中国AI模型技术能力追赶北美，但海外市场渗透和用户信任面临挑战
IDC报告指出，在全球人工智能竞争格局中，中国AI模型的技术能力与北美的差距正在缩小。然而，中国AI模型在海外市场的渗透和用户信任方面仍面临挑战。AI模型正从单纯的“工具”转变为“基础设施”，其能力成为衡量企业技术竞争力和未来增长潜力的关键指标。尽管Agent的繁荣并未削弱模型的重要性，反而放大了模型能力的差距。未来，掌握更强的模型、数据和Agent能力的企业将有机会成为智能经济时代的核心平台。对中国厂商而言，开源、低成本部署和本地化能力可能是跨越“信任鸿沟”、在全球Agent建设中占据一席之地的关键路径。
Agent繁荣下模型重要性提升
自2026年以来，OpenClaw、Harness及Hermes等开源工具与智能体的出现降低了技术供应商打造AI产品的门槛，推动了更多x-claw类产品的落地。尽管有观点认为“应用层会吞噬模型层”，但实际上，随着AI系统承担更复杂的任务和自主执行，模型能力的差距反而被放大。全球近80%的企业已将智能体用于实际生产活动，中国平均部署12.84个智能体，计划年底达到30.87个，但仍低于全球平均水平（当前23.5个，计划年底43.15个）。
全球市场的光与影：中国模型与北美的差距
从全球企业AI模型选择来看，OpenAI占据主流（43.4%频繁使用，30.3%部分应用），Gemini、Claude、DeepSeek、Grok、Doubao等也被广泛采用。Doubao、GLM、Qwen、Hunyuan、Kimi在不同地区拥有客户群体。OpenClaw的出现及DeepSeek、智谱等厂商的快速迭代，推动了中国模型的实际应用。
关键发现：剔除中国市场后，除DeepSeek外，其他中国模型在亚太其他地区、北美、西欧、中东/土耳其和非洲的广泛使用比例均不足10%。仅有DeepSeek超过15%，其余均低于10%。中国AI模型厂商在海外用户覆盖上面临较大挑战。
海外用户的顾虑：信任问题重于能力问题
对比用户选择因素，选择中国AI模型的企业更看重成本效益、透明度要求及多模态用例支持；选择北美模型的企业则更看重安全/合规、回答质量与性能效果。中国模型正在跨越“技术鸿沟”，但仍未跨越“信任鸿沟”。海外企业主要担心中国AI模型厂商的长期支持水平、不满足安全合规要求、需要过多定制与微调、与系统不兼容、使用成本过高。而模型性能并非主要担忧因素，说明用户认知中，中国厂商的AI模型能力与北美差距较小。
开源：中国企业重构全球AI权力的工具
IDC数据显示，50%-60%的企业会应用开源模型而非闭源/商业化模型。企业选择开源模型的原因包括成本优势、数据隐私保护、深度定制化、技术自主性高及社区支持强大。
| 参数量级 | 选择比例 |
|---|---|
| 2B-15B | 41.81% |
AI业务场景覆盖度为30%-40%，其中阿里通义系列占比最高，为41.2%。模型“拿来即用”比例升高，45%的受访者不进行调优直接部署，79.3%在调优后不会二次开源。开源模型落地的三种形态：40.9%部署到企业内部业务，32.0%开发为C端App/网页应用，27.1%与企业内部SaaS/PaaS/服务结合对外B端售卖。
IDC中国高级分析师李浩然表示，AI和Agent在全球各区域均进入快速落地阶段。AI、安全、数据分析仍是企业主要投入方向。中国厂商AI模型在全球仍处于小范围部署和POC考虑阶段，随着模型性能、开源及产品生态的丰富，未来可能在全球获得更多机会。
