【编者语】国产大模型出海一直是行业热门话题，但大众讨论普遍陷入单一思维：都在纠结国产模型何时能全面追上、超越GPT、Claude这类海外头部产品。仿佛出海赛道只有一条出路——全方位性能碾压海外竞品，取而代之。
野村证券今年7月针对头部大模型企业专家开展线上交流，传递出完全不同的行业现实：国产大模型海外布局走的并非全面替代路线，而是差异化分工协同的发展路径。结合本次交流释放的产业信号，本文尝试拆解海外市场分层使用格局，以及开源策略背后的商业取舍。
一、错位共存：海外市场形成分层使用新格局
根据野村纪要中专家的估算，截至2026年6月，某头部国产大模型的ARR（年度经常性收入）已达到约5.2亿美元，其中海外市场贡献接近一半。海外用户主要集中在欧洲和美国，其次是日本、韩国和澳大利亚。这个数字说明国产大模型在海外已经站稳脚跟，但其增长并不是靠和GPT-5、Claude4硬刚综合性能，而是行业逐渐成型的模型分层协作模式。
用开发者做一个软件项目的场景来直观理解：第一阶段架构设计、核心算法推演环节，对推理精度要求极高，客户愿意承担高价，使用Claude Code、Codex等高端模型；第二步，框架敲定后海量代码的编写、测试与文档撰写等任务，Token消耗巨大、价格敏感度就会提高，但对单个Token的准确性要求却没那么极致，因此开发者可以切换成本更低的模型完成批量执行。
高端模型负责复杂推理，国产模型承接批量执行工作，这就是分层互补，二者是上下游协同而非零和替代。在一个AI工作流中，执行层Token消耗量通常是规划层的10至100倍，因此牢牢占据价格敏感的执行场景，就能抢占海外绝大部分使用份额。当然，这套分工模式并非永久安全，海外头部厂商已观察到市场分流趋势，后续大概率也会推出平价轻量化版本、下调基础定价，压缩国产厂商依靠低价构建的生存空间，单纯成本优势很难长期形成壁垒。
二、重塑定价：分工模式改写全球 AI 行业规则
可能会有声音质疑，只应用于执行层业务价值是不是有限？其实这种分层搭配模式已经在悄悄改变整个行业的定价规则了。
当越来越多的开发者形成了“规划用贵的、执行用便宜的”这种使用习惯后，海外高端模型的涨价天花板已被锁死了。一旦海外产品上调价格，大量标准化执行需求会直接转向平价国产方案；即便海外模型推理能力更强，执行场景下“够用、低成本”才是客户的核心诉求。
这也意味着海外高端模型只能在金融合规审查、医疗辅助诊断、核心代码审计等零容错的场景里维持高溢价，而在那些不要求百分百完美的场景中，市场份额会持续被国产方案蚕食。
当然，这套模式也存在局限性。国产模型海外核心客户群以独立开发者和中小团队为主，大型企业渗透率偏低。大企业对数据安全、合规、服务稳定性标准严苛，不会轻易将核心业务交付境外厂商。但这也意味着对出海企业而言，海外市场仍留有巨大的增长空间，中小企业口碑积累完成后，向大客户渗透只是时间问题。
三、开源：一把双刃剑的战略抉择
开源常被大众简单等同于免费公益，但在商业竞争中，开源是权衡短期收益与长期生态的核心战略工具。野村纪要中专家明确提到，开源会短期压缩API直接收入，却是国产厂商出海的必经之路，其核心价值主要体现在三方面：
当然，开源同样存在不可回避的商业短板，最直观的冲击是付费API业务萎缩。若客户全部选择本地部署开源版本，厂商直接变现渠道会大幅收窄，这也是出海企业当下面临的现实困境。除此之外，大规模开源会带来底层技术外溢的风险，同行企业可以基于开源底座快速微调复刻同类产品，持续削弱开源企业自身独有的技术差异化优势。
这是典型的红帽模式矛盾：开源拓生态、闭源赚利润，二者天然冲突。当前头部厂商通常采用双线并行方案，开源版本做品牌扩张，付费API服务则承接看重便捷售后的客户，但这套平衡模式能否长期跑通，仍有待市场长期验证。
四、国产大模型的 “全球定位”
国产大模型在全球AI产业中究竟该如何找准定位？野村这份纪要给出的答案是：不是“替代者”，而是“协作者”。
在高端推理层，海外产品优势依然明显，短期难以撼动。但在高频Token消耗场景、在价格敏感的中小企业市场，国产模型凭借成本优势与开源策略，正在快速占领市场。
这套分工逻辑就类似全球制造业一样，美国做设计、做芯片，中国做组装、做制造。不是谁替代谁，而是各自发挥比较优势。当然长期发展不可能止步于当下分工，若想提升全球产业链话语权，国内厂商仍需持续攻坚高阶推理能力，逐步向高价值业务环节延伸。
而对于投资者和企业决策者来说，评判企业长期竞争力的核心依据也应当随之更新，无需再执着于模型参数和榜单排名，更要看海外营收规模、稳定的盈利能力、海外业务增速以及自有专属数据储备四个指标。
注：文中核心数据和观点来源于野村证券2026年7月27日发布的《中国互联网及新媒体：大模型专家电话会纪要》，文中观点仅供参考，不构成投资建议。
亿朋观点｜超越芯片之战：当算力贸易重塑全球权力，中国的“绿电盾”与“服务矛”
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