AI Commoditization（AI 商品化）

AI 商品化的核心驱动力：开源模型追赶——DeepSeek-V3、Kimi K3 等中国开源模型在多个基准上接近或超越闭源模型，打破性能壁垒；价格战——API 定价从 $15/$60（GPT-5.6）降至 $3/$15（Kimi K3），降幅达 80%；模型同质化——主流模型在通用任务上表现趋同，差异化转向垂直领域和工程体验；平台聚合——OpenRouter 等平台提供统一接口，用户可无缝切换模型，降低供应商锁定。

AI 商品化对不同角色的影响：模型厂商——从卖模型转向卖服务和体验，垂直领域模型（医疗、法律、金融）仍有溢价空间；应用开发者——成本大幅下降，多模型策略成为标配，应用层创新空间扩大；企业用户——AI 从'战略投资'变为'运营成本'，ROI 评估从'是否值得用'转向'如何用好'；云厂商——IaaS 层的 AI 推理算力成为新商品，差异化转向 PaaS 层（Agent 运行时、安全治理、可观测性）。

WSJ 分析指出 AI 商品化对中国有利，原因有三：成本优势——中国模型的训练和推理成本普遍低于美国闭源模型，商品化放大成本优势；开源策略——开源模型不受出口管制限制，权重一旦公开无法被'收回'；应用层创新——中国有全球最大的 AI 应用市场（微信、抖音、淘宝），商品化降低应用开发门槛，加速 AI 落地。OpenRouter 数据显示中国模型份额从 8% 增长到 37%，超过 OpenAI 的 33%，是这一趋势的直接证据。