Menlo Ventures 11 月 3 日发布第四份年度《企业 AI 现状》报告，其中一组数字在中文圈传得最快：企业花在开源模型上的钱，89% 流向了中国模型。
按报道披露的细分，月之暗面的 Kimi 占 61%，DeepSeek 占 15%，智谱的 GLM 系列占 11%，Meta 的 Llama 只剩 7%。一年前，Llama 还是美国企业部署开源模型时最常见的默认选项。
先看清分母
这组数字的分母很小。报告给出的另一组数是：开源模型只占企业模型支出的 4%，但占使用量的 19%。钱少量多，说明企业拿开源模型主要跑那些对单价敏感、调用量大的活。
闭源一侧，Anthropic 和 OpenAI 经 API 合计拿下企业大模型 API 支出的 86%，一年前这个数是 67%。其中 Anthropic 从 40% 升到 55%，OpenAI 从 27% 升到 31%，Google 从 21% 掉到 9%。三家头部实验室合计占全部部署支出的 69%，约 1227 亿美元。
报告估算，截至今年 9 月，企业 AI 部署支出约 1768 亿美元，2025 年是 330 亿美元。数据来自对约 400 名美国企业决策者的调查，这些人合计掌管超过 40 亿美元的 AI 预算。
几点口径要说清楚：
- 受访者都在美国，部分报道写成”全球企业支出”，用词偏宽；
- Kimi 61%、DeepSeek 15%、GLM 11% 这组细分来自南华早报和财联社的转述，我们在报告英文摘要里没有查到原表；
- 这些都是 Menlo 的调查与估算，并非经审计的市场统计。
对国内模型厂商意味着什么
拿份额最大的 Kimi 来说，61% 乘以 4%，粗算约占美国企业模型总支出的 2.4%。这个比例放在一张以闭源 API 为主的账单里很小，但它说明一件事：美国企业在挑开源模型时，已经把中国模型放在了第一顺位。
对国内厂商，这条路的边界也清楚。开源权重被企业拿去自部署或经第三方托管，钱大部分流向云厂商和推理服务商，模型方能直接收到的 API 收入有限。Kimi、DeepSeek、GLM 在这份报告里的”份额”，有相当一部分可能是企业付给托管方的推理费用，Menlo 的口径里是否区分了这一层，目前公开材料没有写明。
还有时间差。调查做于 9 月，之后几家国产模型陆续发了新版本，Llama 一侧也没有停，这些变化要等下一份报告才看得到。受访企业里有多少属于政府承包商、金融这类采购受限的行业，报告也没有拆开，而这类客户恰恰最可能因为合规要求换掉中国模型。
报告里另外两个数
一是智能体流量。报告引用 OpenRouter 的数据称，智能体已占该路由服务 80% 的 token，约每周 130.9 万亿，大约是人类直接驱动用量的 7 倍，智能体流量在今年 2 月初反超人类。
二是编程。企业 AI 应用支出约 773 亿美元，编程类占 340 亿美元，其中 Claude Code 和 Codex 合计 240 亿美元，占编程支出的七成。企业把钱集中押在少数几个编程工具上，开源模型在这块几乎没有存在感，它们的主场仍是后台批处理和成本敏感的调用。
参考来源：Menlo Ventures《企业 AI 现状》年度报告、南华早报、CocoLoop、财联社；报告摘要核验开源支出占比、API 份额与调查样本，模型细分份额以媒体转述口径为准。