一个反直觉的现象
上周，客服 AI 公司 Decagon 的 CEO Jesse Zhang 发了一篇长帖，标题很嚣张：”大家都搞错了企业里的开源 AI”。他抛出一个挺有意思的矛盾：在自己公司里，越来越多成熟的业务正在切到更轻量的模型上，可花在那些最贵的前沿模型上的总预算，几乎一点没少。
这跟很多人预想的不一样。按常理，开源模型又免费又能自己部署，前沿实验室早该被冲得七零八落。但 Zhang 认为，这俩根本不是对手，更像是同一个生命周期里的两个阶段。
前沿实验室会继续握着”发现”，开源则会一点点吃掉”生产”。
用大白话说就是：先用贵的前沿模型把一个新场景跑通、验证它能赚钱，等路子熟了，再挪到便宜的开源模型上规模化。前端探路，后端量产，各司其职。
数据摆出来，前沿真没吃亏
Zhang 没给太多数据，但这种数据其实到处都是。Vercel 的 AI 网关看板显示，就这一周，DeepSeek 的 Token 量已经冲到全平台的三分之一以上，背后是 GLM-5.2 的 Z.ai 也挤进了第四。可往下滑到”总支出”那栏，Anthropic 一家还是占了半壁江山。
OpenRouter 的故事也差不多。DeepSeek V4 Flash 每周处理 5.3 万亿 Token，是最忙的；而最火的前沿模型 Opus 4.8 才 2 万亿出头。但 Opus 每百万 Token 要 1.37 美元，V4 Flash 只要 6 美分，贵了快 23 倍。算下来，花钱的大头还是落在前沿模型手里。连英伟达刚放的 Nemotron 都还没算进去。
为什么开源赢不了”钱”
一种解释是，AI 能干的活儿增长得太快了，前沿模型只要卡住早期那些最难、最值钱的部署，就能一直待在牌桌上。另一种解释更实在：很多场景就是太难，便宜模型暂时顶不上。
- 垂直类 AI 公司确实在往轻量模型迁移，这条预言已经应验；
- 但”GPT 套壳”类创业公司的账，算下来还是稳的；
- 最关键的是，按 Token 算，前沿厂商死死攥住了最值钱的”溢价 Token”价格。
作者想起去年九月自己写过的一个比方：基础模型公司到最后可能变成给星巴克供咖啡豆的——自己是商品原料，利润全被应用层赚走。现在看，这个预言只兑现了一半。
所以眼下的格局，很可能不是”开源干掉前沿”，而是两套玩法长期并存：前沿负责开荒，开源负责量产。只要 AI 能做的事情还在指数级扩张，两边就都还有饭吃。至于这个平衡能维持多久，大概得看下一个更难啃的场景，到底落在谁手里。
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