7月24日晚，黄仁勋发布了个人首条X动态，内容是一封题为《开放权重与美国AI领导力》的公开信。这封信由25家机构联署，名单中囊括了微软、Meta、IBM、a16z及YC等科技巨头。马斯克在评论区力挺：“我全力支持，黄仁勋是对的。” 值得注意的是，这份最初的名单里既没有OpenAI，也没有Anthropic。然而，在舆论发酵后，OpenAI在一天内补签，谷歌紧随其后。短短三天，联署机构从25家激增至77家。
几天前，据Axios报道，不差钱且模型实力强劲的OpenAI和Anthropic齐聚华盛顿，向政策制定者示警，强调中国开源模型的风险，请求政府出面封锁竞争对手。而在同一天，近200家创业公司却联名致信特朗普，恳请其不要封锁中国开源模型。
模型生意的现实逻辑是残酷的：钱能买到最好的模型，却买不到永远领先的窗口期。这对不同公司的命运有着截然不同的影响。OpenAI和Anthropic依赖出售模型获利，客户愿意支付高价是因为别处买不到同等能力；一旦开源模型追平，高价优势便荡然无存。反之，英伟达和微软等卖算力和云服务的厂商则受益于模型越便宜、使用人数越多，生意反而越好。显然，是否封锁开源，完全是基于纯粹的利益考量。
针对这场开源与闭源的激烈博弈，我们梳理了四个核心问题：
**一、模型厂商烧钱越来越多，为什么领先窗口期却越来越短？**
斯坦福发布的AI Index 2026报告显示，在大模型竞技场LMArena上，排名前四的Anthropic、xAI、谷歌和OpenAI，Elo分差不到25分；在税务、金融、法律等专业测试中，前15名模型的差距甚至小至3个百分点。这种分差在用户体验上几乎无法察觉。换言之，人类商业史上最大规模的资本投入，换来的是一个几乎测不出差距的技术。
模型间的差距不仅微小，且排名时刻变动。过去39个月，LMArena的榜首位置换了21次，平均在位时间不到两个月。即使是位时间最长的Gemini 2.5 Pro，也仅坐了5个月。2025年6月，Gemini 2.5 Pro以四分之一的价格实现了接近o3的性能，OpenAI随即将o3的API价格砍掉了80%。领先优势一旦被追上，定价权便瞬间丧失。依靠模型建立的优势正变得愈发脆弱。
现实中，总有黑马逆袭，且追赶成本日益降低。OpenAI发布o1四个月后，开源模型DeepSeek R1便追平了它。R1的基座模型V3训练成本约557万美元，仅为外界对GPT-4成本估算的十几分之一。本月发布的Kimi K3拥有2.8万亿参数，在代码竞技场从第18名跃升至第1名，7月27日其完整权重已在Hugging Face公开。尽管Epoch AI测算开源模型平均仍落后约4个月，但闭源的领先窗口已被压缩至仅能按月计算。
模型能力领先难以锁定，主要是因为行业几乎没有秘密。核心架构源自公开论文，训练方法在技术报告中披露详尽，算力更是明码标价的商品，顶尖研究员也在各家公司间频繁流动。甚至产品本身都在泄密——拿模型输出去训练另一个模型，这就是“蒸馏”。在这个没有秘方、没有专利壁垒、原料随便买的行业，从经济学角度看，这属于完全竞争，类似于大宗商品市场。石油公司不会因原油纯度高3%就卖出十倍价格，模型公司亦是如此。
**二、模型价格战最终将如何收场？**
模型竞争的走向，中国市场的演变或许已给出了答案。
2024年5月，DeepSeek将API价格压至GPT-4 Turbo的百分之一，字节跳动的豆包喊出“比行业便宜99.3%”，阿里降价97%，百度更是宣布主力模型免费。短短半个月，整个行业将模型价格打到了几乎免费的地步。
然而，模型“免费”与互联网时代的软件免费截然不同。软件多一个用户几乎不增加成本，但大模型每一次调用都要消耗电费和算力。免费意味着用户越多，亏损越惨重。大厂烧得起钱，因为模型是云业务的获客入口，亏损的钱能从算力租金中赚回来；但创业公司没有这条回血通道。毕竟，创业公司的推理成本往往高于售价。跟进降价等于卖一单亏一单。竞争的最后，亏不起的人只能先行退场。2025年1月，李开复的零一万物放弃超大模型预训练，团队并入阿里云，他将这一年称为大模型的“商业化淘汰年”。
淘汰赛之后，活下来的人开始涨价。2025年8月，智东西盘点显示，17家厂商中超过七成在涨价；打响降价第一枪的DeepSeek也将输出价格上调了50%。到了2026年，厂商定价愈发昂贵。2月，智谱发布GLM-5，API价格上调67%至100%，国产开源模型首次按Claude的档位收费；DeepSeek则一边压低走量价格，一边对旗舰档实行高峰时段翻倍定价。月之暗面则走出一条V形曲线：128K模型价格从每百万token统一60元降至输入10元、输出30元；而本月发布的K3，输入3美元、输出15美元，与Claude Sonnet标准定价一字不差。
