Ramp首席经济学家阿拉·哈拉扎良（Ara Kharazian）表示，这一轮采用与过去有本质区别——企业并非只是在本地跑DeepSeek的开源模型，而是直接向DeepSeek购买服务、进行数据的发送与接收。相较于一年多前那波浅尝辄止的短暂热潮，此次呈现的是真金白银的商业付费行为。
▲Ramp 2026年6月热门软件供应商榜单（图源：Ramp）
Ramp是一家总部设在纽约的金融科技企业，旗下拥有企业信用卡与账单支付业务，每月经手数十亿美元规模的企业交易。该平台每月会统计客户在当期首次建立合作关系的新增服务商，并按增速排名，以此呈现市场新动向与高增速企业的行业图景。
本次榜单的数据基础来自Ramp今年上线的供应商数据库Ramp Rate，该数据库整合平台逾5万家企业的真实消费记录，持续追踪各品类的市场占有率、企业采纳情况及增长走势。
这一现象背后有着更值得审视的宏观趋势。AI相关开支持续膨胀，企业预算普遍收紧，越来越多的美国公司开始将资源从OpenAI、Anthropic向开源及低价模型分流——DeepSeek的登顶，不过是这场成本导向转移中最醒目的一个缩影。
一、DeepSeek企业采用率回升，使用方式发生根本转变
这并非DeepSeek第一次进入Ramp的统计视野。哈拉扎良回顾称，去年1月DeepSeek曾迎来一轮热度，在Ramp AI指数中的企业采用率一度攀升至0.3%，但随即快速降温，最终仅约0.1%的美国企业保持持续使用。
如今，美国企业再次将DeepSeek纳入采购清单，而且Ramp的支出数据显示，这次是直接向DeepSeek付费的真实消费。
这个结果让哈拉扎良感到意外。令他出乎意料的不仅是DeepSeek的回归本身，更在于它回归的形态。
他说，这一次企业是在直接通过DeepSeek发送和接收数据，意味着它们调用的是DeepSeek的商业服务接口，而不仅仅是在自己的服务器上运行其开源版本。
但哈拉扎良同时提示，不宜对这一趋势的持续性过于乐观。直接对接DeepSeek存在切实的竞争风险与数据安全顾虑，这股回流随时面临逆转可能。
作为参照，Anthropic和OpenAI在今年4月分别以34.4%和32.3%的采用率稳居AI指数前两位，DeepSeek距离对二者造成实质威胁尚有相当差距。换言之，DeepSeek此次登顶的是”相对自身基数增速最快”的突破性榜单，而非绝对采用量的冠军，Ramp也未披露其6月的具体市场份额数据。
▲美国企业AI付费采购渗透率趋势图（图源：Ramp）
二、AI开支持续失控，企业纷纷转向低成本模型方案
回流中国模型只是企业更大范围战略转向的一个切面。哈拉扎良指出，企业对开源模型的倚重程度正在上升，部分预算开始从OpenAI和Anthropic向外分流，借助第三方平台完成模型部署和推理调用——他具体提及了AI推理平台Fireworks AI、fal AI和DeepInfra。
在他看来，这一切都指向同一个现实压力：企业必须设法管控持续膨胀的AI支出。他为此向美国模型厂商喊话，认为这些公司应当通过推出更低价格的模型或引入智能路由（smart routing）机制来积极回应，帮助客户将失控的AI开销拉回正轨。
与此同时，AI并未横扫所
