【主题研究】一文看懂中美 AI 模型战争：两种商业模式、三个变局

我们想让你知道的是：
Anthropic 执行长 Dario Amodei 于 2026 年 9 月中旬发表题为《我们必须放慢前沿发展》（We Must Pace the Frontier）的重要文章，公开呼吁全球 AI 产业应主动放慢技术推进的速度，此项呼吁随即获得 OpenAI 执行长 Sam Altman 、 Google DeepMind 负责人 Demis Hassabis 以及马斯克（Elon Musk）等业界领袖的正面迴响与支持。

而今年早些于 7 月时候，NVIDIA 执行长黄仁勋也发表其 X 帐号的首篇推文，与多家科技巨头、投资机构联署一封关于开源模型（Open Weights）重要性的公开信。黄仁勋直言过度依赖封闭模型将加剧「单点故障」风险、引发资安漏洞并阻碍 AI 发展，而开源模型除了能降低技术门槛、加速创新与扩散，更重要的是能让各国根据自身文化与法律，控制属于自己的 AI 基础设施，实现「AI 主权」。

面对业界对 AI 监管的讨论兴起，近期模型圈的版图也在悄悄变动，6 月中旬，中国模型在 OpenRouter 上的 Token 使用量份额已衝上 55%，正式击败美国模型，跃升为该平台最大来源，英伟达则在 9 月突然发布收购 Hugging Face 开源平台。面对巨变，比起单纯讨论市占数字，本篇主题研究，我们更需要深入剖析三个核心问题：

追赶机制，中国 AI 实验室如何在短时间内弥补算力差距，逼近美国的领先地位？
路线分化，美中两国在 AI 产品的定位、商业化设计与目标市场有何根本差异？
底层逻辑，为何说这场 AI 追逐赛本质上是「旧战争」的延续，各自用新科技为既有产业护城河进行的深度强化？

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AI 世代，一天彷佛十年。我们也持续身处这场疯狂的生产力循环中，与大家一起学习、一起进化。

一、决战效率前缘：美中模型竞赛走到哪了？

去年起，我们已于先前多篇报告大致解析中美的 AI 竞争最大限制在于：「美国握有算力、中国握有电力」，如今在 AI 的迅速发展下，美国利用金融工程将 AI 基建变成一个可被定价、承销的资产类别，也指出中国开放权重模型与美国前沿实验室的能力差距已缩小到仅剩数个月，而全球 Token 使用量持续爆发，也应证受威胁的从来不是总体算力需求，而是前沿实验室对算力收取溢价的能力。

顺着这条线往下看，会发现 AI 其实并不是一场零和游戏。但正因为发展速度太快，资源配置上的取舍被迫提前浮现，两国各自的优势与限制也就被照得格外清楚，两边都在解同一道题，但约束式不一样，答案自然也不一样，下面我们将以物理限制与资金动能这两个面向来看，中美的 AI 竞争如今的局面是如何被塑造的，以及其背后的底层逻辑。