Penulis: Wall Street News
Model AI besar China sedang berada di titik balik bersejarah. Goldman Sachs berpendapat, kinerja kecerdasan model besar sumber terbuka/berat terbuka China telah mendekati model kepemilikan teratas global, adopsi oleh perusahaan domestik dan perusahaan kecil dan menengah global berkembang pesat, sehingga membentuk efek roda terbang data yang selanjutnya akan mendorong iterasi dan peningkatan model.
Menurut Trading Desk Goldman Sachs, laporan terbaru Goldman Sachs menunjukkan, jalur evolusi ini dapat disimpulkan sebagai "dari momen efisiensi biaya DeepSeek tahun lalu, ke momen kecerdasan model GLM Zhipu tahun ini". Tim yang dipimpin oleh analis Goldman Sachs Ronald Keung dalam laporan 50 halaman ini, secara sistematis mengevaluasi empat pertanyaan inti: bagaimana model AI China mencapai kinerja tinggi dengan biaya rendah, mengapa memilih jalur sumber terbuka dan bagaimana memonetisasinya, di mana pasar yang dapat dituju inti, serta siapa yang akan menjadi pemenang jangka panjang.
Dalam menilai pola persaingan, Goldman Sachs memperkenalkan sebuah "Kerangka Pemosisian Persaingan" berdasarkan kemampuan penetapan harga, keunggulan biaya, dan kekuatan keuangan, dan berdasarkan ini menetapkan bahwa, di bidang model teks dasar, Zhipu (pertama kali tercakup) dan DeepSeek (tidak terdaftar) memiliki posisi paling kuat; di bidang multimodal, ByteDance (tidak terdaftar) memimpin. Goldman Sachs juga mempertahankan peringkat beli untuk MiniMax dan Kuaishou.
Bermain Kecil, Menang dengan Efisiensi
Model besar China dapat mencapai kinerja yang mendekati produk serupa AS dengan biaya yang jauh lebih rendah, intinya terletak pada terobosan ganda inovasi arsitektur dan efisiensi parameter.
Laporan Goldman Sachs menunjukkan, skala parameter model sumber terbuka China umumnya antara 200 miliar hingga 1,6 triliun, hanya 2% hingga 10% dari model teratas global, ini terutama disebabkan oleh akses terbatas ke daya komputasi high-end. Sementara itu, inovasi seperti arsitektur ahli campuran (MoE) dan mekanisme perhatian jarang membuat proporsi parameter aktif aktual terhadap total parameter hanya 3% hingga 5%, secara signifikan menekan biaya pelatihan dan inferensi.
Pada tingkat model spesifik, parameter DeepSeek V4 Pro adalah 1,6 triliun, Zhipu GLM5.2 adalah 0,7 triliun, MiniMax M3 adalah 0,4 triliun.
Goldman Sachs mengaitkan lompatan kemampuan pemrograman model China baru-baru ini dengan efek sinergis dari faktor-faktor seperti penyaringan data, pelatihan pasca penguatan belajar. Pada 27 Juni, DeepSeek meluncurkan kerangka kerja decoding spekulatif DSpark, yang telah diterapkan dalam layanan online V4-Flash dan V4 Pro, tanpa mengubah bobot model atau kualitas output, meningkatkan kecepatan generasi per pengguna sebesar 60% hingga 85% (V4-Flash) dan 57% hingga 78% (V4 Pro).
LongCat 2.0 yang dirilis Meituan pada 30 Juni dipandang Goldman Sachs sebagai tonggak penting otonomi infrastruktur AI China -- ini adalah model sumber terbuka MoE 1,6 triliun parameter pertama di China yang sepenuhnya dilatih dan diterapkan berdasarkan 50.000 kartu daya komputasi domestik. Goldman Sachs percaya, ini membuktikan kelayakan tumpukan perangkat keras lokal dalam fase pra-pelatihan intensif komputasi, memiliki makna mendalam bagi model AI China untuk melepaskan ketergantungan pada chip high-end asing.
Pasar Terpolarisasi, Semakin Kuat Semakin Kuat
Goldman Sachs menggambarkan pasar model AI China sebagai "struktur dua lapis" yang sedang terbentuk, dan mengidentifikasi dua kuadran maksimalisasi ARR.