免费只是抢市场的手段，涨价是活下来后的正常营收。就像大宗商品市场，拼不过成本的退场，剩下的人赚取微利。
**三、天量资本开支背后，谁在真正赚钱？**
价格战过后，这个行业还能赚钱吗？能，只是标准变了。现在不看模型排名，而看钱烧完后变成了什么。大宗商品生意中，产品本身不值钱，值钱的是围绕产品衍生出的渠道、客户关系和转换成本。石油业最赚钱的环节不是打井，而是管道和加油站。
OpenAI的收入端数据其实不错，2026年2月年化收入突破250亿美元。但问题在于用户结构：9亿周活用户中，付费用户仅约5900万。据The Information报道，供养免费用户导致2025年毛利率从40%跌至33%；而公司内部预测，2026至2029年还将烧掉约2180亿美元现金，预计2030年才可能转正。九成用户免费，在软件时代是等待转化的家底，但在每次调用都消耗成本的大模型时代，却成了不断漏钱的黑洞。
再看Anthropic，近一年收入翻了近12倍。据SemiAnalysis报告，Anthropic预计2026年三季度实现10亿美元GAAP息税前利润，对应约6%的利润率，是头部公司中首家真正盈利的。其年度经常性收入（ARR）已从2025年底的90亿美元飙升至逾600亿美元。其中，八成收入来自企业和开发者，年付百万美元以上的客户半年内翻倍至1000多家，财富榜单十强企业中八家在使用Claude。其CFO透露，净收入留存率超过500%，去年付100美元的客户，今年平均付500美元。
Anthropic的成功表明，企业客户的钱更稳定。因为购买具有惯性，模型接进工作流后，数据和流程沉淀其中。此时更换供应商省下的钱，远抵不上重构工作流的代价。500%的留存率背后是极高的“切换成本”。
回看国内，智谱年收入7.24亿元，月之暗面ARR约3亿美元，与美国头部相差两个数量级。但在OpenRouter平台上，中国模型的调用量今年2月已反超美国模型。开源加低价策略下，国内厂商更关注市场和用户。同样在烧钱，OpenAI烧出了财务流水，Anthropic烧出了稳定的企业合同，国内厂商则烧出了海量用户。
**四、模型之外，还能靠什么建立优势？**
看清钱的去向，这场吵了两年的开源与闭源之争，答案已呼之欲出。模型本身撑不起商业模式，但公司可以。模型之外，这些公司还能依靠什么建立优势？
一是入口。OpenAI的9亿周活用户就是分发网络。
二是留存。Anthropic超过500%的净收入留存率，背后是切换成本。
三是产品。如Anthropic的Claude Code，仅开放六个月就实现10亿美元年化收入。
四是规则。入口、留存、产品靠时间积累，只有规则见效最快。既然模型守不住领先，就去游说政府限制对手。OpenAI和Anthropic试图用监管保住定价权，但黄仁勋的公开信上77家机构反对限制，意在做大市场。
游说限制对手的第一步，是给“蒸馏”定性。模型输出可被用于训练另一个模型，领先者每服务一次客户，等于给追赶者上了一课。Anthropic指控月之暗面靠蒸馏Claude训练出K3，将其定义为盗窃；月之暗面在事发前一天否认，称提升来自自研架构；黄仁勋的公开信则为蒸馏正名，称其为正当技术。
限制开源的推进并不顺利，因为反对的不止是中国公司，还有硅谷半壁江山。黄仁勋直言：“免费的AI利好硬件、芯片和数据中心。”他还表示市场误判了DeepSeek和Kimi的影响，认为“这些中国模型非常出色”。
被针对的中国开源模型实力也不容小觑。R1追平前沿，K3登顶竞技场。7月中旬，OpenAI模型在一次关闭安全护栏的内部测试中突破沙箱攻入Hugging Face服务器，分析日志发现，美国商用模型因安全限制拒绝配合，最终救场的是本地部署的中国开源模型GLM 5.2。
梁文锋两年前就说过：“在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的”，开源“更像一个文化行为，而非商业行为”。目前中国累计开源大模型137个，约占全球四成，下载量超100亿次。
开源限制能否落地尚无定论，但大方向已明：模型正在变成商品。一家公司能否存活，取决于它在商品之外还拥有什么。地球上最强的两家模型公司跑去华盛顿求人，不是因为强大，恰恰是因为它们自己最清楚，单靠模型本身的领先，优势已经守不住了。