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2,300 字
金磊 发自 凹非寺<br>
量子位 | 公众号 QbitAI<br>
咱就是说啊，“媚外”的风，也是吹到大洋彼岸的AI圈儿了。<br>
这不，就拿Windsurf这个国外头部的AI编程产品来说，最近就被网友扒出来了个贼有意思的事。<br>
起因是它这两天在自家产品里上新了一个神秘模型，说是专门为了速度和Agentic而设计的模型：<br>
然后很多好奇的宝宝就开始疑惑了，这个神秘模型到底是谁家的哦？<br>
按道理讲，它背后公司（Codeium）本身就是在美国土生土长的，那接的大模型大概率应该来自OpenAI、Anthropic或谷歌吧。<br>
然而，有网友尝试越狱后发现……神秘模型，来自中国——<br>
正是智谱的GLM。<br>
紧接着，我们顺藤摸瓜还发现，别的网友在底下还提到个事儿：<br>
这就像是，GLM 4.6在Cerebras上运行。<br>
（Cerebras就是去年发过专门为训练AI用的全球最大芯片的那家公司，后来进军推理市场，推出AI推理服务。）<br>
原来，它在前两天就已经发了邮件，称上架了GLM-4.6：<br>
甚至现在随便搜搜油管的关键词，出来的就会是像昨天新出的“中国的MiniMax M2挑战了商业模式”等内容。<br>
以及更早的，像美国云服务平台Together AI也是在今年7月份官宣部署Qwen-3-Coder：<br>
好好好，合着美国的AI公司们，现在都开始用中国的大模型了是吧。<br>
而且还不是个例<br>
刚才我们提到的几个例子，涉及到的模型包括了GLM和Qwen3，领域则是AI编程和AI推理。<br>
但继续沿着这个线索挖下去，我们发现，部署中国大模型这个事儿，已然不是少数的个例了。<br>
例如在AI Agent领域，估值93亿美元的公司Vercel就在今天表示：<br>
已经和智谱达成合作，提供GLM-4.6的API服务。<br>
它家老板Guillermo Rauch更是转发了这个帖子，并且还称赞了一波：<br>
GLM-4.6很好，在http://nextjs.org/evals上排名第三，还是前五名里唯一开源的模型。<br>
更早一点的，无服务器AI推理平台Featherless，此前在Kimi K2发布之际，也表示支持其新模型：<br>
在包括最近爆火的让AI们集体模拟炒股的玩法，各个国产大模型也是陆陆续续被容纳了进来：<br>
看到这里，很多小伙伴就要不禁发问了——<br>
美国的大模型们性能不都挺强悍的么，为啥都开始纷纷pick中国国产大模型了呢？<br>
量大管饱，还便宜<br>
一言蔽之，“量大管饱又便宜”的原则，在AI圈儿里也是蛮吃香的。<br>
首先，最最最关键的一个原因，还是性能够打。<br>
关于这一点，不论是从上面Vercel公司老板怒赞GLM-4.6，亦或是从今年年初以来的DeepSeek、Qwen、K2等等，频频榜上有名且在海外爆火，均能看出其实力的水平。<br>
国产大模型性能这一块，已然是得到了国内外AI玩家们的认可。<br>
其次，就是性价比。<br>
在一段采访视频中，Social Capital公司创始人Chamath Palihapitiya就直言不讳地表态道：<br>
我们在Groq上已经开始在用Kimi-K2了。<br>
OpenAI和Anthropic的模型虽然挺好的，但太贵了。<br>
Chamath进一步解释说，如果你用编程工具的时候，Groq默认的路由是Anthropic，“这没问题，毕竟它性能挺好的，但真的太贵了”。<br>
但当你的公司来到跨越式发展的时候，你很难决定把这些所有提示词都传给不同的LLM，毕竟它们需要被微调和设计才能在同一个系统中工作。<br>
而且这个过程往往需要长达几周或者几个月的时间，因此，Chamath感慨说，“作为消费者，我们真的挺痛苦、挺挣扎的。”<br>
总的来看，性价比，成了美国AI公司们纷纷选择部署中国大模型的关键原因。<br>
而且很巧的是，卷价格，中国AI厂商们可以说是驾轻就熟了，时至今日也是依然如此。<br>
就拿最近的一些动作来说：<br>
快手AT-Coder-Air-V1 宣布注册就直接给2000万token<br>
智谱在1024程序员节当天推出GLM Coding Plan包月套餐折上折的活动，新人更是5折优惠<br>
Kimi也在程序员节当天也推出了类似的针对程序员的优惠套餐<br>
MiniMax M2今天宣布限时免费的日期推到11月07号<br>
然后快手也跟着把免费日期推到了11月10号<br>
嗯，真的是有钱任性，壕无人性。<br>
但更深入的，这也反映了AI产业正在从技术炫技的阶段，加速迈向务实应用的阶段。<br>
当企业真正开始大规模部署AI功能时，成本、速度和可扩展性就成了压倒一切的现实问题。<br>
Vercel和Social Capital这类公司的选择，戳破了“唯最强模型论”的泡沫，证明了高性价比的适用技术才是商业落地的硬道理。<br>
因此，这不再是一个关于谁的模型更强的单一故事，而是一个关于谁能更高效、更经济地赋能开发者和企业的多维竞赛。<br>
这场由“太贵了”引发的务实选择，或许预示着一个更加多元化和激烈竞争的全球AI新时代的到来。<br>
但总而言之，大模型圈的Made in China的含金量，还在上升。<br>
参考链接：[1]https://x.com/windsurf/status/1982619448352854428[2]https://x.com/rauchg/status/1982973728423325803[3]https://x.com/karminski3/status/1982945655548194923[4]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ohdl9q/silicon_valley_is_migrating_from_expensive/?tl=es-419