作者:华尔街见闻 卜淑情
原标题:《高盛深度报告:谁将成为中国AI大模型行业的长期赢家?》
中国AI大模型正站在一个历史性拐点上。高盛认为,中国开源/开放权重大模型的智能性能已逼近全球顶尖专有模型,国内企业及全球中小企业的采用规模正在快速扩张,由此形成的数据飞轮效应将进一步推动模型迭代升级。
据追风交易台,高盛最新报告指出,这一演进轨迹可概括为"从DeepSeek去年的成本效率时刻,到智谱GLM今年的模型智能时刻"。高盛分析师Ronald Keung领衔的团队在这份50页的报告中,围绕中国AI模型如何以低成本实现高性能、为何选择开源路线及如何变现、核心可寻址市场在哪里,以及谁将成为长期赢家等四大核心问题展开系统评估。
在竞争格局判断上,高盛推出了一套基于定价能力、成本优势与财务实力的"竞争定位框架",并据此认定,在基础文本模型领域,智谱(首次覆盖)与DeepSeek(未上市)定位最为强势;在多模态领域,字节跳动(未上市)领跑。高盛同时维持对MiniMax和快手的买入评级。
以小博大,效率制胜
中国大模型能够以远低于美国同类产品的成本实现接近的性能,核心在于架构创新与参数效率的双重突破。
高盛报告指出,中国开源模型的参数规模普遍在2000亿至1.6万亿之间,仅为全球顶尖模型的2%至10%,这主要源于高端算力获取受限。与此同时,混合专家架构(MoE)、稀疏注意力机制等创新使得实际激活参数占总参数的比例仅为3%至5%,大幅压低了训练与推理成本。
在具体模型层面,DeepSeek V4 Pro参数量为1.6万亿,智谱GLM5.2为0.7万亿,MiniMax M3为0.4万亿。
高盛将中国模型在编程能力上的近期跃升归因于数据筛选、强化学习后训练等因素的协同作用。6月27日,DeepSeek推出推测解码框架DSpark,已在V4-Flash和V4 Pro的在线服务中部署,在不改变模型权重或输出质量的前提下,将每用户生成速度提升60%至85%(V4-Flash)和57%至78%(V4 Pro)。
美团于6月30日发布的LongCat 2.0被高盛视为中国AI基础设施自主化的重要里程碑——这是中国首个完全基于5万张国产算力卡训练和部署的1.6万亿参数开源MoE模型。高盛认为,这证明了在计算密集型预训练阶段,本土化硬件栈的可行性,对中国AI模型摆脱对外国高端芯片的依赖具有深远意义。
市场两极分化,强者愈强
高盛将中国AI模型市场描述为正在形成的"双层结构",并识别出两个ARR最大化象限。
在高端市场,以智谱GLM5.2和阿里巴巴Qwen3.7 Max为代表的顶尖模型定价约为每百万token 1美元,是低端模型的5倍,推理毛利率约为10%至20%(高盛估算)。相比之下,美国顶尖模型定价为每百万token 4至8美元,中国高端模型仅为其10%至25%,但凭借更低的参数激活比,仍能维持正毛利。
在低端市场,面向智能体任务的模型定价低至每百万token 0.06至0.2美元,正在开拓对价格敏感的全球中小企业和个人用户市场。MiniMax有60%至70%的收入来自海外。值得关注的是,DeepSeek已宣布自7月中旬起对V4系列引入峰谷定价机制,峰时费率为非峰时的2倍,混合定价约为每百万token 0.35美元(V4 Pro)和0.12美元(V4 Flash)。
高盛预测,中国AI模型的API及订阅收入将从2026年估算的350亿元人民币增长至2030年的8790亿元人民币,对应每日token消耗量从350万亿增至4600万亿,增幅约25倍。
开源策略:广泛渗透,变现路径待升级
高盛报告详细梳理了中国AI模型普遍采用开源/开放权重路线的战略逻辑及其变现局限。