Di pasar high-end, model top seperti Zhipu GLM5.2 dan Alibaba Qwen3.7 Max berharga sekitar $1 per juta token, 5 kali lipat dari model low-end, margin kotor inferensi sekitar 10% hingga 20% (perkiraan Goldman Sachs). Sebagai perbandingan, model top AS berharga $4 hingga $8 per juta token, model high-end China hanya 10% hingga 25% darinya, tetapi dengan rasio aktivasi parameter yang lebih rendah, masih dapat mempertahankan margin kotor positif.
Di pasar low-end, model yang berorientasi pada tugas agen berharga serendah $0,06 hingga $0,2 per juta token, sedang membuka pasar perusahaan kecil dan menengah global serta pengguna individu yang sensitif terhadap harga. MiniMax memperoleh 60% hingga 70% pendapatan dari luar negeri. Perlu diperhatikan, DeepSeek telah mengumumkan mulai pertengahan Juli akan memperkenalkan mekanisme penetapan harga puncak-lembah untuk seri V4, tarif puncak 2 kali lipat dari non-puncak, penetapan harga campuran sekitar $0,35 per juta token (V4 Pro) dan $0,12 (V4 Flash).
Goldman Sachs memperkirakan, pendapatan API dan berlangganan model AI China akan tumbuh dari perkiraan 35 miliar yuan RMB pada 2026 menjadi 879 miliar yuan RMB pada 2030, sesuai dengan konsumsi token harian meningkat dari 350 triliun menjadi 4,6 kuadriliun, peningkatan sekitar 25 kali lipat.
Strategi Sumber Terbuka: Penetrasi Luas, Jalur Monetisasi Menunggu Peningkatan
Laporan Goldman Sachs merinci logika strategis dan keterbatasan monetisasi jalur sumber terbuka/berat terbuka yang umum diadopsi oleh model AI China.
Kelebihan inti strategi sumber terbuka terletak pada fleksibilitas penerapan dan ekosistem komunitas. Seri Qwen Alibaba, DeepSeek, GLM Zhipu, dan MiniMax M3 semuanya menggunakan cara sumber terbuka atau berat terbuka, model Seed ByteDance adalah pengecualian utama, menggunakan jalur kepemilikan sepenuhnya tertutup. Mode sumber terbuka memungkinkan model diterapkan secara fleksibel di dalam dan luar daratan China, dan mempercepat iterasi melalui umpan balik komunitas.
Namun, Goldman Sachs mencatat, angka ARR yang diungkapkan oleh perusahaan model sumber terbuka kemungkinan besar sangat meremehkan skala penerapan aktual dan potensi pendapatan. Misalnya Zhipu, target ARR akhir 2026 adalah $10 miliar, tetapi penerapan aktual GLM5.2 secara global akan jauh lebih tinggi daripada jumlah token dan pendapatan saluran API milik Zhipu sendiri -- platform MaaS Aliyun Bailian dapat menghosting model sumber terbuka GLM5.2 langsung, tanpa membayar biaya apa pun kepada Zhipu.
Goldman Sachs memperkirakan, industri akan secara bertahap bermigrasi dari sumber terbuka murni (lisensi MIT, sepenuhnya gratis) ke mode "berat terbuka + lisensi komunitas" -- yaitu penggunaan komersial harus menandatangani perjanjian bagi hasil dengan perusahaan model. Seri M MiniMax telah mengambil alih mode ini. Goldman Sachs percaya, perubahan ini akan secara signifikan meningkatkan ekonomi unit perusahaan model AI, karena perusahaan model dapat memperoleh manfaat dari perjanjian bagi hasil dengan platform seperti AWS Bedrock, Aliyun Bailian, tanpa harus menanggung biaya daya komputasi inferensi sendiri.
Dari "Maksimalisasi Token" ke Prioritas ROI
Goldman Sachs mengkualifikasikan ekspansi pasar internasional sebagai ruang naik terpenting bagi model AI China, terutama di pasar non-AS.
