维度网讯，中国的AI公司正通过两种相互促进的方式改写全球AI成本格局：一方面提供极具价格竞争力的托管API，另一方面持续发布如Qwen、DeepSeek等高性能开放权重模型。由于按词元计价的API定价更低，加上企业可通过自建托管和自主部署进一步压缩成本，中国AI模型的方案在市场上形成明显的成本优势。此外，这些模型还支持微调，使企业能够针对具体行业需求进行定制化开发。

中国AI厂商越来越多地以词元的形式向全球企业开放能力，这一趋势要求企业采用组合架构的思维方式，即将AI模型作为可灵活分配的基础设施加以管理，而非沿用“一刀切”的固定方案。这样的方法有助于优化推理成本，并更好地响应延迟和负载变化。

在模型部署方面，企业可实施三层模型路由框架，战略性匹配AI模型与具体用例。高级层部署前沿模型，用于复杂的、受监管或任务关键型场景，这类场景对准确性和可靠性要求极高。均衡层采用混合模型集成，用于日常运营，在性能、成本和语言覆盖之间取得平衡。实用层使用开放权重模型，处理大体量、重复性的常规任务。企业应把模型能力评估与经济性决策分开，CIO需要判断中国托管的API或开放权重模型是否能够以更低成本满足特定工作负载的需求，从而将决策问题从“哪个模型最好？”转为“哪个模型能在质量、风险状况和成本三方面实现最合适的平衡？”

建立AI细分策略对于企业在安全、合规与韧性方面的保障至关重要。数据隔离方面，涉及知识产权、专有业务信息或个人可识别信息的工作负载必须保留在企业的安全系统边界内。模型溯源方面，企业应仅选择供应链完整性声誉良好的可信平台提供的模型。动态路由方面，将应用逻辑与特定AI供应商解耦，是提升运营敏捷性的关键。

随着AI成为业务价值的重要驱动力，企业需要将词元采购纳入日常运营流程，突破传统模型选型的局限。具体措施包括：基于具体任务进行成本优化，优先关注每项业务任务的成本效率而非片面追求性能；与至少两个不同的AI生态系统签署企业级服务等级协议，如OpenAI、Anthropic、AWS、Microsoft Azure、DeepSeek或阿里云，以保障运营连续性和议价空间。

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