作者/张永堃

编辑/李彦

出品/未来科技界

6月1日，在GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋抛出一个判断：“代理式AI已经到来。计算机不再运行应用程序，而是运行AI Agent。”

这句话正在被最新的数据验证。OpenRouter数据显示，上周中国大模型周调用量达到11.13万亿Token，连续五周超过美国。其中，DeepSeek-V4-Flash和腾讯Hy3 preview分列全球模型调用榜前两位。

过去两年，全球Token消耗量呈指数级增长。推动这一增长的是运行在企业后台的、24小时不间断处理任务的AI Agent，它们也成为新的“Token黑洞”。

然而，中国模型虽然赢得越来越多的调用量，却尚未赢得与之匹配的商业回报。公开数据显示，OpenAI年化收入（ARR）已达到250亿至300亿美元，而中国头部AI厂商大多仍处于数亿美元至十几亿美元规模。

「未来科技界」数据统计了目前中外主流AI厂商的to B收费模式及商业化对比（截至2026年6月）。国内主流AI厂商收费模式及商业化如下：

国外主流AI厂商收费模式及商业化如下：

从表格可以看到，中外厂商采用的核心商业模式并没有本质区别。

无论是OpenAI、Anthropic，还是智谱、阿里百炼、DeepSeek，主流模式都围绕API调用收费、订阅服务以及企业解决方案展开。真正拉开差距的，并非收费方式，而是收费能力。

首先，最直观的差异来自价格。以Token计费为例，OpenAI GPT-5.5的输出价格达到30美元/百万Token，高性能版本GPT-5.5 Pro更高达180美元/百万Token。Anthropic、Google Vertex AI等海外厂商也普遍维持在较高价位。

相比之下，国内模型价格普遍只有个位数人民币。DeepSeek Flash输入价格仅为1元/百万Token，智谱GLM-4-Plus为5元/百万Token，大量厂商仍在通过低价策略争夺市场DeepSeek与小米MiMo先后宣布永久降价，进一步加剧了国内大模型API市场的价格竞争。换句话说，即便消耗同样数量的Token，中外厂商获得的收入也可能相差数十倍。

其次，价格差异背后是客户结构的不同。海外厂商的主要客户往往是大型企业、金融机构、医疗集团以及政府部门。这类客户更加重视稳定性、安全性和合规能力，对价格敏感度相对较低。

中国厂商当前服务的大量客户则集中于开发者、中小企业以及创新团队。市场仍处于快速渗透阶段，价格竞争激烈，企业采购预算也相对有限。这意味着，中国模型已经获得了大量全球调用，但这些调用并不一定能够转化为同等规模的收入。

既然如此，为什么海外企业不直接使用更便宜的中国模型？

对于大型企业而言，模型只是采购决策的一部分。数据合规、本地部署能力、服务等级协议（SLA）、长期技术支持以及生态兼容性同样重要。

目前，OpenAI、Anthropic以及Google等厂商已经深度嵌入欧美企业生态，并通过AWS、Azure、Google Cloud等成熟渠道触达客户。而中国厂商虽然在模型能力和性价比方面具备竞争力，但在海外企业市场的渠道建设和生态覆盖上仍处于追赶阶段。

此外，中国模型在海外市场的商业化还面临渠道分成问题。部分模型通过海外云平台或第三方服务平台提供能力，需要与渠道方分享收入，而海外头部厂商往往能够直接面向客户提供服务并获取更高比例收益。

不过这并不意味着中国AI商业化前景有限。恰恰相反，从企业市场的发展阶段来看，中国市场仍存在巨大的增长空间。

当前，大模型在中国企业中的渗透率仍然较低。大量传统行业尚处于试点和探索阶段，与C端用户不同，企业客户并不需要被反复教育“为什么要付费”。企业只关心一件事：投入是否能够带来回报。

如果一个客服团队能够通过AI降低30%的人工成本、如果一个开发团队能够借助代码Agent提升20%的效率……那么企业就有充分动力持续采购和续费。这也是为什么业内普遍认为，To B始终是AI商业化最稳定的基本盘。

当然，即便收入快速增长，AI厂商依然面临盈利压力。因为AI花钱的速度仍然快于赚钱的速度。

模型研发需要持续投入顶尖人才，训练需要消耗大量算力资源，推理服务又需要长期维护GPU集群。与此同时，激烈的价格竞争仍在持续。对于许多厂商而言，收入增长是确定的，但利润释放仍需要时间。

中国模型已经证明自己能够赢得开发者和企业的选择，但下一阶段竞争的关键，不再是谁拥有更多Token，而是谁能将Token转化为可持续增长的商业回报。

从价格竞争到价值竞争，从模型能力到企业生态，AI产业的竞争正在进入新的阶段。Agent时代刚刚开始，而全球AI To B市场的真正较量，或许已经拉开序幕。