中美AI差距縮至2.7%　中國模型低價追趕美國，AI競賽從性能轉向成本

(圖/ 中華超傳媒 AI圖片)

中美AI競爭在2026年進入新階段，中國Kimi、DeepSeek、Qwen等模型快速縮小與美國頂尖AI模型的性能差距，部分模型更以低成本優勢擴大市場使用量，讓全球AI競賽逐漸從「比性能」轉向「比成本」。中美AI競爭正在從單純比較模型能力，轉向性能、價格與實際部署效率的綜合較量。根據史丹佛大學《2026年AI指數報告》，截至2026年3月，美國頂尖AI模型相較中國最強模型的領先幅度已縮小至2.7%，雙方競爭不再只是「誰的模型最強」，而是進一步比拚誰能以更低成本完成更多AI任務。

中美模型差距縮小，AI競賽進入窄幅領先階段

過去幾年，美國AI業者在大型語言模型與生成式AI領域長期維持明顯優勢，但中國模型的追趕速度正在改變產業格局。從Kimi、DeepSeek，到阿里巴巴Qwen、智譜GLM與MiniMax，中國逐漸形成多個具備接近尖端能力的模型。

根據Artificial Analysis數據指出，月之暗面的Kimi K3在綜合推理、知識、數學及程式設計等指標取得60分，與Anthropic的Claude Fable 5的62分差距有限。史丹佛AI指數則顯示，自2025年初以來，中美最強AI模型曾多次互換領先位置，截至2026年3月，美國頂尖模型的優勢縮小至2.7%。

這項變化的意義在於，市場討論的問題已逐漸改變。過去主要關注中國AI是否能追上美國，如今則更關心美國推出下一代模型後，性能領先能維持多久，以及這項領先是否足以轉化為商業優勢。

Kimi K3逼近頂尖模型，低價成為另一張王牌

中國模型快速追趕的另一個關鍵，不只是性能，而是價格。根據資料，Kimi K3在部分第三方測試中的表現已接近美國頂尖模型。GDPval-AA v2測試中，Kimi K3取得1678分Elo，高於部分其他模型，僅低於Fable 5的1760分。

不過，單一基準測試並不能代表模型在所有實際工作環境都具有相同表現。Kimi K3輸出速度約每秒41個Token，而Fable 5約75個Token；此外，模型在事實準確度、工具調用、複雜任務連續執行等方面仍可能存在差異。因此，目前更適合將這場競爭理解為「性能差距快速縮小」，而不是中國模型已全面超越美國模型。

真正值得企業關注的，則是兩者之間的成本差距。按照Artificial Analysis資料，Kimi K3平均完成單項智慧指數任務的成本約為0.84美元，Fable 5約2.75美元，兩者相差約69%。若按照快取命中、一般輸入與輸出Token以7∶2∶1加權計算，Kimi K3每百萬Token成本約2.31美元，Fable 5則約7.70美元。

對需要大量執行AI代理、程式撰寫、自動化與資料處理工作的企業而言，如果兩個模型的能力差距只有幾個百分點，但使用成本卻相差數倍，企業採購決策自然可能不再單純以排行榜排名作為依據。

GLM系列也走低成本路線，AI價格戰可能加劇

中國模型的低成本優勢並非Kimi單一案例。資料顯示，智譜GLM-5.3在相同智慧指數中也取得60分，每項任務成本約0.68美元，低於Kimi K3的約0.84美元。

這代表中國AI業者正在形成一種不同於單純追求模型規模的競爭方式，也就是透過模型架構、推理效率與成本控制，在能力接近的情況下提供更低價格。

對企業而言，這可能帶來更大的模型選擇空間。企業不必然需要將所有工作交給單一最高階模型，而可以按照任務難度與風險進行分流。高風險、高複雜度或需要最高可靠性的工作，可以使用頂尖模型；大量且高頻的客服、搜尋、程式設計、文件處理與自動化任務，則可以使用成本較低的模型。AI服務因此可能逐漸從「單一模型競爭」轉向「模型組合競爭」。

AI競賽從最高分，轉向每美元能完成多少工作

這項轉變可能是中美AI競爭下一階段最值得注意的地方。如果模型性能已經接近，企業真正需要衡量的就不只是模型在基準測試中取得多少分，而是每投入1美元可以完成多少有效工作、每項任務需要多少Token、模型是否能穩定調用工具，以及部署後整體成本是否可控。

這也讓「AI代理」成為成本競爭的重要場景。企業未來可能同時使用多個模型，讓不同AI系統依照任務需求自動分配工作。這種架構可以避免所有任務都使用價格最高的模型，也能降低整體推理成本。

