为什么是现在
2025 年 11 月，我写下了**《国产 AI 商业化的“破冰时刻”》**这篇文章。
那是一篇判断型文章，而不是测评文。它讨论的不是某一个模型强不强，而是：国产 AI 是否已经走到可以被认真对待的商业化阶段。
之后的 78 天，我没有继续更新。一部分原因是忙，另一部分原因是刻意的——阶段判断需要时间验证。如果判断成立，它会在现实中留下痕迹；如果不成立，它同样会被事实修正。
其实很大程度上是因为我忘记更新了哈哈哈 ｜ 26年1月27日，kimi-k2.5的上线，remind我该更新公众号了
现在，时间已经给出了足够多的信号。
这篇文章，就是对那次判断的回扣与复盘。
回扣第一篇：我的几个核心判断，现在还成立吗？
回头看，我在第一篇文章中，其实隐含了四个判断。下面逐条来看，它们在 2025 年 11–12 月、以及年末这段时间里，是否被现实印证。
- 判断一：国产 AI 已经进入商业化阶段
结论：成立，而且比当时更明确。
当时这个判断更多基于产品体验和定价结构，而现在，它已经有了更“硬”的支撑。
首先，是非常朴素的一点：真实付费正在发生。
在 11–12 月，我个人先后为 MiniMax、智谱 GLM 等国产 AI 产品付费。这不是为了支持国产，也不是尝鲜，而是出于明确的使用需求——它们已经可以被接入到我的日常工作流中。
比如:我个人就订阅了glm的coding plan，一月份使用的tokens量就达到了36亿：
其次，是公司层面的变化
这两家公司随后在一月份先后在港交所上市。智谱 AI（02513.HK）在 1 月 8 日上市首日股价上涨逾 13%，随后几日继续走高，最高阶段性涨幅超过 60%，市值一度突破 1100 亿港元。 这显示了资本市场在短时间内对其成长预期的认可。与此同时，MiniMax（0100.HK）在 1 月 9 日挂牌交易的首日表现更为强劲，开盘上涨逾 40%，盘中一度涨超 100%，最终收盘仍显著高于发行价，总市值突破千亿港元。 这一切都意味着市场对国产 AI 公司潜在盈利能力和增长空间抱有较高预期，同时也表明投资者愿意用持续的资金投入来检验商业模式是否可持续。。
最后，是一个我认为非常关键、但常被忽略的信号：真实调用量。
在 OpenRouter 的 usage ranking 中，DeepSeek、MiniMax、GLM 等中国模型在 11–12 月期间快速上升，截至1月份，现在进入前 20，并且 token 使用量增速显著。这不是榜单投票，而是持续调用带来的结果。
综合这三点，我会认为：
国产 AI 是否商业化，已经不是一个“将来时”的问题。
判断二：合理定价正在成为行业共识
结论：方向正确，但我当时低估了它的外溢效应。
在第一篇文章里，我讨论“合理定价”，主要还是站在国内用户视角：订阅价格是否稳定、是否不再极端补贴、是否与使用体验相匹配。
但这 78 天里，一个更有意思的现象出现了——合理定价最先撬动的，并不是国内舆论，而是海外开发者社区。
在 X（Twitter）、开发者论坛以及 OpenRouter 这样的调用平台上，越来越多海外用户开始主动选择中国模型。原因非常简单，也非常冷静：
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token 成本低
-
API 友好
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限制相对少
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工程可控性强
对这些用户来说，没有“国产滤镜”，只有一个问题：同样的工作负载，用谁更划算、更稳定。
这是我在 11 月时没有完全预料到的部分。
判断三：用户愿意为稳定体验付费
结论：成立，但只对一部分用户成立。
第一篇文章中，我隐含了一个略显乐观的假设：只要体验稳定、定价合理，用户就会付费。
现在看，这个判断需要修正。
更准确的说法是：
愿意付费的，并不是“所有用户”，而是有明确任务和使用频率的用户。
在实际使用中，真正持续付费的往往是：
需要长文本处理的研究者
将模型接入脚本、Agent 或工具链的开发者
对响应速度和稳定性有要求的专业用户
而大量普通用户，依然处在低频、偶发使用阶段，对价格非常敏感。
这并不是坏事，反而是一个市场走向成熟的正常路径：核心用户先成熟，大众市场滞后。
判断四：国产 AI 的竞争力来自“成熟路线”
结论：成立，但需要重新理解“竞争力”的含义。
国产模型在 2025 年末真正展现出的优势，并不是全面的能力碾压，而是更偏工程与商业层面的组合优势：
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定价结构清晰
-
可预期的服务质量
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易于集成
-
不强绑生态
这也是为什么，在 OpenRouter 这样的“冷环境”中，中国模型能够跑出真实 usage，而不是停留在话题热度。
那么，我当时哪里判断得不够准确？
如果说第一篇文章是一次方向判断，那么这 78 天让我意识到两个当时没有充分纳入的变量。
- 一是消费侧的分化速度
商业化成立，并不意味着市场已经全面成熟。
现实情况是：
专业用户的付费行为在加速
普通用户的付费意愿依然谨慎
这是一个更慢、更分层的过程。
- 二是资本市场的约束
随着 AI 公司陆续上市，产品和定价不再只对用户负责，也要对财报、增长预期和成本结构负责。
这意味着：
商业化不是“随意涨价或降价”
而是在更复杂的约束下寻找平衡
这是我在 11 月写作时，并未完全展开的部分。
一个更谨慎的结论
回头看，我并不后悔 11 月那篇文章的判断。
国产 AI 的商业化，确实发生了。但它发生的方式，比我当时想象得更克制，也更现实：
不是全面爆发
不是全民付费
而是少数用户、少数公司，率先走出了一条可持续的路径
至少，在 2025 年末，这已经不是一个靠补贴和情绪支撑的市场了。
这，或许才是真正的“破冰”。
如果说前两篇讨论的AI 的“商业化是否成立”这种偏分析的话题
那么下一篇：我想跟大家聊一聊最近很火的openclaw（clawdbot）
*By Johnny Song , Sun Feb 1*