一份支出数据里的反差：中国模型占开源AI企业支出89%，开源只占总盘子4%
作者：周砚
Menlo Ventures 的企业 AI 支出数据被转述后引发讨论：开源模型支出里中国模型占89%、Kimi 独占61%、Llama 只剩7%，但开源整体只占企业 AI 总支出的4%。份额反差很大，绝对金额并不大，四个百分比的分母必须分开看。
2026年11月8日，开发者 Shaurya Singh 在 X 上发帖，转引 Menlo Ventures 的企业 AI 支出数据：企业花在开源模型上的支出里，中国团队开发的模型占89%，其中月之暗面的 Kimi 一家占61%，Meta 的 Llama 只剩7% 。帖子里还有一句更像脚注的话：开源模型只占企业 AI 总支出的4% 。前半句说开源赛道内部的注意力已经转向中国模型，后半句说钱的大头仍在闭源。两句话合起来才是完整的局面。
先把分母拆开。89%、61%、7% 的分母，都是“企业为开源模型产生的那部分支出”；而这部分支出本身，只占企业 AI 总支出的4%。按帖子数字粗算，Kimi 即使拿下开源支出近三分之二，折算到企业 AI 总盘也只有约2.4%（0.61×0.04）。这解释了一件事：份额上的悬殊落差，对应的绝对金额可能并不大。份额和收入规模是两层账。
还要说清“支出”买的是什么。开放权重的模型本身通常不收授权费，企业为它花的钱多落在私有化部署、托管推理、运维支持和定制开发上。买这些的理由也不复杂：数据不出内网、长期单位成本可控、能按业务调整。这类需求一直存在，只是规模有限，因此“开源在企业支出里占比小”并不奇怪。
如果这组数字准确，变化在于参照物换了。过去企业讨论开源落地，默认比较对象是 Llama；现在按这份转述，默认对象变成了中国模型。可能的原因包括推理与长文本表现、中文场景适配，以及更积极的 API 与云厂商分发，但这些都是我的推断，报告原文未见，不能当结论。
证据状态需要说在前面：以上百分比全部来自一条社交平台的转述 ，本轮没有读到原帖图表，也没有打开 Menlo 的报告页面，属单一来源。以下几点要等原文核对：报告全名与发布时间；“中国模型”按公司注册地还是开发团队归属划分；“开源”指开放权重还是严格意义的开源许可；统计的是 API 调用支出，还是把自托管部署的折算成本也计入；4% 这个占比与 Menlo 此前口径是否可比。89% 这个量级与“闭源仍占企业支出大头”的判断放在一起读时容易混，引用前最好回查原始图表，确认它对应的到底是哪一层分母。
克制一点的读法是这样：这组数字既不能推出“开源赢了”，也不能推出“开源没戏”。它同时说明两件事，开源模型层面的竞争焦点在向中国团队集中，而企业 AI 的钱仍主要付给闭源服务。对做模型和做企业服务的人来说，可复用的经验只有一条：看到份额，先问分母在哪一层；开源份额高，不等于开源收入大。等报告原文可查，再判断这组数字能撑起多重的结论。
转载说明
本文根据以下公开资料整理，原文及配图出处见下方。
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