開放權重模型則提供另一種可能。企業與開發者可以下載模型、進行微調，甚至部署在自己的運算環境中，藉此降低對特定API服務商的依賴。

從這個角度來看，AI模型價格下降並不代表AI市場規模縮小。相反地，如果單一任務的成本大幅下降，企業可能因為負擔得起更多AI服務，而增加AI代理與自動化工作的部署數量。

美國仍掌握算力、資本與AI產業底層優勢

中國模型快速追趕，並不代表美國已經失去AI產業優勢。根據史丹佛AI指數資料，2025年美國私人AI投資達2859億美元，中國為124億美元，美國投資規模約為中國23倍。同年，美國機構推出59個重要AI模型，中國則為35個。

基礎設施方面，美國也擁有龐大的資料中心與AI運算資源。文中資料指出，美國目前擁有5427座資料中心，全球AI算力約相當於1710萬塊H100，輝達占比超過60%。

從先進GPU、HBM、網路互連到大型雲端平台，美國仍掌握AI產業中大量關鍵環節。因此，中美AI競爭目前並非簡單的「美國落後、中國超車」，而是兩種不同優勢正在交錯。美國仍擁有較強的資本、算力與尖端模型能力，中國則積極透過模型效率、低成本與開放權重模式縮短距離。

中國算力限制反而推動模型效率競爭

中國AI產業面臨先進算力供給限制，也使模型效率成為重要發展方向。在有限算力條件下，中國AI實驗室更加重視混合專家架構、模型蒸餾、強化學習與推理效率，並同步推動國產AI加速器、先進封裝、記憶體替代方案與軟體堆疊。

這種發展路線的結果，是AI模型不一定需要單純依靠更大的參數規模才能提升能力。如果模型可以透過更有效率的架構，以較少的實際運算資源完成相同工作，企業就能降低單次推理成本，也能讓更多AI應用進入實際商業場景。

對半導體產業而言，這甚至可能形成另一種需求成長。當AI推理成本降低，企業可以部署更多AI代理與自動化服務，產生的Token數量也可能增加。換句話說，單位成本下降未必會造成AI算力需求下降，反而可能透過使用量增加帶動整體推理需求。

AI低價競爭，可能重新分配產業利益

如果低成本AI持續普及，最直接受到壓力的可能是高度依賴API價格維持利潤的模型業者。當企業可以用更低價格取得接近的模型能力，高價模型就必須證明其額外性能足以抵銷價格差異。

這會迫使AI公司更加重視模型效率、推理速度、可靠性、工具調用能力與企業服務，而不只是追求模型排行榜上的最高分。另一方面，GPU、ASIC、記憶體、網路設備及資料中心等基礎建設供應鏈，未必會因模型價格下降而受到相同程度的衝擊。

如果AI服務變便宜帶動使用量快速增加，整體推理運算需求反而可能擴張，使AI基礎設施仍維持高度需求。因此，AI價格下降可能不是整個產業價值縮水，而是產業價值鏈重新分配。

中美AI競爭的下一個戰場：性能、成本與規模

目前來看，中國尚未全面取代美國模型，美國也仍然掌握AI能力的上限。真正改變的是「AI領先」的定義。過去市場最重視模型能否在基準測試中取得第一名，如今企業更關心模型是否能以合理成本穩定完成實際工作。當模型性能差距縮小至個位數百分點後，價格、速度、可靠性、開放程度與部署便利性的重要性都會提高。

這也意味著未來AI競爭可能形成兩條不同路線。美國業者需要持續維持尖端模型的性能優勢，同時證明這些性能能轉化為企業願意支付的商業價值；中國業者則需要持續擴大低成本模型的可靠度、海外使用量與商業部署規模，同時克服先進算力與高階應用能力的限制。

最終決定市場勝負的，可能不再只是「誰的模型多2分」，而是誰能把足夠強、足夠便宜、足夠穩定的AI服務，真正轉化為全球大規模使用的基礎設施。

目前無進一步公開資訊足以證明中國AI已全面超越美國，因此現階段更適合將中美AI競爭視為「美國仍掌握能力上限、中國快速縮小差距，雙方開始進入性能與成本雙重競爭」的新階段。

FAQ｜中美AI競爭與低價模型追趕

1. 中美AI模型的差距縮小到多少？

根據本專題引用的史丹佛大學《2026年AI指數報告》，截至2026年3月，美國頂尖AI模型相較中國最強模型的領先幅度已縮小至2.7%。這代表中美AI模型的性能差距已從過去較明顯的差距，進入個位數百分點的窄幅競爭階段。

