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美国先前对英伟达高端AI芯片实施出口管制，意图严防死守，谋求对中国AI发展构成极限封锁，然而事与愿违，美国封锁的努力最终未能成功。
《日经亚洲》于7月13日披露的信息称，印度企业正集体转向DeepSeek、千问、Kimi等中国开源模型，不再依赖OpenAI、Anthropic等美国闭源的AI大模型。
截至2026年6月底，在国际AI平台的Token调用量方面，中国模型的使用量已经达到25万亿，较美国模型高出78%。
同样来自日媒的消息显示，《日本经济新闻》网站7月10日的一篇报道指出，美国企业在广泛采纳中国人工智能技术。由于部分中国AI模型的使用费用仅为美国高性能AI模型的1%左右，众多企业开始进行切换，在中国AI模型聚合平台“开放路由器”上，中国AI的使用比例已逼近50%。
根据OpenRouter的数据，美国企业在2025年上半年调用中国AI模型的Token占比仅为4.5%，到了2026年，这一比例已大幅攀升至46%。短短半年内增长了十倍，这种迅猛的增长速度甚至让硅谷感到了些许不安。
其实道理很简单：不仅是中国企业在积极使用中国AI技术，就连美国本土企业也开始用脚投票，选择中国AI。
印度为何不选用美国模型，反而偏爱中国的模型？
许多人第一反应认为是印度经济不宽裕，图便宜。这种说法部分是对的，但并非全部。
先来看最直观的价格对比：每百万Token的调用费用，DeepSeek输入与输出成本在0.19至5.4美元之间波动，Kimi最高也仅4美元。
相比之下，OpenAI最新的GPT-5.5系列费用高达5至54美元，最昂贵的档位与最低档位的费用相差十倍以上。
这意味着，若要处理100万Token的文案、客服对话等任务，使用美国顶级AI模型需要支付超过50美元，而使用中国模型最低只需两毛钱。
对于每天调用上亿Token的企业来说，这不是简单省下零花钱，而是将成本直接削减至一个新低。
但价格优势并非唯一原因，性能过剩才是关键。
业内早已达成共识：美国前沿模型的能力对于90%的商业场景而言都属过剩。绝大多数企业应用AI的目的无非是智能客服、文案生成、文档整理及辅助编码，这些任务根本无需GPT-5.5所具备的复杂推理能力。
就好比日常通勤买菜，无需驾驶F1赛车，普通的家用车完全足够。
中国模型正好击中了这一需求：性能满足要求，价格仅为美国的零头，完美契合大多数企业的实际需求。
除此之外，还有两个重要因素精准地触动了印度的神经。
其一为数据安全与本地化部署。印度一直强调“数据主权”，担心企业核心数据传至美国服务器后可能被利用。
中国开源模型支持完整的私有化部署，企业可将模型直接安装于本地服务器上，确保数据不出境，并根据自身业务对模型进行微调，自主权得到充分保障，这是美国闭源模型无法比拟的。
其二为印度本土AI技术相对滞后。
莫迪政府于2024年推出耗资千亿卢比的“AI主权计划”，口号虽响亮，两年过去，仍未开发出任何具有竞争力的通用基础模型。
企业在转向中国成熟的开源方案时，实属无奈之举，毕竟在成本效益面前，选择似乎不言而喻。
硅谷企图通过高价垄断以获取暴利，但美国企业纷纷转向，让硅谷的如意算盘落空了。
如果说印度选择中国模型是出于实际需求，那么美国企业的大规模转向则实实在在地打了硅谷的脸。
现在的情况是，AI技术的研发投入速度惊人，连硅谷都感到难以承受。前两年AI热潮时期，企业不计成本地投入，但现在潮水退去后，人们开始计算成本，结果令人震惊：AI的调用成本已成为企业最大开支之一。
CNBC的报道指出：中国头部模型与美国顶尖模型在技术上的差距大约为6至9个月，但在价格上却低了60%至90%。
旗舰级模型差距高达数倍，入门级模型的差距更是达到上百倍。
以GPT-5.5的输出Token每百万需30美元计算，DeepSeek V4-Flash仅需0.28美元，两者相差百倍以上。
面对同样的工作量，使用美国模型需花费100万美元，而使用中国模型仅需1万元，作为老板，您会如何选择？
旧金山一家拥有25名员工的AI创业公司Li