Menlo Ventures 2026 企业 AI 报告：中国模型占开源花费 89%，但开源只占模型花费 4%
中文区流传的「中国模型拿了开源 89%」，89% 是开源花费里的份额，不是全球也不是用户数；开源整体只占模型花费 4%。数字全部来自 Menlo 报告本身，调查加权估算，仅美国企业。
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先说结论：Menlo Ventures 在 2026 年 11 月 3 日发布了《2026: The State of Enterprise AI》，中文区传得最广的一句是「中国模型拿了开源 89%」。这句话没说错，但很容易读歪：89% 是「开源模型花费」里的份额，不是全球，也不是用户数；而开源整体只占模型花费的 4%（同期占 token 的 19%）。用量上去了，钱没跟上。另外，报告里 Kimi 61%、DeepSeek 15%、GLM 11%、Qwen 3% 加起来是 90%，总数却写 89%，可能是四舍五入，但报告没解释，我们无法确认。下面所有数字都来自这份报告本身，我们 11 月 10 日对照原文核过。
这份报告在量什么
先看口径，不然后面的数字都会读错。
- 调查对象是近 400 位美国企业的 AI 决策者，合计负责超过 40 亿美元的 AI 支出，由 Morning Consult 在 2026 年 9 月 8 日到 26 日执行。
- 各家模型的花费份额是估算：受访者报告自己的 AI 工作负载里用了哪些模型，再按 AI 支出加权；市场总额是 Menlo 自己做的自下而上估算，参考了调查、公开财报和第三方报告。
- 所以这是调查加权后的估算，范围是美国企业，不是全球，也不是中国用户，更不是各家公司披露的收入。
- 报告里带星号的公司是 Menlo 的投资组合公司，Anthropic 也在其中。读报告时可以把这一点记在心里。
「4%」到底是什么
4% 是开源模型占模型花费的份额，不是用户占比，也不是 token 占比。报告给的对照是：
| 指标 | 2025 年 9 月 | 2026 年 9 月 |
|---|---|---|
| 开源模型占 token 的份额 | 11% | 19% |
| 开源模型占模型花费的份额 | 6% | 4% |
为什么 token 多了、钱却少了？报告给的解释是价格掉得更快：开源 token 的平均价格降了 3.3 倍，到约 0.13 美元/百万 token；闭源 token 的混合均价降了 24%，到 0.70 美元/百万 token。同一段还写到，开源用量涨了 22.5 倍，估算每月约 2.9 千万亿 token，闭源是 12.1 倍。报告原话的意思是：开源现在处理约五分之一的 token，却只占约二十五分之一的模型花费。
「89%」到底是什么
报告写的是：中国模型占到开源模型花费的 89%，其中 Kimi 61%、DeepSeek 15%、GLM 11%、Qwen 3%；Meta 的 Llama 是最受欢迎的西方开源模型，占 7%。
为什么四项加起来是 90%，总数写的是 89%
61 + 15 + 11 + 3 = 90，而报告总数是 89。可能是各项分别四舍五入造成的，报告页面没有给小数，也没有脚注解释，所以这只是推测，我们没法确认。实用的读法：把这几个数当成「大致比例」，别当成精确值，更别拿来做两位小数的计算。
最常见的 4 种读错
- 读成全球：调查只覆盖美国企业的决策者。中文区有转述把它写成「全球」，报告里没有这个说法。
- 读成用户数：4% 是花费份额。用的人多不等于花的钱多，开源 token 便宜，正是 19% 的用量只换来 4% 花费的原因。
- 读成「中国模型占所有模型花费的 89%」：89% 的分母是开源模型花费，而开源只占整体的 4%。同一份报告里，企业 LLM API 花费的大头在别处：见下表。
- 读成精确统计：花费份额是估算，分项和总数还差 1 个点。
同一份报告里值得一起看的数
企业 LLM API 花费份额（报告估算）：
| 厂商 | 2025 年 | 2026 年 |
|---|---|---|
| Anthropic | 40% | 55% |
| OpenAI | 27% | 31% |
| 21% | 9% |
报告写到 Anthropic 和 OpenAI 合计占企业 LLM API 花费的 86%（去年是 67%）。xAI 的 Grok 4.7 和 Kimi K3、DeepSeek V4、GLM-5.3 这类开源模型，性能接近前沿、价格低得多，但合计只占 LLM API 花费的不到 5%。整体上，Menlo 估算企业 AI 部署花费到 2026 年 9 月为 1,768 亿美元，是去年的 5.4 倍。想看这家公司的股票和上市动向，见 Anthropic 上市怎么买。
对用国产模型的人意味着什么（我们的看法）
下面是我们的判断，不是报告的结论。
- 开源 token 便宜，所以「用量大、花费小」是合理的。对使用者是好事，但不能据此说这些厂商赚了多少钱。
- 企业买模型时，报告的说法是「钱跟着能力走」，价格不是决定因素。便宜不等于被大量采购。
- 想把国内模型接进 Claude Code，看 Claude Code 国内模型推荐；Kimi 的价格和国内解锁条件看 Kimi K3.1 Pro 价格。
- 要比各家 API 的官方价，用 大模型 API 价格对比；想自己在本机跑开源模型，看 本地大模型推荐。
常见问题
89% 和 4% 能直接相乘吗？
报告没有给「中国模型占全部模型花费」这个数。两个数都是估算，分项又有 1 个点对不上，我们不替它算，也不建议你算出一个新数字去引用。
Kimi 61% 是 Kimi 占所有模型花费的 61% 吗？
不是。61% 是 Kimi 占开源模型花费的份额。
这是全球数据吗？
不是。受访者是美国企业的 AI 决策者。
数据从哪来？
全部来自 Menlo Ventures 原报告（2026 年 11 月 3 日，作者 Tim Tully、Joff Redfern、Deedy Das、Derek Xiao）。本文没有加入报告以外的数字。