Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

链捕手Publicado em 2026-07-10Última atualização em 2026-07-10

Resumo

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI mo...

Author: Wall Street News

China's AI large models are standing at a historic inflection point. Goldman Sachs believes that the intelligent performance of China's open-source/open-weight models is approaching that of the world's top proprietary models. Adoption by domestic enterprises and global small and medium-sized enterprises (SMEs) is rapidly expanding, forming a data flywheel effect that will further drive model iteration and upgrade.

According to Chasing Wind Trading Desk, Goldman Sachs' latest report points out that this evolutionary trajectory can be summarized as "from DeepSeek's cost-efficiency moment last year to Zhipu's GLM's model intelligence moment this year." The team led by Goldman Sachs analyst Ronald Keung systematically evaluates four core issues in this 50-page report: how Chinese AI models achieve high performance at low cost, why they choose the open-source route and how to monetize it, where the core addressable market is, and who will become the long-term winners.

In judging the competitive landscape, Goldman Sachs proposes a "competitive positioning framework" based on pricing power, cost advantage, and financial strength. Based on this, it concludes that in the field of foundational text models, Zhipu (initially covered) and DeepSeek (not listed) are positioned as the strongest; in the multimodal field, ByteDance (not listed) leads the pack. Goldman Sachs also maintains its Buy ratings on MiniMax and Kuaishou.

Achieving More with Less, Winning Through Efficiency

Chinese large models are able to achieve performance close to that of their US counterparts at a significantly lower cost, with the core reasons being breakthroughs in architectural innovation and parameter efficiency.

Goldman Sachs' report notes that the parameter scale of China's open-source models generally ranges from 200 billion to 1.6 trillion, which is only 2% to 10% of that of the world's top models, primarily due to limited access to high-end computing power. Meanwhile, innovations such as the Mixture-of-Experts (MoE) architecture and sparse attention mechanisms mean that the actual activated parameters only account for 3% to 5% of the total parameters, significantly reducing training and inference costs.

At the specific model level, DeepSeek V4 Pro has 1.6 trillion parameters, Zhipu GLM5.2 has 0.7 trillion, and MiniMax M3 has 0.4 trillion.

Goldman Sachs attributes the recent leap in programming capabilities of Chinese models to the synergy of factors such as data filtering and reinforcement learning post-training (RLHF/RLTF). On June 27, DeepSeek launched the speculative decoding framework DSpark, which has been deployed in the online services of V4-Flash and V4 Pro. It increases per-user generation speed by 60% to 85% (V4-Flash) and 57% to 78% (V4 Pro) without changing model weights or output quality.

Meituan's release of LongCat 2.0 on June 30 is viewed by Goldman Sachs as an important milestone in the localization of China's AI infrastructure — this is China's first open-source MoE model with 1.6 trillion parameters fully trained and deployed on 50,000 domestic AI accelerator cards. Goldman Sachs believes this demonstrates the feasibility of a localized hardware stack in the compute-intensive pre-training stage, holding profound significance for Chinese AI models to break free from dependence on foreign high-end chips.

Polarizing Market, Stronger Get Stronger

Goldman Sachs describes the Chinese AI model market as forming a "two-tiered structure" and identifies two ARR-maximizing quadrants.

In the high-end market, top models like Zhipu GLM5.2 and Alibaba's Qwen3.7 Max are priced at around $1 per million tokens, five times that of low-end models, with estimated inference gross margins of about 10% to 20% (Goldman Sachs estimate). In comparison, top US models are priced at $4 to $8 per million tokens. Chinese high-end models are only 10% to 25% of that price, but due to their lower parameter activation ratio, they can still maintain positive gross margins.

In the low-end market, models aimed at agent tasks are priced as low as $0.06 to $0.2 per million tokens, tapping into the price-sensitive global SME and individual user market. 60% to 70% of MiniMax's revenue comes from overseas. Notably, DeepSeek has announced the introduction of peak/off-peak pricing for its V4 series starting mid-July, with peak rates being twice the off-peak rates, resulting in a blended price of about $0.35 per million tokens (V4 Pro) and $0.12 (V4 Flash).

Goldman Sachs forecasts that API and subscription revenue for Chinese AI models will grow from an estimated RMB 35 billion in 2026 to RMB 879 billion in 2030, corresponding to daily token consumption increasing from 350 trillion to 4.6 quadrillion, a roughly 25-fold increase.

