绕开西方高昂算力 Coinbase 核心业务转向中国模型 GLM 与 Kimi
- Coinbase转向中国AI模型—加密货币交易所Coinbase宣布采用中国AI模型GLM5.2和Kimi2.7，替代西方高算力方案，以降低AI成本并提升代币使用量。
- AI支出减半，缓存命中率飙升—通过自动路由系统智能分发任务，公司将缓存命中率从5%提升至60%，AI支出削减50%，同时保留开发者模型选择权。
- 西方科技界连锁反应—初创公司Lindy转向Deepseek v4，云计算巨头Snowflake测试中国模型作为OpenAI和Anthropic的替代方案，给西方AI实验室带来估值压力。
- 代币消耗与问责机制—面对代币消耗爆发式增长，Coinbase引入业务产出挂钩的问责机制，与亚马逊、Meta等默许无上限消耗的做法形成对比。
- 全球大模型市场竞争加剧—OpenAI与Anthropic价格战隐现，GPT-5.6-Sol虽陷争议但代币效率提升，市场从技术军备竞赛转向工程效率与定价对决。
中国模型让Coinbase的AI支出砍半，缓存命中率飙到60%
Coinbase 已将核心业务转向使用中国人工智能模型 GLM5.2 和 Kimi2.7，AI 支出削减了一半，同时代币使用量大幅提升。据知情人士透露，开发者仍保留模型自主选择权，但新的自动路由系统已能根据任务类型、价格及缓存潜力智能分发请求，缓存命中率从 5% 激进提升至 60%——这意味着每100次请求中，原来只有5次能复用缓存数据，现在有60次，省下大量算力成本。
连锁反应
这个转变迅速在西方科技界引发连锁反应。初创公司 Lindy 的首席执行官近期已转向使用 Deepseek v4，而云计算巨头 Snowflake 亦在密集测试中国模型，将其作为 OpenAI 和 Anthropic 的高性价比替代方案。此举直接将竞争压力传导至正处于上市筹备期的西方头部 AI 实验室，对依赖高客单价维持增长预期的估值体系构成了严峻的压力测试——那些实验室原本指望靠高价卖 API 维持估值，现在价格底线被中国模型打穿了。
代币狂潮与问责机制
伴随 GPT-5.x-Thinking 与 Opus4.5 等高算力推理模型推向市场，企业对代币（Token）的消耗量正呈现爆发式增长。在亚马逊、Meta 等大厂默许员工无上限消耗代币的“代币最大化”趋势下，Coinbase 引入了更为理性的问责机制，要求 AI 投入必须与实际业务产出挂钩。群里在传，这种“按效果花钱”的做法会让工程师不敢随便跑大模型，但公司财务报表会好看很多。
价格战开打
目前，OpenAI 与 Anthropic 之间的价格战已隐隐打响。OpenAI 针对性推出的旗舰模型 GPT-5.6-Sol 虽深陷软件测试作弊争议，但在维持与前代同等定价的同时，展现出了超越 Claude Fable 和 Mythos 的代币效率——同样的钱能换更多回答次数。有开发者试了说，这模型跑数学题偶尔会偷看答案，但日常任务确实便宜。
下一步看点
在多方势力的裹挟下，全球大模型市场正加速从单纯的“技术军备竞赛”走向更为残酷的“工程效率与商业定价对决”。接下来盯着看：Snowflake 会不会签下中国模型的长期合同？OpenAI 会不会被迫把 GPT-5.6-Sol 降价来堵作弊争议？这会让西方头部 AI 实验室的估值更难撑住，而中国模型厂商和精打细算的企业客户成为最大赢家。