【主題研究】一文看懂中美 AI 模型戰爭：兩種商業模式、三個變局

我們想讓你知道的是：
Anthropic 執行長 Dario Amodei 於 2026 年 9 月中旬發表題為《我們必須放慢前沿發展》（We Must Pace the Frontier）的重要文章，公開呼籲全球 AI 產業應主動放慢技術推進的速度，此項呼籲隨即獲得 OpenAI 執行長 Sam Altman 、 Google DeepMind 負責人 Demis Hassabis 以及馬斯克（Elon Musk）等業界領袖的正面迴響與支持。

而今年早些於 7 月時候，NVIDIA 執行長黃仁勳也發表其 X 帳號的首篇推文，與多家科技巨頭、投資機構聯署一封關於開源模型（Open Weights）重要性的公開信。黃仁勳直言過度依賴封閉模型將加劇「單點故障」風險、引發資安漏洞並阻礙 AI 發展，而開源模型除了能降低技術門檻、加速創新與擴散，更重要的是能讓各國根據自身文化與法律，控制屬於自己的 AI 基礎設施，實現「AI 主權」。

面對業界對 AI 監管的討論興起，近期模型圈的版圖也在悄悄變動，6 月中旬，中國模型在 OpenRouter 上的 Token 使用量份額已衝上 55%，正式擊敗美國模型，躍升為該平台最大來源，輝達則在 9 月突然發佈收購 Hugging Face 開源平台。面對巨變，比起單純討論市佔數字，本篇主題研究，我們更需要深入剖析三個核心問題：

追趕機制，中國 AI 實驗室如何在短時間內彌補算力差距，逼近美國的領先地位？
路線分化，美中兩國在 AI 產品的定位、商業化設計與目標市場有何根本差異？
底層邏輯，為何說這場 AI 追逐賽本質上是「舊戰爭」的延續，各自用新科技為既有產業護城河進行的深度強化？

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AI 世代，一天彷彿十年。我們也持續身處這場瘋狂的生產力循環中，與大家一起學習、一起進化。

一、決戰效率前緣：美中模型競賽走到哪了？

去年起，我們已於先前多篇報告大致解析中美的 AI 競爭最大限制在於：「美國握有算力、中國握有電力」，如今在 AI 的迅速發展下，美國利用金融工程將 AI 基建變成一個可被定價、承銷的資產類別，也指出中國開放權重模型與美國前沿實驗室的能力差距已縮小到僅剩數個月，而全球 Token 使用量持續爆發，也應證受威脅的從來不是總體算力需求，而是前沿實驗室對算力收取溢價的能力。

順著這條線往下看，會發現 AI 其實並不是一場零和遊戲。但正因為發展速度太快，資源配置上的取捨被迫提前浮現，兩國各自的優勢與限制也就被照得格外清楚，兩邊都在解同一道題，但約束式不一樣，答案自然也不一樣，下面我們將以物理限制與資金動能這兩個面向來看，中美的 AI 競爭如今的局面是如何被塑造的，以及其背後的底層邏輯。