本文来自微信公众号： 斯凯碎碎侃 ，作者：斯凯，原文标题：《观察｜4.75亿人民币 vs 168亿美元：中外模型企业的营收为何差了数百倍？》
2026年，两组数字放在一起，构成了一个无法回避的对比。
DeepSeek，中国大模型创业公司里的头部选手，前7个月确认营收4.75亿元人民币（约7070万美元），是2025年全年的十倍。同期净亏损7.15亿元。
Anthropic，美国头部模型公司，仅第三季度单季营收就达到168亿美元，年化运行率约670亿美元。OpenAI截至9月底年化收入约500亿美元，企业业务同比增长107%。
4.75亿人民币，对168亿美元。数百倍的量级差。
这个差距经常被归因于“模型能力不如人”。但2026年的现实是，开源模型在多项评测上已经逼近甚至追平闭源前沿，模型能力的差距收窄到了以月为单位。真正的分水岭不在实验室，在收入是怎么被组织起来的。
开源换来了用量，代价是定价权
中国模型公司在全球用量上的领先，本身是开源策略的产物。
Hugging Face 2026年春季报告显示，中国研发的开源模型下载量占全球总量的41%，首次超过美国。全球主流大模型调用榜单上，排名前六的模型全部来自中国团队。
但开源对收入的压制是结构性的。权重一旦开放，第三方托管平台可以用更低的价格提供同样的推理服务，模型开发方自己留不住收入。DeepSeek的情况很典型：客户在其模型上的总消费中，只有约8%最终流向DeepSeek本身，其余被第三方托管和镜像节点瓜分。
OpenAI和Anthropic选择了相反的路。闭源把最强能力锁在付费墙后面。Anthropic的推理毛利率从一年前的38%升至70%—85%，2026年二季度实现调整后营业利润转正。85%的毛利率不是靠“卖得贵”堆出来的，是靠企业级API调用的结构撑起来的：客户把AI嵌进核心业务流程，迁移成本高，价格敏感度低。Anthropic的算力利润率超过40%，每在算力上花1美元，能收回1.7美元。
开源解释了为什么用量大、留存少。但即便同样的用量，中国模型公司收到的钱也少得多，因为单价本身就不在一个量级上。
定价的鸿沟：40倍的单价差
单位收入的差距，在具体任务上看得最清楚。
在网络安全测试中，DeepSeek V4-Pro每题平均成本0.28美元，闭源竞品Opus 4.5为12.50美元，差距超过40倍。Kimi K3的官方API标价相比部分美国头部闭源模型便宜约40%至70%。
中国模型公司用低价换来了调用量，但低价的惯性一旦形成，涨价极其困难。DeepSeek在2026年8月将旗舰模型输出价格上调，这是必要的修正，但相比闭源前沿仍然低一个量级。而涨价之后客户的留存和用量变化，需要持续观察。
低价策略在“做大规模”上是有效的，但它内生地限制了收入天花板。美国头部公司的收入，不依赖“用量最大”，依赖“只有在我这里才能用到这个水平的能力”。
企业付费的形态，决定了收入的天花板
比定价差距更根本的，是付费结构的差距。
Anthropic约75%—85%的收入来自企业级API调用，年付费超百万美元的企业客户从500家增至超过1000家。这类收入的特征是：单客金额大、续约率高、嵌入业务流程后迁移成本极高。企业一旦把AI嵌进核心流程，换供应商的成本比多付点钱高得多。
中国模型公司的收入结构完全不同。智谱2026年上半年MaaS收入8.3亿元，占收入86.5%，但API业务毛利率只有24.6%，经营亏损21.5亿元。火山引擎2025年全年MaaS收入约15亿元，增长很快，但基数仍然很小。
中国不是没有企业级付费，是付费的形态不同。美国企业愿意为“嵌入核心流程的AI能力”付高单价，中国企业更多在为“调用量”付费，而调用量的价格正在被开源和竞争持续压低。同样的Token，在不同的付费结构里，产生的收入差了一个量级。
出海能做大“量”，改变不了“结构”
出海是中国模型公司当前最明确的增量方向。MiniMax海外收入占比一度超过70%，月之暗面海外收入首次超过国内。
但出海的收入结构和国内是同构的：低价、按量计费、缺乏高溢价的企业级订阅。Token出海的本质是把国内算力资源转化为服务，按使用量收费，赚的是规模的钱，不是能力的溢价。换一个付费意愿更高的市场，能改善“量”，改变不了“单位收入低”的结构——因为限制收入天花板的不是市场在哪里，是模式本身。
当然，出海并非没有战略价值。它为中国模型公司争取了时间窗口，也让它们在更成熟的付费市场里学习企业级销售的打法。但这个学习过程，不会自动转化为收入量级的跃升。
量级差距的本质
把几条线合在一起，数百倍差距的根源就清楚了。
中国模型公司用开源换来了全球41%的下载量和快速增长的调用规模，用低价换来了市场份额。这套策略在“做大规模”和“建立生态”上是有效的。但它内生地限制了收入的天花板：开源让分发权外溢，低价让单位收入被压缩，而企业级高溢价订阅的壁垒——闭源能力锁定、业务流程嵌入、迁移成本——中国模型公司目前还没有系统性建立起来。
OpenAI和Anthropic没有传统意义上的“主业”，但它们有闭源定价权和企业付费结构，这两样东西替代了主业杠杆，把收入推到了数百亿美元的量级。中国模型公司缺的不是模型能力，也不是市场，是把能力锁进高价值付费结构里的那套机制。
量级差距不是能力差距的映射，是收入组织方式的代差。中国模型公司已经证明了自己能用更低的成本做出足够好的模型。接下来要证明的是，能不能用足够好的模型，组织起足够高的收入。
国产大模型已经证明，我们能用更低的成本做出足够好的模型。但接下来真正要证明的，不是模型能不能追上评测榜单，而是能不能把技术能力组织成更高质量的收入。
开源可以换来分发，低价可以换来规模，企业级付费结构才能换来真正的收入天花板。
