今年，全球AI界見證了兩座「燈塔」的同時動搖。

首先是開源世界的燈塔轟然倒塌。

Meta的Llama 4被曝出評測性能造假，這場令人大跌眼鏡的丑聞，讓其耗費巨資打造的開源領導者形象蒙上了一層難以洗刷的陰影。

Llama 3.1成為Meta引領開源模型的最后榮光，Llama 4的模型排名甚至不如Llama 3.1。

LMArena排行榜最新數據

丑聞爆出后，小扎如坐針氈，顏面盡失，立即著手開啟了大刀闊斧的改革，發起了一系列聲勢浩大的挖角大行動，用上億美元的高薪不斷從OpenAI等競爭對手挖來頂尖AI人才，試圖用錢來砸出一個能讓Meta一雪前恥的最強大的Llama 5。

緊接著，閉源世界的燈塔也開始搖晃。

OpenAI的CFO竟公開尋求美國政府為其高達1.4萬億美元的算力計劃「兜底」，此言一出，市場恐慌。美國科技股一夜應聲蒸發5000億美元，華爾街用腳投票，表達了對這個萬億估值泡沫的深切憂慮。

一個嚴峻的現實擺在了全世界面前：全球AI的發展，正陷入一個巨大的「真空地帶」。

海外開源的模型被證明不可靠，而頂尖的閉源模型又昂貴得像一場看不到盡頭的豪賭。

市場需要一股新的力量——既要性能強大，又要價格實惠，更要商業上可持續。

中國的AI力量，恰如其分地在國際舞臺迅速爆發，滿足全世界的剛需。

這些強大的國產開源模型甚至得到了國外AI圈的盛贊：「是中國拯救了開源模型！」（China saved open-source LLMs）

當全球開發者們在Llama 4的廢墟上失望地尋找下一個「救星」時，他們看到了DeepSeek、MiniMax、Kimi、智譜這些冉冉升起的中國旗幟。

這并非偶然的后來居上，而是一場更務實的、用中國效率來填補全球需求真空的行動。

中國AI的全球滲透

面對全球市場的真空，中國AI的答案并非單一維度的猛攻，而是全方位、多模態的圍剿。

首先，DeepSeek的爆火，讓全球看到了AI原來可以成為如水電般的「基礎設施」。

DeepSeek專注于「推理優先」的文本核心能力，通過極致的開源和極低的價格，讓全球開發者都能「隨處可得」——借助Azure、GitHub等全球分發渠道，與企業主流工作流無縫對接，迅速成為開發者社區中一個繞不開的「標準」。

DeepSeek的目標，后來也成功做到了，就是讓AI的準入門檻降低。

DeepSeek研究成果登上《Nature》封面

如DeepSeek拓寬了AI應用的廣度，MiniMax的技術積累和商業布局同樣亮眼。

相比于DeepSeek、Kimi和智譜，MiniMax代表了另一條路徑——多模態同時發力。

在多模態模型研發方面，MiniMax自主研發了語音、視頻和音樂模型，并在今年六月與十月的技術發布周中展示了相關成果。

其視頻生成模型被海外創作者用于制作「貓跳水」等短視頻，在全球社交平臺上獲得了超過3億次觀看，催生了以動物角色為主角的「動物奧運會」等AI視頻創作趨勢。

10月底發布的M2，在OpenRouter這個全球最大的模型聚合平臺上的成績，則證明了其在文本模態上的實力。

從日調用量的增速來看，自發布以來增長迅速。

免費期間，Token日調用量達到50B，開通Coding Plan付費之后，付費日調用量也很快增至50B。

足夠強大的性能，加上極致的性價比。

M2將價格壓至海外同級別模型的10%以下，也成為了全球企業和開發者工具箱中的首選的「工程刀」。

以DeepSeek和MiniMax為代表的中國AI，形成了一股強大的合力。

前者負責把使用門檻降到地板，而后者進一步把優勢范圍擴大，讓中國模型在全球范圍內，從「備選項」強勢崛起為「必選項」。

拒絕「燒錢」的極致效率

成為「必選項」的前提，需要建立在兩個堅實的基礎之上：極致的效率和健康的商業閉環。

這正是中國模式與硅谷「燒錢」模式的根本區別。

與DeepSeek專注技術研發的另一個不同之處在于，MiniMax在技術布局的同時，也在進行產品布局。

建立在極具性價比的技術之上，產品能夠進一步放大這種優勢。

「花小錢，辦大事」是中國AI效率的代名詞。

在算力客觀受限的環境下，中國工程師們爆發出了驚人的算法創新潛力。

DeepSeek以低成本高性能聞名，其研究成果登上《Nature》封面，為中國開源模型的「低成本傳說」贏得了國際權威的認可。

而MiniMax的效率同樣令人難以置信：6月發布的MiniMax M1模型，強化學習階段僅用512塊H800訓練三周，租賃成本僅54萬美元，訓練成本不足OpenAI同類模型的1%。

這種極致的成本控制，直接轉化為價格優勢；體現在產業側的，就是「單位智能成本」。

MiniMax M2僅有230B總參數和10B激活量，僅用海外模型三分之一的參數量，實現了更好的智能效果和更高的性價比，在最復雜的編程場景可用，好用。

當M2的價格僅為性能相近的Claude Sonnet 4.5的8%，這種極致的性價比本身，就是一種足以顛覆全球市場格局的、最強大的「武器」。

海外科技媒體《The Information》報道

能持續留在牌桌上，還需要健康的「自我造血」能力。

在這方面，中國AI走出了更為清晰的路徑。

DeepSeek實現了從技術打入社區，以及企業部署服務的基礎設施路線，通過免費和極低價的開源模式，為全球企業提供API，助力項目落地實現商業化。

MiniMax在B端和C端構建了「模型—產品—收入」的閉環。

MiniMax自研的多模型均做到了全球領先，且可以以產品化的形式來直接服務用戶，通過To C應用Talkie、海螺AI、MiniMax Agent等，將模型能力高效轉化為現金流，再反哺更大規模的模型訓練。

OpenAI與MiniMax類似，在商業模式上同樣選擇「模型+產品」的打法，但在模型迭代上極度依賴外部巨額輸血，可持續性需要打一個問號，而能否自我輸血，才是AI企業的下一個決勝點。

AI本身不是泡沫

但AI不能造神

科技的浪潮，終將沖刷掉泡沫，留下真正的價值。

當信仰Scaling Law的硅谷巨頭們遭遇萬億資本支出的現實困境時，世界開始重新思考通往AGI的更優路徑。

被低估的中國AI用「極致效率」和「商業閉環」，給出了一個全新的答案：通往未來的路，不只有一條燒錢的獨木橋，還有一條精打細算、步步為營的陽關道。

正如谷歌曾用開源定義了軟件工程的黃金時代，今天的中國力量正在用一種更務實、更普惠的方式，以海外AI企業的「百倍ROI」定義著AI應用的全新紀元。