事件：新加坡论坛上的一句”够用”
10月12日，英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）在新加坡出席星展银行（DBS）主办的 Asia Future Forward Conference 座谈会时谈到中国AI模型。据路透社报道，他表示中国前沿AI模型的 token 成本更低，市场采用速度”非常快”，并点名 DeepSeek、Kimi（月之暗面/Moonshot AI）与 GLM（智谱/Z.ai），称这些模型的性能”已经够用”（good enough）。
陈立武同时表明自己是”开源的坚定支持者”，认为开源是提升效率的最佳途径，并表示市场最终会决定哪些模型最适合不同的应用场景。他没有主张企业应当转用中国模型，而是把选择交回市场。
表态的语境：并非孤例，但分量不同
这并非美国芯片巨头掌门人第一次公开为中国AI模型”站台”。今年7月，英伟达CEO黄仁勋也曾公开表示，DeepSeek、阿里与月之暗面等中国实验室的模型”非常出色”，应当被使用，并认为开放模型能扩大AI普及，而非削减对英伟达芯片的需求。
但陈立武表态的语境更为微妙。据外媒报道，美国政府持有英特尔约10%的股份。而就在9月8日，美国国家安全局（NSA）、网络安全与基础设施安全局（CISA）与联邦调查局（FBI）还曾指控 DeepSeek、Moonshot AI 与 Z.ai 三家实验室大规模”蒸馏”美国前沿模型。作为美国政府参股芯片公司的CEO，陈立武选择在这个时间点公开称赞的恰恰是这三家实验室的模型”够用”，本身就传递了信号。
当然，这番话里既有观察，也有商业立场：英特尔本身卖芯片而不卖模型，低成本、开源模型越普及，推理硬件的需求理论上越大。
为什么是”够用”：价格表上的差距
把”够用”和”便宜”放在一起看，逻辑就完整了。模型 API 通常按 token（模型处理文字的计费单位）用量收费。据第三方价格追踪网站10月的数字：
- DeepSeek V4.1 Flash（非繁忙时段）：输入每百万 token 0.15 美元，输出 0.60 美元；
- OpenAI GPT-6.1 Sol：输入 2 美元，输出 10 美元；
- Anthropic Claude Opus 5.5：输入 4 美元，输出 20 美元；
- Kimi K3：输出 10 美元；GLM 5.3：输出 4.40 美元。
粗算一下：DeepSeek V4.1 Flash 非繁忙时段的输入价格仅为 GPT-6.1 Sol 的约7.5%，输出约6%。但差距也有前提——DeepSeek 繁忙时段收费翻倍；Kimi K3 的输出价与 GPT-6.1 Sol 持平，并非每款中国模型都明显便宜。采购时仍需按输入输出比例与使用时段逐项核算，只看最低标价容易失准。
成本差距正在转化为用量。顾问公司 Digital Applied 整理 OpenRouter 的排名后指出，按每周 token 用量计，中国 AI 供应商在今年4月初合计占比超过45%，一年前还不足2%。国内券商近期的行业报告也提到，中国模型厂商在 OpenRouter 的调用份额已连续两周领先美国厂商（约45%对41%）。这与陈立武所说的”普及非常快”相互印证。
英特尔的算盘：便宜的推理意味着更多部署
对英特尔而言，这笔账很直接：更便宜的 token 会鼓励更多企业部署AI应用，进而拉动 CPU、服务器与数据中心基础设施的需求。公司第二季度营收161.3亿美元，同比增长25%，其中数据中心与AI部门增长59%；第三季度营收指引为158亿至168亿美元。陈立武把数据中心业务定位为智能体AI的受益者——软件智能体执行多步骤任务，需要大量算力支撑。
但市场并不全然买账。消息公布后，英特尔股价盘前一度下跌约1.6%，散户情绪偏向看空。
同一论坛上，陈立武还谈到了AI投资的另一面：未来2至3年AI需求仍将保持强劲，但资金供应与融资成本可能限制产业扩张，投资者长远会要求企业证明AI投资能带来实际回报。同场的博通CEO陈福阳（Hock Tan）更直言，资金可能成为比芯片、内存或电力供应更大的AI发展障碍。此外，陈立武预测量子计算可能在3至5年内成为主流技术，软件将在高效利用基础设施方面发挥作用——不过这只是技术预测，并非商业化时间表。
影响与展望：选型标准正在转向
陈立武这番话最大的信号意义在于：企业选模型的准则，可能正从”追求最强”转向”够用而且便宜”。当模型能力差距缩小到一定程度——彭博此前报道中美AI性能差距已缩小至3%的历史最低——成本、特定场景能力（如编程、长上下文）与部署便利性，就成了更重要的决策变量。
对开发者与企业而言，这意味着按工作量分流的混合策略会更普遍：便宜的任务交给高性价比模型，难题仍留给前沿模型。对芯片厂商而言，推理侧的增量需求真实存在，但能否持续转化为订单，还要看云厂商的资本开支能否延续——正如陈立武自己提醒的，资金的可持续性才是真正的考验。