中国 AI 开源模型崛起Kimi 在企业开源模型支出占 61% 领跑，Llama 仅 7%

硅谷风投机构 Menlo Ventures 发布《2026 年企业 AI 现状报告》，调研样本为近 400 家美国企业 AI 负责人，数据统计范围是企业开源模型推理服务支出，不是全部 AI 市场；中国开源模型合计拿下 89% 的份额，其中月之暗面 Kimi 系列占 61% 遥遥领先，DeepSeek、智谱 GLM、阿里 Qwen 紧随其后，Meta 的 Llama 是海外开源模型里份额最高的，但仅 7%；需要区分清楚，这个份额只限定开源推理调用支出，如果算上 OpenAI、Anthropic 这类闭源模型，闭源依然占据整个企业 AI 支出大盘的主导地位，报告认为中国开源模型拉高了开源赛道的能力上限，是吸引海外企业采购的核心原因。

开源模型企业支出份额明细表格

报告关键边界说明（很容易被误读）

1. 统计口径：统计的是开源模型 API / 托管推理的付费支出，不是模型权重下载量，权重本身可以免费下载，但企业在云平台、推理服务商那里调用 token 会产生费用。
2. 市场范围：调研主体是美国企业，并非覆盖全球所有国家企业；不要等同于全球全部企业 AI 市场。
3. 开源 vs 闭源：开源模型整体在全部企业 AI 支出盘子里占比很小；Anthropic、OpenAI、谷歌闭源模型拿走 69% 的整体企业 AI 支出，和开源赛道是两个独立统计池。
4. 增长背景：开源模型 token 调用量暴涨，一年增长 22.5 倍，同时 token 单价大幅下降，低价 + 强能力推动企业大量试水开源方案。

中国开源模型能够拿到高份额的原因

1. 长文本、工具调用、代码推理综合能力更强，适配 Agent 智能体开发，海外开发者很多基于 Kimi 做二次开发、产品封装。
2. 模型版本迭代快，小参数量、大参数量齐全，企业可以按需选型，推理成本可控。
3. 海外推理平台广泛上架中国开源模型，企业接入门槛低，不需要复杂本地部署。
4. 对比 Llama 生态，国内模型官方配套文档、工具链完善，降低开发团队落地成本。

现存挑战

1. 海外合规、数据属地化要求，会限制部分美国企业直接调用国内模型服务。
2. Llama 生态沉淀时间久，本地私有化部署的项目依然很多，只是付费推理调用支出占比低。
3. 闭源头部厂商依然掌握最大资金盘子，开源更多作为补充方案。

【相关 FAQ】

问题 1：Kimi 在企业开源模型支出拿到 61% 份额，是不是代表 Kimi 整体 AI 市场第一？

回答 1：Kimi 61% 仅限定美国企业开源模型推理支出赛道，整个企业 AI 大盘里，OpenAI、Anthropic 闭源模型的支出规模远大于开源赛道，不能理解成全市场第一。

问题 2：这份报告里面 Llama 只有 7% 份额，是不是 Llama 没人用了？

回答 2：Llama 在免费本地部署、私有化自建场景依然有大量使用，这份报告统计的是付费推理 API 支出，本地下载权重离线部署不会计入这项付费统计，所以份额偏低。

问题 3：中国 AI 开源模型合计 89% 份额，包含哪些国产模型？

回答 3：这份报告里贡献份额的中国 AI 开源模型主要是 Kimi、DeepSeek、智谱 GLM、阿里 Qwen 通义千问四款，其中 Kimi 是绝对主力。

【参考资料】

[2026-11-08]（Menlo Ventures 报告：Kimi 占开源模型企业支出 61%）DoNews

[2026-11-06]（美国企业开源 AI 支出 89% 流向中国模型）36 氪

[2026-11-06]（Menlo Ventures《2026 企业 AI 现状报告》解读）新浪财经

[2026-11-07]（开源模型 token 价格、调用量变化分析）新京报

【免责声明】

该数据来自 Menlo Ventures 的调研，样本以美国企业为主，仅统计开源模型付费推理支出，不包含本地离线部署、闭源模型市场；市场份额会随模型迭代、合规政策、服务商调价动态变化，本内容仅为报告信息解读，不构成投资或者技术选型的唯一依据。