美中AI競爭正在進入新的階段。《彭博》指出，中國AI實驗室正快速縮小與美國頂尖模型之間的能力差距，部分模型甚至已在成本與使用量等指標上取得優勢。當模型性能差距從過去的明顯落後縮小至個位數百分點，AI產業的競爭焦點也開始從「誰的模型最強」轉向「誰能以更低成本完成更多任務」。
據Artificial Analysis最新數據，中國月之暗面的Kimi K3在綜合推理、知識、數學及程式設計能力等指標中取得60分，與Anthropic的Claude Fable 5的62分已相當接近。中國目前也逐漸形成由Kimi、DeepSeek、阿里巴巴Qwen、智譜GLM及MiniMax等模型構成的近尖端模型群。
不過，這並不代表中國模型已全面超越美國。美國頂尖模型目前仍掌握能力上限，但雙方差距正在快速縮小。
史丹佛大學《2026年AI指數報告》顯示，自2025年初以來，中美最強AI模型曾多次互換領先位置。截至2026年3月，美國頂尖模型的優勢已縮小至2.7%，且過去一年大部分時間都維持在個位數百分點。
這代表，中美AI競爭的問題已經從「中國能否追上美國」逐漸轉變為「美國新模型推出後，領先優勢還能維持多久」。Kimi K3近期受到市場關注，不只是因為模型能力接近美國尖端產品，也在於其成本明顯較低。
根據《彭博》，成本差距則可能成為下一階段更重要的競爭因素。按照Artificial Analysis每項智慧指數任務的成本計算，Kimi K3平均成本約0.84美元，Fable 5約2.75美元，前者低約69%。
若按照快取命中、一般輸入及輸出Token以7:2:1加權計算，Kimi K3每百萬Token成本約2.31美元，Fable 5則約7.70美元。對每天需要執行大量AI代理任務的企業而言，模型能力相差2分，未必比超過3倍的成本差距更加重要。智譜的GLM-5.3也呈現類似情況。該模型在同一智慧指數中同樣取得60分，每項任務成本約0.68美元，低於Kimi K3約19%，也比GPT-5.6 Sol低45%。這種變化意味著企業不一定需要把所有任務交給最強、也最昂貴的模型。在實際部署中，企業可以採取混合分流策略，把高風險、高複雜度的任務交由美國頂尖模型處理，而大量、高頻的日常對話、程式設計、搜尋及自動化工作，則交給價格更低的近尖端模型。
OpenRouter數據顯示，中國模型的海外使用量正在增加，部分市場的中國模型使用占比甚至已超過美國模型。不過，美國AI助手在海外行動裝置下載量方面仍保持領先，品牌、產品體驗及企業通路依然構成重要優勢。
從目前的產業格局來看，中國並沒有贏得整場AI競賽，美國也沒有失去領先地位。真正發生變化的是，衡量AI領先地位的標準正在改變。過去市場主要關注哪家公司能推出能力最高的模型，如今則逐漸轉向模型的算力效率、單一任務成本、開放程度以及實際部署規模。