中國 AI 轉向：開源、效率、出海
中國 AI 正改走低成本、開源與海外商用路線。DeepSeek、Qwen 等模型帶動全球使用，企業也把重心放到代理工具與出海銷售。
中國 AI 正把重點放在低成本開源模型、較少算力消耗與海外商用，而不是追求最前沿模型第一名。
6 月 16 日，一篇 Fortune 文章把這條路線講得很清楚。它指出，中國 AI 產業正在用更便宜的訓練、更開放的模型與外銷需求，去對抗美國的大型資本投入。
這個分歧在 2025 年 1 月的 DeepSeek 模型後被放大，外界稱其訓練成本約 600 萬美元。對一個受限於高階晶片供應、但又想快速擴張的市場來說，這類數字本身就很有訊號。
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| DeepSeek 訓練成本 | 600 萬美元 |
| 中國 AI 工程師年薪 | 402,000 RMB，約 5.7 萬美元 |
| 中國開源 LLM 全球使用占比 | 約三分之一 |
| DeepSeek 2025 年底輸出成本 | 每百萬單位 3 RMB，約 0.50 美元 |
| 民間 AI 投資差距 | 美國是中國的 12 倍、英國的 24 倍 |
發生了什麼
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文章的核心不是「中國有沒有追上美國」，而是兩邊其實在做不同的產品選擇。美國公司把錢砸向超大型資料中心、頂尖人才與 AGI 研究，中國公司則更像在做工程優化，先把模型做便宜、做開、做得能落地。
這種策略差異也反映在成本結構上。中國團隊面對的是較少的資本、更緊的 GPU 供應，以及支付能力較弱的國內市場，但同時也有較低薪資、較便宜的土地與電力、補貼式算力，以及大量 AI 博士人才。
換句話說，中國 AI 不是在比誰燒更多錢，而是在比誰能用更少資源做出更高產出。這也解釋了為什麼開源模型在中國特別重要，因為它們能更快被複製、微調、部署，進入實際業務流程。
- DeepSeek 母公司聲稱，模型訓練成本約 600 萬美元。
- 中國 AI 工程師年薪約 402,000 RMB，折合約 5.7 萬美元。
- 到 2025 年底，中國開源 LLM 已占全球使用量約三分之一。
- 中國模型也進入了前十名的影像轉影片、文字轉影片與影像編輯榜單。
這代表中國廠商的競爭點，已經從單一語言模型延伸到多模態工具鏈。對外界來說，這不是單純的技術展示，而是供應鏈、成本與產品化速度一起作用的結果。
為什麼重要
對開發者來說，最直接的影響是選項變多了。中國模型因為開源、便宜、容易調整，對新創、研究團隊與企業內部應用都很有吸引力，尤其是在東南亞、非洲，甚至一些矽谷團隊也會拿來壓低推理成本。
對產業來說，這正在形成第二條 AI 分發管道。中國公司不一定先靠國內高價訂閱回本，而是把重心放到海外企業代理、在地化與垂直工具，像 01.AI 就從純 LLM 轉向保險、採購、物流與營運用的「超級員工」方案。
這也會倒逼美國供應商重新算帳。若中國模型持續在成本與開放度上維持優勢，市場競爭就不再只是比模型參數，而是比誰能用更低總成本交付可用軟體。
更現實的問題是，全球企業會不會把中國這套「開源模型 + 低成本部署」當成預設方案。若答案是會，那 AI 產業的主戰場就不只在訓練室裡，也在每一次實際上線的採購決策裡。