Open Source Strategy: Widespread Penetration, Monetization Path Pending Upgrade

Goldman Sachs' report details the strategic rationale behind the widespread adoption of open-source/open-weight approaches by Chinese AI models and their monetization limitations.

The core advantages of the open-source strategy lie in deployment flexibility and community ecosystem. Alibaba's Qwen series, DeepSeek, Zhipu GLM, and MiniMax M3 all adopt open-source or open-weight methods, with ByteDance's Seed model being the major exception, taking a fully closed-source proprietary route. The open-source model allows flexible deployment both inside and outside mainland China and accelerates iteration through community feedback.

However, Goldman Sachs points out that the ARR numbers disclosed by open-source model companies likely significantly underestimate the actual scale of deployment and revenue potential. Taking Zhipu as an example, its ARR target for the end of 2026 is $10 billion, but the actual global deployment volume of GLM5.2 will be far greater than the token volume and revenue from Zhipu's own API channel — Alibaba Cloud's Bailian MaaS platform can directly host the open-source GLM5.2 model without paying any fees to Zhipu.

Goldman Sachs expects the industry to gradually migrate from pure open-source (MIT license, completely free) to an "open-weight + community license" model — where commercial use requires signing a revenue-sharing agreement with the model company. The MiniMax M series has already pioneered this model. Goldman Sachs believes this shift will significantly improve the unit economics for AI model companies, as they can benefit from revenue-sharing agreements with platforms like AWS Bedrock and Alibaba Cloud Bailian without having to bear the inference compute costs themselves.

From "Token Maximization" to ROI Priority

Goldman Sachs characterizes international market expansion as the most significant upside for Chinese AI models, especially in non-US markets.

Estimates from Goldman Sachs' US research team suggest that by 2030, agent AI will drive a 24x increase in global token consumption, reaching 120 quadrillion tokens per month, with enterprise agents contributing a 55x growth and consumer agents contributing a 12x growth. In global (ex-China) markets, Chinese AI models have already achieved significant token share growth leveraging performance improvements and price advantages.

Goldman Sachs' report notes that the AI usage paradigm for global enterprises is undergoing a fundamental shift from "token maximization" to "ROI priority." The former prevailed from late 2025 to early 2026, where companies equated high token consumption with organizational productivity; the latter focuses more on clear task boundaries, daily active agent count, backend process automation, and actual output. Data from a Jellyfish AI engineering trends study shows that heavy AI users in enterprises consume 10x more tokens but only achieve 2x more output.

At the channel level, Alphabet's Gemini Enterprise Agent Platform and Amazon's AWS Bedrock already offer hosting services for Chinese AI models like DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM, and Qwen. According to The Wall Street Journal, Microsoft's CEO recently stated that Microsoft is considering hosting a version of DeepSeek within Copilot as an optional low-cost model, emphasizing that if hosted, the model would run within Microsoft's cloud ecosystem, ensuring customer data remains within Azure.

Who Are the Long-Term Winners?

Goldman Sachs has constructed a three-dimensional competitive positioning framework, using quantitative metrics to assess each player's probability of long-term success, with the core formula being: ARR scale × gross margin advantage + financial strength.

The Pricing Power dimension examines launch speed (compared to previous generation and similar-tier models), LMArena arena scores (based on large-scale blind user evaluations), and blended price per million tokens.

The Cost Advantage dimension examines throughput (tokens per second), cache hit rate, parameter activation ratio, and inference gross margin. The Financial Strength dimension examines cash on hand, net cash as a percentage of total assets, and valuation multiples.

In the field of foundational text models, Goldman Sachs identifies Zhipu (initial coverage, Neutral rating, target valuation $110 billion) and DeepSeek (not listed) as having the strongest positioning, with both excelling in pricing power and cost advantage. The aggregate implied valuation of independent AI model companies exceeds $200 billion.

In the field of multimodal/video generation, ByteDance leads with Seedance. According to LatePost and 36Kr, Seedance has a gross margin as high as 70%, and its ARR run rate has already exceeded $2 billion. Kuaishou's Keling and MiniMax's Hailuo/upcoming H3 models are also viewed favorably by Goldman Sachs, expected to benefit in the second half of 2026 from breakthroughs in the integration of video generation and LLMs, as well as healthy pricing due to tight supply.

