5 月底，美国企业支出管理平台 Ramp 的首席经济学家阿拉 · 卡拉齐安（Ara Kharazian）做了一个预判：美国企业管理 AI 支出会越来越精打细算，会更多尝试开源模型，或者 OpenAI、Anthropic 和谷歌家更便宜的低配版本。
一周之后，他自己平台的数据给出了一个超出预判的答案。
6 月 3 日，Ramp 发布 6 月软件趋势榜，登顶的是 DeepSeek。
" 我没有料到美国公司会去用 DeepSeek。" 卡拉齐安在报告里写道。
Ramp 公司负责替 5 万多家美国企业管企业卡和对公账单，每个月经手数十亿美元的开支。它的软件趋势榜负责统计哪些软件供应商正在被企业第一次付款，增速最快。这张榜单过去的常客是 Figma、Fireworks AI 这类硅谷自己人，一家中国模型公司登顶，是头一回。
付款记录里还有一个更隐藏的细节。这些美国公司没有走下载开源权重、本地部署模型的思路，而是直接向 DeepSeek 付费。
" 说得明确一点：这不只是自部署的开源使用。企业在直接通过 DeepSeek 收发数据。" 卡拉齐安特意强调了这一点。
他补充表示称，这可能是迄今为止最明显的信号，说明美国企业正在寻找 OpenAI 和 Anthropic 的低成本替代品，一些公司愿意用更便宜的中国模型，" 让美国的数据在中国托管的服务器之间来回传输 "。
这不是 DeepSeek 第一次出现在美国企业的账本上。2025 年 1 月，R1 发布引爆全球，DeepSeek 的应用一度超过 ChatGPT 登顶美区 App Store 免费榜，在 Ramp 当时的数据榜单里，美国企业对 DeepSeek 的采用率同期冲到 0.3%，随后很快回落到 0.1%。
如果说 2025 年初更像是企业跟着舆论热度的一次集体试用。那这一轮企业们又用回了 DeepSeek 的核心变化在于动机：AI 账单的财务压力。
Uber 四个月烧光了全年 Token 预算
美国企业的 AI 账单有多难看，已经不再是行业内才知道的秘密。
咨询公司贝恩近期调查了全球 951 家年收入超过 1 亿美元的企业，结论相当不客气：在企业 AI 累计支出突破 1 万亿美元之后，AI 带来的实际成本节约普遍远低于预期；更扎眼的是，44% 的大型企业正在用 " 上一轮 AI 尚未兑现的费用节省 " 来论证下一轮 AI 投资的合理性。贝恩把这种操作定性为 " 一个存在结构性漏洞的循环赌注 "。
落到具体公司，数字则更加夸张，打车巨头 Uber 透露，仅 2026 年前四个月，公司就耗尽了全年的 Token 预算；Salesforce 表示，今年支付给 Anthropic 的费用将达到约 3 亿美元。
科技巨头同样开始捂钱包：亚马逊叫停了内部的 AI 使用排行榜，原因是员工为了刷排名刻意执行不必要的任务、推高 Token 消耗；微软则计划在 6 月末前，逐步停用多个关键产品部门员工的 Claude Code 订阅。
当亚马逊都开始心疼 Token 的时候，成本就不再是创业公司才需要操心的问题了。
而美国企业花钱最多的，恰好是费用最贵的两家 AI 大模型公司。
Ramp 自家的 AI 指数显示，Anthropic 和 OpenAI 在美国企业中的付费采用率分别达到 34.4% 和 32.3%，Anthropic 还是首次反超 OpenAI。这两家的旗舰模型定价长期站在全行业最高一档，企业的 AI 支出大头，几乎就是给这两家的账单。卡拉齐安那番 " 成本纪律 " 的判断，说的正是这个处境：钱已经花出去了，回报迟迟没到，财务部门开始挨个审视每一行 AI 开支。
对于企业而言，省钱的路无非两条，要么少用，要么换便宜的。亚马逊和微软选了前者。趋势榜上的那批公司，选了后者。
把价格打到四分之一，开发者先投了票
就在美国企业被高额 AI 账单困扰时，DeepSeek5 月刚好递上了一个很难拒绝的报价。
5 月 22 日，DeepSeek 宣布旗舰模型 V4-Pro 的 API 价格永久下调至原价的四分之一：限时优惠结束后，每百万 Tokens 输入价格低至 0.025 元（缓存命中）、3 元（缓存未命中），输出 6 元，再次刷新全球主流大模型的底价纪录。
根据第三方测算，在相同任务复杂度下，V4-Pro 的平均调用成本约为 GPT-5.5 的十分之一，约为 Claude Opus 4.7 的十一分之一。
低价对 DeepSeek 来说不是新策略。早在 2024 年 V2 降价引发国内大模型价格战时，创始人梁文锋就在接受采访时讲过定价原则：核算成本后定价，" 不贴钱，也不赚取暴利 "，降价的底气来自下一代模型结构带来的成本下降，"API 和 AI 都应该是普惠的、人人用得起的东西 "。