Tim penelitian AS Goldman Sachs memperkirakan, pada 2030, AI agen akan mendorong pertumbuhan konsumsi token global 24 kali lipat, mencapai 120 kuadriliun token per bulan, di mana agen perusahaan menyumbang pertumbuhan 55 kali lipat, agen konsumen menyumbang pertumbuhan 12 kali lipat. Di pasar global (selain China), model AI China telah mencapai pertumbuhan pangsa token yang signifikan berkat peningkatan kinerja dan keunggulan harga.
Laporan Goldman Sachs mencatat, paradigma penggunaan AI perusahaan global sedang mengalami pergeseran mendasar dari "maksimalisasi token" ke "prioritas ROI". Yang pertama merajalela pada akhir 2025 hingga awal 2026, perusahaan menyamakan konsumsi token tinggi dengan produktivitas organisasi; yang terakhir lebih memperhatikan batasan tugas yang jelas, jumlah agen aktif harian, otomatisasi proses backend, dan hasil aktual. Data dari studi tren teknik Jellyfish AI menunjukkan, pengguna berat AI di perusahaan mengkonsumsi 10 kali lipat token, tetapi output hanya meningkat 2 kali lipat.
Di tingkat saluran, Alphabet's Gemini Enterprise Agent Platform dan Amazon AWS Bedrock keduanya telah menyediakan layanan hosting untuk model AI China seperti DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM, dan Qwen. Menurut Wall Street Journal, CEO Microsoft baru-baru ini mengatakan, Microsoft sedang mempertimbangkan untuk menghosting versi DeepSeek di Copilot, sebagai model biaya rendah opsional, dan menekankan bahwa jika menghosting DeepSeek, model tersebut akan beroperasi di dalam ekosistem cloud Microsoft, memastikan data pelanggan tetap berada di dalam Azure.
Siapa Pemenang Jangka Panjang?
Goldman Sachs membangun kerangka pemosisian persaingan tiga dimensi, menggunakan indikator kuantitatif untuk menilai probabilitas kemenangan jangka panjang setiap pemain, rumus inti: Skala ARR × Keunggulan Margin Kotor + Kekuatan Keuangan.
Kemampuan penetapan harga dimensi mengkaji kecepatan peluncuran (dibandingkan dengan model generasi sebelumnya dan tingkat yang sama), skor arena LMArena (berdasarkan evaluasi pengguna tes buta skala besar), dan tingkat penetapan harga campuran per juta token.
Keunggulan biaya dimensi mengkaji throughput (token per detik), tingkat hit cache, rasio aktivasi parameter, dan margin kotor inferensi. Kekuatan keuangan dimensi mengkaji kas di tangan, proporsi kas bersih terhadap total aset, dan kelipatan valuasi.
Di bidang model teks dasar, Goldman Sachs menetapkan Zhipu (pertama kali tercakup, peringkat netral, valuasi target $110 miliar) dan DeepSeek (tidak terdaftar) memiliki posisi terkuat, keduanya menonjol dalam kemampuan penetapan harga dan keunggulan biaya. Valuasi implisit perusahaan model AI independen secara keseluruhan melebihi $200 miliar.
Di bidang multimodal/generasi video, ByteDance memimpin dengan Seedance, menurut LatePost dan 36Kr, margin kotor Seedance setinggi 70%, ARR run rate telah melebihi $2 miliar. Kling Kuaishou dan model MiniMax Hailuo/H3 yang akan datang juga dipandang baik oleh Goldman Sachs, diperkirakan paruh kedua 2026 akan mendapat manfaat dari terobosan fungsi fusi generasi video dan LLM serta penetapan harga sehat yang disebabkan oleh ketatnya pasokan.
Goldman Sachs mempertahankan peringkat beli untuk MiniMax, target harga HK$860, dengan alasan model M3-nya berada di kuadran maksimalisasi ARR dengan volume token tinggi dan penetapan harga menarik, dan valuasi saat ini hanya 13 kali lipat ARR akhir 2026, dibandingkan dengan kelipatan valuasi perusahaan sejenis China dan global terdapat diskon yang jelas, rasio risiko-imbalan condong ke atas.
