作者｜褚杏娟

周，DecagonCEOJesseZhang发布了篇文章，表示开源模型崛起，但整个企业市场中开源模型的支出占比却在下降。

这不禁让人想到之前DarioAmodei之前的“暴论”：在AI域，开源是个干扰项，或者说是个伪命题。

“即使模型公开，你也看不到它的内部运行机制，因此业内通常把这类模型称为‘开放权重’，而不是‘开源’。传统开源软件可以由社区共同修改、持续迭代，并在协作中不断增强，但这种优势并不适用于大模型。”Amodei说道。

因此，他看到款新模型时，从来不会先问它是否开源。就连DeepSeek是否开源，对他来说也不重要。他真正关心的只有个问题：这款模型到底够不够好，在重要任务上能不能击败我们。而且，开源从来不等于费。模型体量如此庞大，企业仍然需要花钱在云端运行理，也需要业团队进行部署和优化，确保模型能够足够快速、稳定地运行。与其纠结模型是否开源，不如关注谁的模型真正能够把你需要完成的任务做到好。

随着AI应用逐渐成熟，越来越多企业正在转向轻量的模型，Decagon自己也是如此。但Jesse表示，企业在昂贵前沿模型上的整体支出却几乎没有下降。

据介绍，Decagon现在约90的工作负载都运行在开源模型上，而不是OpenAI或Anthropic的模型。他解释道：

这并不是因为成本湖北橱柜台面胶，也不是客户强制要求我们这么做，尽管他们通常并不反对。真正的原因是，我们几乎没有其他选择。

当你在生产环境中运行客服AI智能体时，延迟会直接决定产品能不能用。次对话中，每轮回复都要等待8秒，这样的产品没人愿意使用。因此，你需要体量小、速度快的模型。每次模型调用，没有要知道立陶宛的都，也不需要掌握中物理知识。

但开箱即用的小模型，达不到客户要求的质量标准。只有针对特定任务进行大规模微调，它们才能满足要求。

问题在于，前沿模型实验室基本不提供这种组。我们法按照实际需求去微调它们强的模型，而它们的小模型也不属于我们，法任由我们塑造。

因此，“小模型+度微调”本质上意味着须使用开放权重模型。成本节省确实存在，但只是次要收益；企业对自托管模型加放心，也只是附带好处，而不是我们选择开源模型的根本原因。

在Jesse看来，前沿模型和开源模型之间并不是竞争对手，开源模型的成功也并非建立在前沿模型实验室失去市场的基础上。相反，它们像是同个生命周期中的两个阶段：企业先使用昂贵的前沿模型验证某个应用场景是否成立，等到场景逐渐成熟，再将其迁移到成本低的开源模型上。

随着越来越多成熟场景转向轻量模型，新的应用场景也在不断涌现，因此企业在前沿模型上的总体投入并没有明显下降。

JesseZhang并未提供太多数据来支撑这观点，pvc管道管件胶但Techcrunch找到了些相关数据。

Vercel的AIGateway仪表盘显示湖北橱柜台面胶，仅在过去周，DeepSeek的Token处理量就迅速升至，目前已经占到Vercel基础设施总Token流量的三分之以上。出热门模型GLM-5.2的智谱，也在同期跃升至四名。

但如果继续查看总体Token支出，就会发现Anthropic依然占据该平台AI总支出的半数以上。由于近期变化中有相当部分来自Anthropic自身价格上涨，其支出份额在过去个月略有下降，但降幅并不明显。

OpenRouter的数据也呈现出类似趋势。相比Vercel，OpenRouter覆盖的市场规模大，但企业用户属略弱些。

从整体使用量来看，DeepSeekV4Flash是目前明显的赢，每周处理约5.3万亿Token。受欢迎的前沿模型Opus4.8，每周处理的Token数量则略于2万亿。

OpenRouter并未按照模型总支出进行排名，但其数据显示，Opus4.8的平均Token成本大约是V4Flash的23倍：Opus4.8每百万Token平均成本约为1.37美元，而V4Flash仅为0.06美元。

按照这价格差距，尽管Opus4.8的Token使用量明显低于V4Flash，但它很可能仍然占据了平台大部分模型支出。

这些数据还没有包括新入场的NvidiaNemotron。凭借Nvidia强大的产业关系，以及Nemotron本身的适配能力，这款模型有望迅速进入市场前列。

这些数字尚不足以证明JesseZhang关于AI应用生命周期的判断，但至少说明，Anthropic等前沿模型实验室并没有因为开源模型崛起而受到太大冲击，至少目前还没有。

种解释是，可被AI覆盖的任务市场增长得太快。即便越来越多成熟场景被迁移到开源模型上，顶模型仍然可以依靠占据新应用早期验证阶段，维持自身的市场地位。

正如JesseZhang所说的：“开源模型支出占比下降，并不是因为开源模型正在失败，而是因为整个企业AI市场仍处于成熟曲线的早期。”“前沿模型实验室将继续主应用发现，开源模型则会越来越多地主生产部署。”

当个应用场景刚刚出现时，企业会优先选择能够获得的聪明的通用模型。因为你还不知道问题终会呈现出什么形态，所以会愿意为些未来可能根本用不上的智能能力支付溢价。在这个阶段，这是笔理的交换。

但当个应用场景已经充分成熟，企业已经了解输入数据的分布、模型需要表现出的行为，以及须范的失败模式时，权衡就会发生逆转。

此时，通用智能反而成了额外负担。企业真正需要的是体量小、速度快，并且经过门微调、能够把特定任务做到致的模型。

“按照这逻辑，今天所有使用前沿模型进行原型验证的应用场景，未来都有可能迁移到开源模型。”Jesse表示，“不过，这个过程会比很多人预想的漫长。”

另种解释是，即便客户开始转向开源模型，很多应用场景本身仍然足够复杂，法被价格低的模型替代。

但论如何，这种双层模型经济都有可能成为AI产业中相对稳定的结构。相关词条:不锈钢保温施工     塑料管材生产线     钢绞线厂家    玻璃棉板    泡沫板橡塑板专用胶

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