大模型的生存游戏：谁在赚钱，谁在等死？
前言 2026年2月25日，一条新闻在AI圈刷屏： Kimi K2.5 上线不足20天，累计收入已超过2025年全年总和。 同一周，另一个消息鲜有人注意： 智谱AI招股书披露：云端部署业务毛利为零。 两家公司，同一个行业，两种命运。 这不是个案，而是整个大模型行业的缩影——在价格战、开源潮、出海竞争的三重挤压下，有人突围，有人挣扎，有人注定出局。 本文将基于最新的公开数据和报道，深度解构国内外AI大模型厂商的真实生存局面。 一、行业的"烧钱悖论" 1.1 成本结构：为什么赚钱这么难？ 大模型的核心成本来自三块： 成本类型 说明 量级 训练成本 一次完整训练的算力消耗 数千万-上亿美元 推理成本 每次API调用的GPU消耗 持续、可变 人力成本 顶尖AI研究人才 百万美元/年/人 以GPT-4为例，业界估计其训练成本约1亿美元。但这只是开始——每次用户提问，OpenAI都要消耗GPU算力。 推理成本的残酷现实： 过去3年，AI推理成本下降了超过99%。 但即便如此，当你的API价格降到OpenAI的1/10时，你可能仍在亏本。 1.2 收入困境：价格战没有赢家 2025年下半年，国内大模型行业进入"自杀式价格战"： 阿里云、百度提供免费长文本服务 DeepSeek API价格持续下探 各家Coding Plan套餐定价低于成本 智谱AI的招股书数据很说明问题： 云端部署业务毛利为0——这还是按原价售卖API的情况下。 换句话说，智谱每卖出1元钱的API服务，成本就是1元。不算研发、不算人力，仅算力成本就吃掉了全部收入。 这不是智谱的问题，是整个行业的问题。 二、谁在赚钱？突围者的共同密码 2.1 Kimi的"降维打击" 2026年2月25日，腾讯新闻披露了一组令人咋舌的数据： 月之暗面（Moonshot AI）核心数据： K2.5发布20天，收入超过2025年全年 全球付费用户环比增长4倍 海外收入首次超越国内 估值突破100亿美元，成为国内最快"十角兽" API定价比OpenAI低6-10倍 Kimi做对了什么？ 策略一：全面开源 + MIT协议 K2.5采用MIT开源协议，这是最宽松的开源许可——开发者可以商用、可以闭源、几乎没有任何限制。 更重要的是：全面兼容OpenAI API接口。 海外开发者无需重写代码，仅需替换一行URL即可无缝切换。 这种"无感替代"策略，让Kimi在GitHub、Hugging Face等国际社区迅速渗透。 策略二：放弃国内免费流量，专注海外付费市场 2025年，Kimi做了一个当时被质疑的决定： 砍掉Ohai、Noisee等C端泛娱乐产品线，将资源集中于基座模型与Agent研发。 当时国内同行都在做"免费聊天机器人"抢用户，Kimi却选择了另一条路。 事实证明，这个选择是对的： 国内用户习惯了"免费"，付费意愿低 海外开发者更愿意为高质量API付费 OpenAI的高定价给竞争对手留出了空间 策略三：技术差异化 ...