力——有研究认为，美国的出口管制非但没能卡住中国AI的发展，反而倒逼出一批更轻量、更高效、能在老旧硬件上跑起来的模型。

当然，这股潮流也有它的天花板。学术界普遍判断，在《财富》500强企业或金融、国防等高度监管的领域，出于安全和合规考量，中国模型短期内很难真正落地。

有人打了个比方：人工智能生态或许会重演智能手机时代的格局——安卓靠低价覆盖大众市场，iPhone则凭借体验和信任牢牢守住高端。毕竟，世界上愿意为“实惠”买单的人，永远比追求极致性能的多。

眼下，这场静水流深的替代仍在继续。北京一位科技观察者曾在他的通讯《你好中国科技》中写道：中国AI走的，其实是条老路——就像当年的太阳能板一样，不靠炫技，而是靠规模和价格一点点重塑全球供应链。

只不过这一次，输出的不再是硅片，而是代码、算法，以及一种新的可能性：在技术竞争日益分裂的世界里，实用主义或许才是真正的通用语言。