如果说当时这番话听起来像一家中国创业公司的自我要求，那么两年后，DeepSeek 的普惠定价开始在美国公司的对公账户落地。
而在企业掏钱之前，开发者群体已经对 DeepSeek 投下了自己的信任票。
全球模型聚合平台 OpenRouter 的数据显示，5 月 18 日至 24 日当周，DeepSeek V4-Flash 以 3.43 万亿 Tokens 的周调用量登顶全球第一，DeepSeek 旗下模型周调用总量达到 5.74 万亿 Tokens，超过 Anthropic 与谷歌，连续两周位居全球厂商第一。同期整个中国模型阵营的周调用量达到 9.22 万亿 Tokens，连续四周压过美国模型的 4.93 万亿 Tokens。OpenRouter 的用户以海外开发者为主，中国开发者只占约 6%，这份榜单上的每一笔调用，基本都来自海外开发者的真实选择。
开发者用脚投票在先，企业用预算跟进在后。对企业软件来说，这条 " 开发者先用、公司后买 " 的路径再经典不过，过去二十年，AWS、GitHub、Slack 都是这么走进美国企业的，只不过这一次，走这条路的是一家中国的模型公司。
中国模型进入美国公司，DeepSeek 不是第一个，也不是唯一一个。早在 2025 年底，Airbnb 的 CEO 布莱恩 · 切斯基就公开说，公司 " 大量依赖阿里巴巴的 Qwen 模型，它又好又快又便宜 "，OpenAI 的模型反而 " 在生产环境里用得不多 "，这番话今年还招来了美国众议院的问询。
今年 3 月，估值近 300 亿美元的 AI 编程工具 Cursor 推出新模型 Composer 2，发布 24 小时内就被开发者扒出底座是月之暗面的 Kimi K2.5，联合创始人阿曼 · 桑格（Aman Sanger）事后承认，" 一开始没在博客里说明基于 Kimi，是个失误 "。
这些公司用中国模型的方式，和 DeepSeek 这一次不一样。Cursor 用的是 Kimi 的开源权重做二次训练，Airbnb 的 Qwen 也是自己部署，切斯基反复强调 " 我们没有向任何中国公司提供数据 "。它们调用的是中国开源模型的能力，钱并没有进中国公司的账。
而 Ramp 这次记录到的是另一回事，美国公司在直接给 DeepSeek 付费，数据也直接经 DeepSeek 进出。从 " 拿开源权重自己跑 " 到 " 付钱直连托管 "，这才是 6 月这张榜单真正的新意，也正是卡拉齐安特意点明 " 这不只是自部署 " 的原因。
这次能够不一样吗？
对于 DeepSeek 冲上美国企业订阅榜的结论，卡拉齐安在报告里补了一段：" 我不会高估这个趋势的持久性。对企业来说，直接接入 DeepSeek 存在真实的竞争与安全顾虑。"
美国企业直接把数据发给一家中国公司的服务器，合规部门不可能没有意见。这层顾虑是真实的，也未必是 DeepSeek 短期能解决的。
但卡拉齐安这段话的后半句，分量不比前半句轻：" 美国模型公司无论如何都应该注意到这种竞争压力，用更便宜的模型，或者用智能路由，帮企业管住不断失控的 AI 支出。"
简单翻译一下：即便美国企业明天就因为安全顾虑集体退掉 DeepSeek，逼它们走到这一步的成本压力也不会消失，OpenAI 和 Anthropic 的定价体系照样要回答这道题。
何况趋势榜上的信号不只 DeepSeek 一个。同月上榜的还有 Fireworks AI、fal、DeepInfra 这批开源模型推理平台，美国企业在整体性地转向开源和低成本方案，DeepSeek 只是这场迁徙里最显眼、也最让人意外的那个目的地。
便宜也可能是另一段麻烦的开始。进入 Agent 时代，一个任务要反复调用模型、自己写代码、自己跑测试、自己纠错，吞掉的 Token 是过去一句一答的几倍甚至几十倍。测算显示，当 Agent 的渗透率爬到 8%，它消耗的 Token 就追平了聊天机器人，往后还有 5 倍以上的空间。单价降到四分之一，调用量翻上十倍，账单只会更厚。DeepSeek 的低价把更多公司请进了门，也把它们更深地推进了这场停不下来的消耗。
一年半前，DeepSeek-R1 发布引爆全球，那个 " 约 560 万美元训练成本 " 的故事让硅谷集体恐慌，英伟达单日蒸发近 6000 亿美元市值。
尽管当时 DeepSeek 对股市的恐慌一周就能平息，但如今愈发压力山大的 AI 预算压力，每个月都会准时拷问所有的美国企业。
