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科技 个股OpenAI与Anthropic API成本攀升 多家AI初创转向开源模型

随着OpenAI和Anthropic的API费用持续上涨,越来越多AI应用初创企业转向开源权重模型以控制成本。法律AI公司Harvey今年毛利率一度跌至-50%,8月发布由月之暗面Kimi K3支持的自有模型后已重新转正。Abridge、Decagon、Ramp等横跨医疗、客服、金融赛道的企业也相继自研或定制模型,部分已将八成流量切换至自有模型。

来源 华尔街见闻 2026-09-21 阅读原文 →
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随着OpenAI和Anthropic的API费用持续攀升,越来越多的AI应用初创企业开始转向开源权重模型,以重夺成本控制权。法律AI独角兽Harvey今年毛利率一度跌至-50%,成为这一趋势的缩影。

Harvey、Abridge、Decagon、Ramp等横跨法律、医疗、金融和客服赛道的初创企业,相继宣布自研或定制模型的计划,部分企业已将八成流量切换至自有模型。Sequoia Capital和General Catalyst等头部投资机构亦在背后助推。此举对OpenAI和Anthropic构成直接压力——两家公司正各自筹备备受期待的IPO,而应用层客户的外流可能蚕食其最重要的收入来源。

Harvey的处境最能说明问题。这家估值156亿美元的法律AI初创企业,长期将OpenAI的GPT-4作为其产品核心。据彭博,今年3月该公司AI智能体完成重大更新后,用户使用量急剧攀升,但毛利率随之断崖式下滑,从年初约50%跌至6月的-50%。Harvey今年的AI Token使用量增长了二十倍。

Harvey联席创始人兼总裁Gabe Pereyra表示,此前AI应用的表现高度依赖底层模型的能力,因此付费购买OpenAI和Anthropic的最佳模型是必要选择,自训练模型的意义相对有限。但这一逻辑在成本的重压下开始松动。今年8月,Harvey发布了自有模型,底层由月之暗面(Moonshot AI)的Kimi K3提供支持。该模型的性能接近Anthropic旗下最佳产品,但成本仅为其一小部分。结合其他AI使用策略的调整,Harvey的毛利率已重新转正。

这一趋势已在多个行业蔓延。医疗科技初创企业Abridge近期宣布,将基于英伟达开源模型,为临床场景自建基础模型。AI客服初创企业Decagon表示,目前已有80%的查询请求流经其自有模型。金融科技领域,Ramp和Rogo正首次探索训练自有模型的可能。编程工具领域,已并入SpaceX旗下的Cursor以及估值480亿美元的Cognition,是最早发布定制模型的AI应用公司之一。

Ramp联席CEO Karim Atiyeh表示,此前训练专属模型在经济上完全不合理,但随着今年6月完成7.5亿美元融资以及开源权重系统性能的大幅跃升,这一逻辑正在逆转。旧金山风险投资机构Basis Set的创始人兼管理合伙人Dr. Lan Xuezhao对此态度更为强硬,称如果不去优化成本、精调自有模型,在定义上就是低效的,一家公司若不考虑自建模型,可能根本拿不到融资。

推动这一转变的不仅是成本本身,还有OpenAI和Anthropic日益强势的商业策略。两家公司近期均转向对企业用户的模型使用量额外收费,叠加此前的订阅基础费,对“Token最大化”的使用模式形成直接惩罚。据报道,Uber在鼓励工程师最大化使用Anthropic的Claude Code后,仅到4月便耗尽了全年的AI预算。与此同时,OpenAI和Anthropic今年均在法律、金融、医疗等初创企业的核心赛道积极招兵买马,推出插件并试点行业应用,直接与客户群体形成竞争关系。

初创企业对模型供应商的依赖还带来另一层风险:被切断访问权限。SpaceX完成对Cursor收购后不到一周,OpenAI即宣布暂停向这家编程工具初创企业提供模型访问,理由是马斯克旗下公司过去存在违反服务条款的情况。正是在这一背景下,在Anthropic办公室举行的一次投资者论坛上,与会者专门讨论了初创企业自建模型的趋势。Anthropic表示,Harvey仍需依赖Anthropic旗下最强大的Claude Opus模型处理最复杂的任务。

转向开源权重模型并非没有代价。人才是首要瓶颈。Anthropic投资方Menlo Ventures合伙人Matt Kraning指出,能够胜任模型精调工作的专业工程师薪酬可达数百万美元,且极易被OpenAI和Anthropic等大型机构挖走。数据是另一道门槛。企业自训模型需要大量专有数据,Harvey由于无法访问客户的敏感法律文件,不得不从AI数据提供商Mercor处购买训练数据。

开源模型的基础设施成本同样不可忽视。视觉AI初创企业Elorian的CEO Andrew Dai指出,下载开源权重模型并自行管理计算基础设施的开支相当可观,对于流量较低的早期公司而言,按用量付费给闭源模型可能反而更为经济。此外,确有企业尝试后铩羽而归。初创企业Salespeak此前宣布自建大语言模型的计划,但几个月的摸索后放弃了这一方向。其联席创始人兼CEO Omer Gotlieb表示,与Anthropic、OpenAI的现成模型相比,未能看到显著优势。

尽管自研浪潮汹涌,多数初创企业并未寄望于完全摆脱OpenAI和Anthropic。Redpoint Ventures管理董事Logan Bartlett同时持有Anthropic、Abridge和Ramp的投资,他预计行业降低对Anthropic模型依赖的动力将持续增强,但坦承初创企业仍会在必要时为最优性能买单。Anthropic的演示材料亦印证了这一现实——Harvey仍需Claude Opus处理最复杂的任务,这表明在现阶段,开源与闭源的混合使用策略,或许才是多数初创企业的最优解。

为什么重要反映AI应用层与模型层巨头之间的成本与议价博弈,牵动OpenAI、Anthropic等头部AI公司IPO前的收入前景。

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