Menlo Ventures report: 89% of US enterprise spending on open-source models goes to Chinese models, with Kimi accounting for 61%
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The "2026 State of Enterprise AI" report released by Menlo Ventures on November 3, based on a survey of nearly 400 heads of AI business at US enterprises, shows that 89% of US enterprise spending on open-source large models goes to Chinese models, of which Moonshot AI's Kimi accounts for 61%, DeepSeek 15%, Zhipu GLM 11%, and Qwen 3%, while Meta Llama accounts for only 7%. The report also notes that the average token price of open-source models fell from $0.45 per million to $0.13, usage rose 22.5-fold, and open-source models account for 19% of total platform tokens but only 4% of enterprise model spending. Data from OpenRouter for October 26 to November 1 shows that DeepSeek ranks first with a 29.8% share of text requests, and the token usage volume of Chinese models has exceeded that of US models for 27 consecutive weeks.
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The Menlo Ventures report shows that 89% of US enterprise spending on open-source models goes to Chinese models, and compares the divergence between Kimi and DeepSeek in spending and usage volume.
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美国企业花在开源大模型上的钱，近九成都流进了中国公司的口袋。
11月3日，硅谷风投门罗风投（Menlo Ventures）发布的《2026年企业 AI 现状报告》把这笔账算得很明白。基于对近 400 名美国企业 AI 业务负责人的调研，报告给出一个刺眼的数字：美国企业花在开源大模型上的支出，89%付给了中国模型。
拆开看，月之暗面的 Kimi 拿走 61%，DeepSeek 占 15%，智谱的 GLM 占 11%，阿里通义千问占 3%。西方模型里份额最高的 Meta Llama，只有 7%。
钱流向中国，不是因为中国模型便宜到白送，而是因为它们把开源这一档的能力上限抬高了。
门罗风投在报告里直言，"随着中国模型定义了开源前沿，它们占到了开源支出的 89%"。过去一年，开源模型的平均 token 价格确实掉了三分之二，从每百万 0.45 美元降到 0.13 美元，但用量同时涨了 22.5 倍，月 token 量冲到 2.9 千万亿。
价格腰斩、数量翻二十多倍，结论是开源占了平台 token 总量的 19%，却只占企业模型支出的 4%。
便宜，但用得狠。
全球 AI 模型聚合平台 OpenRouter 最新一周（10 月 26 日至 11 月 1 日）的排行显示，DeepSeek 以 29.8% 的文本请求份额排在所有作者第一位，环比上涨 7%；OpenAI 以 18.8% 退居第二，Google 掉得最狠，从 14.4% 继续下滑。Z.ai（智谱）以 11.9% 排第四，通义千问以 5.6% 排第六。
这一周，中国大模型的 token 调用量已经连续第 27 周超过美国模型；按单模型排，周调用量前五名里中国模型占了四席。
排在第一位的 DeepSeek，最近动作不断。
10月17日，它把线上主力模型升级到 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，API 调用方式和价格都没变，但网页端和 APP 端同步切到了新版本。往上推一个月，9月10日发布的 V4.1 Flash 是这套新模型结构里尺寸最小的一档，原生带多模态视觉理解，官方说法是 "能力上限更高、推理速度更快、吞吐更大"。
在 OpenRouter 上，DeepSeek V4.1 Flash 过去 30 天处理了 114 万亿 token，环比增长 95%；10月17日更新的 1017 版本，单日 token 量已经摸到 6 万亿。
不止模型本身。DeepSeek 8月13日推出的桌面智能体产品 Harness，9月29日桌面端正式上线，官方最新披露的数字是日活 154 万，日均 token 用量 92 万亿。11月3日，DeepSeek 网页和 API 曾出现约 1 小时的部分中断，当天已恢复。
一个值得注意的反差是：在门罗风投统计的 "企业真金白银支出" 维度，Kimi 以 61% 的份额压过 DeepSeek 的 15%；但在 OpenRouter 按实际请求量排的使用榜上，DeepSeek 反超 Kimi，成为开发者调用最频繁的中国模型。
支出向 Kimi 集中，调用向 DeepSeek 集中，背后是同一批美国企业，它们在为开源模型付钱，也在为中国模型写代码。
这笔账还在继续。
门罗风投的数据显示，2026年美国企业 AI 部署支出已经从去年的 330 亿美元冲到 1768 亿美元，一年涨了 5.4 倍；其中 55% 的新增预算是净新增，不是从传统软件或人力预算里切过来的。
来源：星河商业观察
本文来自 “ZAKER财经”，36氪经授权发布。