2. 中國AI模型已經超越美國了嗎？

目前不能直接下這個結論。中國Kimi、DeepSeek、Qwen、GLM與MiniMax等模型快速縮小與美國頂尖模型的性能差距，部分模型在特定測試或成本效率上具備優勢，但美國AI業者仍掌握部分尖端模型、算力、資本與AI基礎設施優勢。

3. Kimi K3為什麼受到市場關注？

Kimi K3受到關注的主要原因，是其模型能力逐漸接近部分美國頂尖AI模型，同時具備較低的使用成本。對企業而言，如果模型性能差距有限，但API或推理成本可以大幅降低，將可能提高企業採用低價AI模型的意願。

4. 中國AI模型真的比較便宜嗎？

依本專題引用的Artificial Analysis資料，Kimi K3平均完成單項智慧指數任務的成本約為0.84美元，Fable 5約為2.75美元，兩者存在明顯成本差距。不過，不同模型的價格會受到輸入、輸出、快取、服務方案與使用情境影響，因此不能單純以單一測試數據代表所有企業實際成本。

5. AI競爭為什麼開始從性能轉向成本？

當不同AI模型的性能差距縮小後，企業選擇模型時就不會只看排行榜排名，而會進一步比較價格、速度、可靠度、Token成本、工具調用能力與部署效率。因此，「每花1美元可以完成多少工作」可能逐漸成為企業評估AI模型的重要指標。

6. DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM有哪些共同優勢？

這些中國AI模型共同受到市場關注的原因，包括模型性能快速提升、部分產品具有價格優勢，以及部分模型採取開放權重或較具彈性的部署方式。這讓企業與開發者可以根據成本、任務需求及部署環境選擇不同模型。

7. 美國AI目前還有哪些優勢？

美國仍在AI資本、先進GPU、大型資料中心、雲端平台、尖端模型與AI產業生態系等領域具備明顯優勢。這些底層資源支撐美國持續發展高性能AI模型，也是中國AI業者目前仍需要追趕的重要環節。

8. 中國AI受到先進算力限制，為什麼模型能力仍能快速提升？

中國AI業者更加重視模型效率，包括混合專家架構、模型蒸餾、強化學習與推理效率等技術方向。透過提高單位算力產生的模型能力，可以在運算資源受到限制的情況下縮小與頂尖模型之間的差距。

9. AI模型降價會讓GPU和AI晶片需求下降嗎？

不一定。AI單次推理成本下降後，企業反而可能部署更多AI代理與自動化服務，使整體Token與推理需求增加。因此，模型價格下降可能刺激AI應用規模擴大，GPU、ASIC、記憶體、網路設備與資料中心仍可能受惠於整體AI運算需求成長。

10. 中美AI競爭下一階段會比什麼？

未來中美AI競爭可能不再單純比較「誰的模型分數最高」，而是同時比拚模型性能、成本效率、推理速度、可靠度、開放程度與全球部署規模。能夠把高性能AI以更低成本大規模部署的一方，可能取得更大的商業優勢。

11. AI模型成本降低對企業有什麼影響？

企業可能採取「多模型分流」策略，將高複雜度、高風險任務交給頂尖模型，而把大量日常客服、搜尋、程式設計、文件處理與自動化工作交由成本較低的模型處理，藉此降低整體AI推理支出。

12. 中美AI競爭最後誰會勝出？

目前沒有足夠資訊可以判定最終勝負。從現階段來看，美國仍掌握AI能力上限、資本與算力優勢，中國則快速縮小模型性能差距，並在成本效率與部分模型部署方式上形成競爭力。下一階段真正的關鍵，可能是誰能將「性能、價格與可靠度」三者同時做到足以大規模商業化。

13. 中美AI差距縮小對全球AI產業代表什麼？

中美AI模型差距縮小，代表全球企業未來可能擁有更多模型選擇，也可能加速AI服務價格競爭。當模型性能逐漸接近，企業選擇AI服務的標準將更加重視實際成本與應用效益，AI產業的競爭焦點也可能從「模型排行榜」轉向「實際使用規模」。

14. 中美AI競爭會不會演變成AI價格戰？

AI價格競爭已經成為值得觀察的趨勢。當中國模型以較低成本提供接近尖端模型的能力，美國AI業者若要維持市場份額，就必須持續提高性能、降低推理成本或提供更高附加價值。這可能進一步推動整個AI產業進入「性能＋成本」雙重競爭。

15. 中美AI競爭最值得關注的指標是什麼？

除了模型基準測試成績之外，未來值得觀察的指標包括每百萬Token成本、每美元完成任務量、模型推理速度、企業實際採用率、AI代理部署量、算力效率與全球使用規模。這些指標更能反映AI模型是否真正具備商業競爭力。

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(文/ 記者 郭紋雅)