Goldman Sachs maintains its Buy rating on MiniMax with a target price of HK$860, citing that its M3 model is positioned in the ARR-maximizing quadrant with high token volume and attractive pricing, and its current valuation is only 13x its projected end-of-2026 ARR, representing a clear discount compared to valuation multiples of Chinese and global peers, resulting in a risk-reward profile skewed to the upside.

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Perguntas relacionadas

QAccording to the Goldman Sachs report, which Chinese companies are considered the strongest players in the foundational text model space, and why?

AAccording to Goldman Sachs, Zhipu AI (首次覆盖) and DeepSeek (未上市) are considered the strongest players in the foundational text model space. They excel in both pricing power and cost advantage. The report highlights their leading position within a competitive positioning framework that evaluates these factors.

QWhat are the two key factors Goldman Sachs identifies as the core reason for Chinese large models achieving near top-tier performance at a significantly lower cost?

AGoldman Sachs identifies architectural innovation and parameter efficiency as the core reasons. Specifically, innovations like Mixture of Experts (MoE) and sparse attention mechanisms allow Chinese models to achieve high performance with significantly lower total and activated parameters (2-10% of top global models), drastically reducing training and inference costs.

QHow does Goldman Sachs describe the evolving monetization strategy for open-source models in China, and what new model is cited as an example?

AGoldman Sachs describes a shift from pure open-source (MIT license, completely free) towards an 'open weight + community license' model. Under this new model, commercial use requires a revenue-sharing agreement with the model company. MiniMax's M series is cited as a pioneer in adopting this approach, which is expected to significantly improve unit economics for AI model firms.

QWhat significant milestone did Meituan's LongCat 2.0 model represent according to the Goldman Sachs report?

AGoldman Sachs views Meituan's LongCat 2.0 as a crucial milestone for China's AI infrastructure autonomy. It is China's first fully open-source 1.6 trillion parameter MoE model trained and deployed entirely on 50,000 domestic AI accelerator cards, proving the feasibility of a localized hardware stack for compute-intensive pre-training.

QWhat is the global market shift in AI usage paradigm that Goldman Sachs highlights, and what data supports this observation?

AGoldman Sachs highlights a fundamental shift from a 'token maximization' paradigm to an 'ROI-first' paradigm. Companies are moving from equating high token consumption with productivity to focusing on clear task boundaries, daily active agents, and actual output. This is supported by data from a Jellyfish AI engineering trends study showing that heavy AI users consumed 10x the tokens but only achieved 2x the output lift.

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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. 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87 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

701 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.14

Como comprar S

Bem-vindo à HTX.com!Tornámos a compra de Sonic (S) simples e conveniente.Segue o nosso guia passo a passo para iniciar a tua jornada no mundo das criptos.Passo 1: cria a tua conta HTXUtiliza o teu e-mail ou número de telefone para te inscreveres numa conta gratuita na HTX.Desfruta de um processo de inscrição sem complicações e desbloqueia todas as funcionalidades.Obter a minha contaPasso 2: vai para Comprar Cripto e escolhe o teu método de pagamentoCartão de crédito/débito: usa o teu visa ou mastercard para comprar Sonic (S) instantaneamente.Saldo: usa os fundos da tua conta HTX para transacionar sem problemas.Terceiros: adicionamos métodos de pagamento populares, como Google Pay e Apple Pay, para aumentar a conveniência.P2P: transaciona diretamente com outros utilizadores na HTX.Mercado de balcão (OTC): oferecemos serviços personalizados e taxas de câmbio competitivas para os traders.Passo 3: armazena teu Sonic (S)Depois de comprar o teu Sonic (S), armazena-o na tua conta HTX.Alternativamente, podes enviá-lo para outro lugar através de transferência blockchain ou usá-lo para transacionar outras criptomoedas.Passo 4: transaciona Sonic (S)Transaciona facilmente Sonic (S) no mercado à vista da HTX.Acede simplesmente à tua conta, seleciona o teu par de trading, executa as tuas transações e monitoriza em tempo real.Oferecemos uma experiência de fácil utilização tanto para principiantes como para traders experientes.

1.3k Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2026.06.02

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