標題 : OpenAI財務長：打破「中國更便宜」神話，Luna成本僅為開源模型1/5–1/6、使用量急升

CMoney 研究員

・ 2026 年 11 月 11 日

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摘要 : Friar稱Luna價格與效率領先，價格戰將壓低AI使用成本並改寫市場收益結構。

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新聞 : 開場引言： OpenAI財務長Sarah Friar公開挑戰市場論述，直言2026年流傳的「中國開源（open?weight）模型在成本上領先」是個需要被破解的神話。她指出自家輕量化模型Luna不僅表現穩健，使用成本也大幅低於多數中國開源替代方案，並透過價格策略快速提升採用率。

背景說明：開權重（open?weight）模型指使用者可下載、在自身裝置上執行並自訂的模型，因可減少對雲端服務的持續支出而被企業視為節成本選項。實際上，市場觀察平臺顯示近一個月內按token使用量計算，前十名模型中有七個來自中國的開權重模型，DeepSeek與Z.AI佔據前幾名；OpenAI的Luna名列第四，近一月使用量成長約115%。

核心事實與資料： - Friar表示，像Luna這類模型的使用成本約為某些中國開源模型的五分之一到六分之一。 - OpenAI在Luna上線兩週後將價格下調約80%，隨即觀察到使用量約10倍的跳升。 - 學界觀點（Santa Clara大學教授Ram Bala）預期未來open?weight模型可能佔總token使用量的80%–90%，但花費（即企業付款的金額）仍會由封閉模型（closed?weight）主導。

分析與評論： Friar的主張從兩個層面拆解有說服力：第一，單位使用成本不僅取決於模型是否開源，還深受計算效率、模型大小與供應商的定價策略影響；第二，價格彈性顯示廠商能透過策略性降價快速擴大用量，進一步透過規模效應壓低邊際成本。Luna價格調整後的10倍用量跳升，就是一個價格敏感度與網路效應結合的例項。

關鍵商業機制說明：開權重廠商通常靠自行託管並向使用者收費來營收，但下載後用戶可在本地執行，對廠商的長期營收形成不確定性；相對地，封閉模型以API、企業級服務、客製化與合約保證帶來較穩定且高價值的收入來源。這也是為何市場出現「使用量多數是開源、營收多數是封閉」的預測。

替代觀點與駁斥：有觀點認為中國開權重模型在token成本上具有不可逆的優勢，因此將在價格競爭中勝出；但反論指出： - 成本比較應納入整體效能（如每token的延遲、準確度、微調與安全性）與企業採用的額外服務成本； - 企業客戶對合規、穩定性與支援有付費意願，這些是純粹下載執行無法提供的； - 價格戰本身可被封閉模型透過提升效率、壓低成本與差異化服務所抵銷，Luna的價格策略即為實證。

結論與展望（行動呼籲）：短期內可預見的是定價競賽將持續：OpenAI、Anthropic、Google（GOOG/GOOGL）與Meta(META)等皆投入效率提升與成本下降的競賽，目標是既增加用量又保護營收。對企業採購方而言，選擇不應只看每token價格，還要衡量整體擁有成本、合規與長期支援。對投資人與觀察者，建議重點關注三項指標：每token收入（revenue per token）、用量成長速度，以及廠商在計算效率與企業服務上的投入與成果。未來數月內，價格與效能的動態將決定市場結構是否朝向以使用量為主的寬廣採用，或以封閉服務為主的營收集中。