DeepSeek全球用量登顶，金山办公全切国产：开源AI的“凭什么不用“时刻到了-拓冰建站

一份报告、一个CEO发言、一个首富头衔，同一天砸下来，信号清晰得不能再清晰。

7月14日到15日这24小时，如果你只盯着某一个新闻看，可能觉得"哦，又一个报告/又一个发言/又一个富豪榜"。但把三件事拼在一起，画面就完全不同了。

Mozilla发布了2026年《开源AI现状报告》，核心结论其实就一句话：开源模型在编码、指令执行和通用知识上已经和闭源模型打平了。差距还在，但集中在推理、长上下文检索和智能体任务这三个前沿方向——换句话说，90%的日常工作负载，开源模型已经完全不拖后腿。

同一天下午，金山办公CEO章庆元在AI生产力大会上甩出一个让人没法装没听见的细节：截至今年6月，金山办公内部开发所用AI模型已经全部切换为国产模型。去年还大量用国外模型，今年一个不剩全换了。他的原话是："这一决策并非出于情怀，而是基于理性的商业判断——当模型能力趋向同质化，选模型的标准就从'谁更聪明'变成了'谁更稳定、谁能提供足够的token量'。"

再往前一天，彭博亿万富豪指数更新：DeepSeek创始人梁文锋身价飙升至360亿美元，超越Anthropic联合创始人阿莫代伊和OpenAI联合创始人布罗克曼，成为全球AI公司领域新首富。

把这三件事放在一起——Mozilla的数据、金山办公的选择、资本市场对DeepSeek的估值——你看到的不再是零散的利好，而是一条完整的链条：开源模型能力追平 → 企业用脚投票→ 资本重新定价。

18.4万亿个token，到底是个什么概念

还是先回到那份报告，因为里面有太多值得细看的数据。

基于OpenRouter 2026年6月的数据，全球API调用月消耗量前五名全是开源模型：DeepSeek V4 Flash以18.4T Tokens位居榜首，小米Mimo-V2.5以14.9T位居第二，腾讯Hy3 Preview以14.8T排名第三。前三名全是中国的开源模型。

18.4万亿个token意味着什么？按GPT-4级模型的现价来算，如果这些token全部走闭源API，每个月要烧掉约736万美元。但走开源模型，这个数字可以降到原来的十分之一甚至更低。

这也是为什么Mozilla报告里还提到另一个触目惊心的数字：GPT-4级模型每百万token的价格从2022年末的20美元跌到2025年12月的0.40美元，36个月内下降了98%。这个降幅比互联网时代的带宽价格曲线和PC时代的计算价格曲线都要陡。

报告还有一个被人忽视但极其关键的数据：79%的开发者已经在用开放模型，和闭源模型的采用率持平。但只有51%的开放模型团队能成功部署到生产环境，闭源模型这个数字是63%。差距不在模型能力上，而在于"性能、集成和维护这些运营层面的难题"——说白了，开源模型不是不够好，是配套的工具链和运维还不够成熟。

金山办公为什么敢"All in"国产模型

章庆元的判断之所以值得写，是因为他不是在表达观点，而是在报告一个已经发生的事实。

"过去三年，行业一度担心OpenAI会一家独大、国内模型难以追赶，但今天回头看，模型刷榜几乎每周一轮，'某模型超越博士生'的新闻正让人审美疲劳。"这句话几乎每一个技术从业者都有同感。2024年大家还在焦虑"国产模型什么时候能追上GPT-4"，到了2026年，讨论的话题已经变成了"你的预算应该配哪个模型性价比最高"。

金山办公这次全面切换的信号意义在于：这不是一个创业公司在追风口，而是中国最大的办公软件公司——拥有数亿用户——在底层技术栈上完成的系统性切换。WPS的AI功能每天服务海量用户，它对模型的稳定性、并发处理能力和token供给量的要求，比绝大多数AI创业公司的产品都要苛刻。能通过WPS的考验，本身就说明国产模型的生产环境适配性已经过了及格线。

章庆元还讲了一个有点扎心但极其务实的观点："大模型正逐步演变为类似云服务器的底层基础设施。"当模型成为水电煤一样的底层资源，稀缺性自然会持续下降。真正的价值会往上层走——基于模型构建的应用程序、工作流程和生态系统。

这个判断和Mozilla报告的结论完全吻合。Mozilla CTO Raffi Krikorian在报告开头写的那封信说得很直白："价值向上移动，到了agentic harness这一层。""当开源权重模型处理的token已经超过闭源，模型本身就不再是护城河了。"

从"追赶者"到"定价者"，这条路走了三年

梁文锋成为全球AI公司新首富这件事，本质上不是关于一个人的财富数字，而是资本市场对"开源+低成本+高用量"这个商业模式的重新定价。

DeepSeek今年6月以4000亿元估值完成首轮外部融资510亿元，梁文锋自己掏了200亿。这家公司2023年7月才成立，到现在正好三年。三年前所有人都认为AI巨头一定是OpenAI、Google、Anthropic——闭源、烧钱、堆算力。三年后，做开源的中国公司创始人成了首富。

这当然不只是DeepSeek一家的事。Mozilla报告上OpenRouter消耗量前五名全部开源、前三名全部来自中国，这些数字说明中国的开源模型生态已经形成了集群效应：DeepSeek、小米、腾讯，加上阿里、智谱、百川——不管你是做API调用的开发者，还是金山办公这样的大企业客户，你面前的选择已经多到需要做采购评估的程度。

回过头来看，2025年2月DeepSeek-R1发布时，开源模型短暂追平了美国顶级闭源模型。到2026年3月差距拉回到3.3%，但这个3.3%的差距几乎全部集中在推理、长上下文检索和智能体任务上——这些恰恰是下一步竞争的焦点，也是开源社区正在疯狂追赶的方向。

Mozilla报告里做了一份有意思的对比：开源权重能力提升最快的方法是什么？不是更聪明的模型架构，而是后训练（post-training）。数据显示DeepSeek通过强化学习微调R1-Distill版本，让7B模型在数学推理上从49%上升到91.8%。这个路径意味着：模型基座不需要是"最强"的那个，通过高质量的后训练可以把能力拉到一个非常能打的位置。这也是为什么金山办公敢说"模型能力正在趋同"——因为追赶的门槛确实在降低。

三年前你问一个CTO"要不要用开源模型做核心业务"，得到的回答大概率是"再等等"。现在你再问同样的问题，对方可能会反问："你用的是哪个开源模型？"

因为数据不会说谎：当全球API调用量最高的五个模型全部开源、当中国最大的办公软件全面切换国产模型、当开源公司的创始人成为行业首富，"开源行不行"这个问题的答案已经不需要争辩了。真正值得关心的是下一步：当模型本身越来越像水电煤，谁能在应用层和智能体层构建真正的壁垒——那才是2026年下半年的主战场。

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