中国 AI 涨价，美国用户先慌了

3 月中旬，阿里云、百度智能云先后放了一个消息：AI 产品要集体涨价了，算力、存储、大模型推理服务，全都在涨价名单里。

业内人士普遍认为，这标志着中国云市场正式进入涨价周期。

 

有趣的是，这消息一出，这边中国用户倒是挺淡定，先慌的居然是美国用户。

你没看错，这些习惯用中国 AI 的美国工程师们，真的有点手忙脚乱。

为什么？得先看看过去两年中国 AI 的价格史。

 

从 2023 下半年到 2025 年，中国大模型厂商几乎在玩“史诗级打骨折”。

对标 GPT‑4 的主力模型，单价下调 90% 以上，输入价格被媒体调侃成“美国同行的一个零头”。

 

有的厂商还直接放出大量免费额度，把中小开发者和初创公司全拉进自家阵地。

各种研究报告和评论指出，中国云和 AI 服务长期处于高投入、低价格状态，大模型价格战背后是资本撑着、用规模换市场份额。

行业里调侃一句：“美国在卷算力，中国在卷算力单价。”

也正是在这种背景下，“China’s AI is cheap”几乎成了美国用户的默认印象。

其实，美国用户慌的不只是“价格上升”本身，而是过去两年养成的习惯被打乱了。

根据彭博社记者卢兹·丁（Luz Ding）一年的跟踪报道，中国 AI 企业甚至刻意选在美国开发者的作息时间发布新模型。

目的很明确：方便给太平洋彼岸的开发者留，同时暗示：“来试用我们的模型吧。”

 

不仅是线上推送，很多厂商还跑到旧金山湾区，扎堆参加技术沙龙、黑客松，甚至举办“麻将之夜”，奖品就是搭载中国模型的云服务免费额度。

效果立竿见影，美国创业者和工程师们很直接：“只要能帮我把 AI 成本砍下来，谁的模型都愿意试。”

 

Airbnb 首席执行官布莱恩·切斯基（Brian Chesky），也是 OpenAI 创始人萨姆·奥特曼（Sam Altman）的朋友。

他透露，Airbnb 非常依赖阿里巴巴的 Qwen 模型，因为中国 AI 性能好、速度快、成本低。

 

相比之下，他评价 ChatGPT 时表示：“我认为它还不够好。”

美国风险投资公司 16z 的合伙人马丁·卡萨多（Martin Casado）也观察到，大多数美国 AI 创业者都在用中国模型。

“我估计他们有 80% 的概率在使用中国开源模型。”

 

投资人 Chamath Palihapitiya（Social Capital）同样坦言，他选择用中国 Moonshot AI 开发的开源模型 Kimi K2 处理公司大部分工作。

因为性能远超 OpenAI，而且价格便宜得多。

 

甚至在开发者圈里，全球主流 AI 原生代码编辑器 Cursor 的联合创始人阿曼·桑格（Aman Sanger）也公开承认。

他们的新代码模型 Composer 2，其实是基于中国企业“月之暗面”的开源模型 Kimi K2.5 二次开发的，月之暗面方面也确认了双方的授权商业合作。

 

不只是创业者，学术圈同样热衷中国模型。比如在波士顿大学的一场黑客马拉松上，参会者对中国开源模型青睐有加。

麻省理工学院讲师安德鲁·米德（Andrew Mead）在现场介绍最新中国开源模型。

他运营的 AI 技术趋势通讯《向量实验室》（Vector Lab）一直关注中国大模型的崛起。

米德观察到，这些模型不仅价格低廉，性能在很多指标上甚至接近美国顶级专有模型。

 

更有哈佛和斯坦福的科研团队采用“混合策略”：先用 Claude 等美国模型搭建项目框架，再把性价比高的中国模型交给具体任务执行。

哪怕第一次跑失败也没关系，因为成本低，可以多次调试，总体成本仍比全程用美国模型划算。

数据也佐证了这种趋势。根据全球最大大模型 API 聚合平台 OpenRouter 的统计。

中国模型使用量从 2024 年几乎为零，到 2025 年 11 月已占平台总流量超过 30%。

在本周的大语言模型热门榜单前十中，中国模型占据七席，小米最近发布的 MiMo‑V2‑Pro 更是位列首位。

 

所以，当中国云厂商宣布涨价，台下美国开发者慌得很直接：便宜的成本方案没了，议价筹码也弱了，而且全球算力都在涨价。

此外，AWS、谷歌云都在调价，硬件、电力、冷却成本都在涨，原本觉得“有中国模型能避开涨价”的安全区，而如今貌似也不存在了。

 

而中国 AI 涨价的原因也很现实，AI 推理和大模型训练背后是真金白银的成本。

GPU、ASIC、数据中心、电力、冷却……这些开支压得人喘不过气。

过去靠资本烧钱撑价格，迟早得回到可持续盈利。

这波涨价，对行业其实也有好处。厂商有利润，才能继续迭代和研发；开发者也能明确成本边界，不再抱着“几块钱就能跑千张图片”的错觉。

从长远来看，中美 AI 的竞争焦点也在悄悄变化。

不再是比谁便宜，而是比谁的性能/成本比更高，谁能持续迭代不烧钱，谁能在多云、多模型环境下灵活调度。

编辑：不吃麦芽糖

参考资料：彭博社、chathamhouse、X等相关报道