开源策略的核心优势在于部署灵活性与社区生态。阿里巴巴Qwen系列、DeepSeek、智谱GLM及MiniMax M3均采用开源或开放权重方式,字节跳动的Seed模型是主要例外,采用完全闭源的专有路线。开源模式允许模型在中国大陆内外灵活部署,并通过社区反馈加速迭代。
然而,高盛指出,开源模型公司披露的ARR数字很可能严重低估了实际部署规模和收入潜力。以智谱为例,其2026年底ARR目标为10亿美元,但GLM5.2在全球的实际部署量将远高于智谱自有API渠道的token量和收入——阿里云百炼MaaS平台可直接托管GLM5.2开源模型,无需向智谱支付任何费用。
高盛预计,行业将逐步从纯开源(MIT许可证,完全免费)向"开放权重+社区许可证"模式迁移——即商业使用须与模型公司签订收入分成协议。MiniMax M系列已率先采用这一模式。高盛认为,这一转变将显著改善AI模型公司的单位经济效益,因为模型公司可通过与AWS Bedrock、阿里云百炼等平台的收入分成协议获益,而无需自行承担推理算力成本。
从"token最大化"到ROI优先
高盛将国际市场扩张定性为中国AI模型最重要的上行空间,尤其是在非美国市场。
高盛美国研究团队估算,到2030年,智能体AI将推动全球token消耗量增长24倍,达到每月120千万亿token,其中企业智能体贡献55倍增长,消费者智能体贡献12倍增长。在全球(中国以外)市场,中国AI模型已凭借性能提升和价格优势实现显著的token份额增长。
高盛报告指出,全球企业的AI使用范式正在经历从"token最大化"向"ROI优先"的根本性转变。前者盛行于2025年底至2026年初,企业将高token消耗等同于组织生产力;后者则更关注清晰的任务边界、每日活跃智能体数量、后端流程自动化及实际产出。一项Jellyfish AI工程趋势研究的数据显示,企业中的重度AI用户消耗了10倍的token,但产出仅提升了2倍。
在渠道层面,Alphabet旗下Gemini Enterprise Agent Platform和亚马逊AWS Bedrock均已提供DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM和Qwen等中国AI模型的托管服务。据华尔街日报报道,微软CEO近期表示,微软正在考虑将DeepSeek的版本托管于Copilot,作为可选的低成本模型,并强调若托管DeepSeek,该模型将在微软云生态系统内运行,确保客户数据留存于Azure之内。
谁是长期赢家?
高盛构建了一套三维竞争定位框架,以定量指标评估各玩家的长期胜出概率,核心公式为:ARR规模×毛利率优势+财务实力。
定价能力维度考察上市速度(与前代及同级别模型的对比)、LMArena竞技场评分(基于大规模盲测用户评价)以及每百万token的混合定价水平。
成本优势维度考察吞吐量(每秒token数)、缓存命中率、参数激活比以及推理毛利率。财务实力维度考察手头现金、净现金占总资产比例以及估值倍数。
在基础文本模型领域,高盛认定智谱(首次覆盖,中性评级,目标估值1100亿美元)和DeepSeek(未上市)定位最强,两者在定价能力和成本优势上均表现突出。独立AI模型公司整体隐含估值合计超过2000亿美元。
在多模态/视频生成领域,字节跳动凭借Seedance领跑,据LatePost和36Kr报道,Seedance毛利率高达70%,ARR运行率已超过20亿美元。快手可灵和MiniMax Hailuo/即将推出的H3模型亦被高盛看好,预计2026年下半年将受益于视频生成与LLM融合的功能突破及供给紧张带来的健康定价。
高盛对MiniMax维持买入评级,目标价860港元,理由是其M3模型处于高token量与有吸引力定价的ARR最大化象限,且当前估值仅为2026年底ARR的13倍,相较中国及全球同类公司的估值倍数存在明显折价,风险收益比偏向上行。
