Menlo Ventures 於 11 月 3 日發布第四份年度《企業 AI 現況》報告，其中一組數字在中文圈傳得最快：企業花在開源模型上的錢，89% 流向了中國模型。
依報導揭露的細項，月之暗面的 Kimi 占 61%，DeepSeek 占 15%，智譜的 GLM 系列占 11%，Meta 的 Llama 只剩 7%。一年前，Llama 還是美國企業部署開源模型時最常見的預設選項。
先看清楚分母
這組數字的分母很小。報告給出的另一組數據是：開源模型只占企業模型支出的 4%，卻占使用量的 19%。錢少量多，顯示企業主要把開源模型拿來跑那些對單價敏感、呼叫量大的工作。
閉源這一側，Anthropic 和 OpenAI 透過 API 合計拿下企業大模型 API 支出的 86%，一年前這個數字是 67%。其中 Anthropic 從 40% 升到 55%，OpenAI 從 27% 升到 31%，Google 從 21% 掉到 9%。三大頂尖實驗室合計占全部部署支出的 69%，約 1,227 億美元。
報告估算，截至今年 9 月，企業 AI 部署支出約 1,768 億美元，2025 年則為 330 億美元。數據來自對約 400 名美國企業決策者的調查，這些人合計掌管超過 40 億美元的 AI 預算。
有幾點口徑需要說清楚：
- 受訪者都在美國，部分報導寫成「全球企業支出」，用詞偏寬；
- Kimi 61%、DeepSeek 15%、GLM 11% 這組細項來自南華早報和財聯社的轉述，我們在報告英文摘要裡沒有查到原始表格；
- 這些都是 Menlo 的調查與估算，並非經過審計的市場統計。
對中國模型廠商意味著什麼
拿占比最大的 Kimi 來說，61% 乘以 4%，粗估約占美國企業模型總支出的 2.4%。這個比例放在一張以閉源 API 為主的帳單裡很小，但它說明了一件事：美國企業在挑選開源模型時，已經把中國模型放在第一順位。
對中國廠商而言，這條路的邊界也很清楚。開源權重被企業拿去自行部署或透過第三方託管，錢大部分流向雲端廠商和推論服務商，模型方能直接收到的 API 營收有限。Kimi、DeepSeek、GLM 在這份報告裡的「占比」，有相當一部分可能是企業付給託管方的推論費用，Menlo 的口徑是否區分了這一層，目前公開資料沒有寫明。
另外還有時間差。調查是在 9 月進行的，之後幾家中國模型陸續推出新版本，Llama 那邊也沒有停下來，這些變化要等下一份報告才看得到。受訪企業中有多少屬於政府承包商、金融這類採購受限的行業，報告也沒有拆開，而這類客戶恰恰最可能因為法規遵循要求而換掉中國模型。
報告裡另外兩個數字
其一是智慧代理（AI agent）流量。報告引用 OpenRouter 的資料指出，智慧代理已占該路由服務 80% 的 token，約每週 130.9 兆，大約是人類直接驅動用量的 7 倍，智慧代理流量在今年 2 月初超越人類。
其二是程式開發。企業 AI 應用支出約 773 億美元，其中程式開發類占 340 億美元，而 Claude Code 和 Codex 合計 240 億美元，占程式開發支出的七成。企業把錢集中押在少數幾個程式開發工具上，開源模型在這塊幾乎沒有存在感，它們的主場仍是後端批次處理和對成本敏感的呼叫。
參考來源：Menlo Ventures《企業 AI 現況》年度報告、南華早報、CocoLoop、財聯社；報告摘要核實了開源支出占比、API 份額與調查樣本，各模型細項份額以媒體轉述口徑為準。