开源模型崛起，为何暂未冲击 Anthropic 营收

企业 AI 部署正在出现一种新的分化：成熟用例大量迁移到更便宜的开源或轻量模型上，但前沿大模型的总体营收却几乎纹丝不动。TechCrunch 近日以此为主题撰文，援引 Vercel 与 OpenRouter 两家基础设施提供方的公开数据，呈现了当前 AI 市场的两层结构。

从「竞争」到「分工」：一种新的解读框架

文章的核心观点来自 Decagon CEO Jesse Zhang 的一篇行业评论。他认为，市场普遍把开源模型与前沿模型看作竞争关系，但实际上它们更像是同一生命周期中的两个阶段：前沿模型负责「验证用例」，当业务模式跑通、需求稳定后，企业再把工作负载迁移到更便宜的开源替代品上。

由于新的用例不断涌现，前沿模型的总体支出并不会因此显著下滑。Zhang 用一句话概括这种分工：「前沿实验室会持续拥有发现（discovery），开源则会越来越多地拥有生产（production）。」

Vercel 数据：token 量易主，花费依旧集中在前沿

Vercel 的 AI Gateway 仪表盘显示，过去一周内，DeepSeek 已在 token 处理量上冲到榜首，占其平台全部 token 流量的三分之一以上；Z.ai 背后的 GLM 系列也跃升至第四位。但若按总花费排序，Anthropic 仍占 Vercel 平台 AI 支出的过半份额，近一个月仅因自家涨价而小幅回落。

这意味着，开源模型在「跑量」层面已经显著领先，但在「花钱」层面，前沿模型依然占据主导。

OpenRouter 数据：DeepSeek 体量是 Opus 的两倍多

OpenRouter 覆盖更广但偏开发者的市场，其数据同样印证了这一趋势：

• DeepSeek V4Flash 周处理约 5.3 万亿 token，是当前用量最高的模型。
• 最受欢迎的前沿模型 Opus 4.8 周处理约 2 万亿 token，体量约为 V4Flash 的 38%。
• 但 Opus 4.8 的均价约 1.37 美元 / 百万 token，是 V4Flash（0.06 美元 / 百万 token）的约 23 倍。

按花费粗略估算，Opus 仍然可能拿走 OpenRouter 上相当大比例的营收。

新的变量：Nemotron 与持续扩大的「AI 可寻址任务」

文章还提到，刚刚进入榜单的 NVIDIA Nemotron 凭借 NVIDIA 的渠道关系与模型本身的强适应性，有望向头部位置发起冲击。

至于为何开源崛起并未明显削弱前沿大厂，文章给出两种解释：一是 AI 可寻址任务市场扩张极快，前沿模型仅靠把控早期部署就足以维持营收；二是许多企业用例复杂度太高，无法完全用廉价开源模型替代。

无论哪种解释成立，这种「前沿负责发现、开源负责生产」的两层经济结构，都可能成为 AI 市场一段时期内相对稳定的形态。