--- title: "高盛深度報告：誰將成為中國 AI 大模型行業的長期贏家？" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/292325998.md" description: "基礎文本模型領域，智譜、DeepSeek 被視為長期最具競爭力，多模態領域，字節跳動領跑。高盛認為，中國 AI 大模型已從 “低成本” 邁向 “高智能”，以智譜 GLM、DeepSeek 為代表的開源模型性能逼近全球頂尖閉源模型，並憑藉成本優勢、開源生態和海外擴張，有望推動中國 AI 市場高速增長。" datetime: "2026-07-10T13:16:14.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/292325998.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/292325998.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/292325998.md) --- # 高盛深度報告：誰將成為中國 AI 大模型行業的長期贏家？ 中國 AI 大模型正站在一個歷史性拐點上。高盛認為，中國開源/開放權重大模型的智能性能已逼近全球頂尖專有模型，國內企業及全球中小企業的採用規模正在快速擴張，由此形成的數據飛輪效應將進一步推動模型迭代升級。 據追風交易台，高盛最新報告指出，**這一演進軌跡可概括為"從 DeepSeek 去年的成本效率時刻，到智譜 GLM 今年的模型智能時刻"。**高盛分析師 Ronald Keung 領銜的團隊在這份 50 頁的報告中，圍繞中國 AI 模型如何以低成本實現高性能、為何選擇開源路線及如何變現、核心可尋址市場在哪裏，以及誰將成為長期贏家等四大核心問題展開系統評估。 在競爭格局判斷上，高盛推出了一套基於定價能力、成本優勢與財務實力的"競爭定位框架"，並據此認定，在基礎文本模型領域，**智譜（首次覆蓋）與 DeepSeek（未上市）定位最為強勢；在多模態領域，字節跳動（未上市）領跑。高盛同時維持對 MiniMax 和快手的買入評級。** ## 以小博大，效率制勝 中國大模型能夠以遠低於美國同類產品的成本實現接近的性能，核心在於架構創新與參數效率的雙重突破。 高盛報告指出，中國開源模型的參數規模普遍在 2000 億至 1.6 萬億之間，**僅為全球頂尖模型的 2% 至 10%**，這主要源於高端算力獲取受限。與此同時，混合專家架構（MoE）、稀疏注意力機制等創新使得實際激活參數佔總參數的比例僅為 3% 至 5%，大幅壓低了訓練與推理成本。 在具體模型層面，DeepSeek V4 Pro 參數量為 1.6 萬億，智譜 GLM5.2 為 0.7 萬億，MiniMax M3 為 0.4 萬億。 **高盛將中國模型在編程能力上的近期躍升歸因於數據篩選、強化學習後訓練等因素的協同作用。**6 月 27 日，DeepSeek 推出推測解碼框架 DSpark，已在 V4-Flash 和 V4 Pro 的在線服務中部署，在不改變模型權重或輸出質量的前提下，將每用户生成速度提升 60% 至 85%（V4-Flash）和 57% 至 78%（V4 Pro）。 **美團於 6 月 30 日發佈的 LongCat 2.0 被高盛視為中國 AI 基礎設施自主化的重要里程碑**——這是中國首個完全基於 5 萬張國產算力卡訓練和部署的 1.6 萬億參數開源 MoE 模型。高盛認為，這證明了在計算密集型預訓練階段，本土化硬件棧的可行性，對中國 AI 模型擺脱對外國高端芯片的依賴具有深遠意義。 ## 市場兩極分化，強者愈強 高盛將中國 AI 模型市場描述為正在形成的"雙層結構"，並識別出兩個 ARR 最大化象限。 **在高端市場，以智譜 GLM5.2 和阿里巴巴 Qwen3.7 Max 為代表的頂尖模型定價約為每百萬 token 1 美元，是低端模型的 5 倍，推理毛利率約為 10% 至 20%（高盛估算）。**相比之下，美國頂尖模型定價為每百萬 token 4 至 8 美元，中國高端模型僅為其 10% 至 25%，但憑藉更低的參數激活比，仍能維持正毛利。 **在低端市場，面向智能體任務的模型定價低至每百萬 token 0.06 至 0.2 美元，正在開拓對價格敏感的全球中小企業和個人用户市場。**MiniMax 有 60% 至 70% 的收入來自海外。值得關注的是，DeepSeek 已宣佈自 7 月中旬起對 V4 系列引入峯谷定價機制，峯時費率為非峯時的 2 倍，混合定價約為每百萬 token 0.35 美元（V4 Pro）和 0.12 美元（V4 Flash）。 **高盛預測，中國 AI 模型的 API 及訂閲收入將從 2026 年估算的 350 億元人民幣增長至 2030 年的 8790 億元人民幣，對應每日 token 消耗量從 350 萬億增至 4600 萬億，增幅約 25 倍。** ## 開源策略：廣泛滲透，變現路徑待升級 高盛報告詳細梳理了中國 AI 模型普遍採用開源/開放權重路線的戰略邏輯及其變現侷限。 開源策略的核心優勢在於部署靈活性與社區生態。阿里巴巴 Qwen 系列、DeepSeek、智譜 GLM 及 MiniMax M3 均採用開源或開放權重方式，字節跳動的 Seed 模型是主要例外，採用完全閉源的專有路線。開源模式允許模型在中國大陸內外靈活部署，並通過社區反饋加速迭代。 然而，高盛指出，**開源模型公司披露的 ARR 數字很可能嚴重低估了實際部署規模和收入潛力。**以智譜為例，其 2026 年底 ARR 目標為 10 億美元，但 GLM5.2 在全球的實際部署量將遠高於智譜自有 API 渠道的 token 量和收入——阿里雲百鍊 MaaS 平台可直接託管 GLM5.2 開源模型，無需向智譜支付任何費用。 高盛預計，行業將逐步從純開源（MIT 許可證，完全免費）向"開放權重 + 社區許可證"模式遷移——即商業使用須與模型公司簽訂收入分成協議。MiniMax M 系列已率先採用這一模式。高盛認為，這一轉變將顯著改善 AI 模型公司的單位經濟效益，因為模型公司可通過與 AWS Bedrock、阿里雲百鍊等平台的收入分成協議獲益，而無需自行承擔推理算力成本。 ## 從"token 最大化"到 ROI 優先 高盛將國際市場擴張定性為中國 AI 模型最重要的上行空間，尤其是在非美國市場。 高盛美國研究團隊估算，**到 2030 年，智能體 AI 將推動全球 token 消耗量增長 24 倍，達到每月 120 千萬億 token，其中企業智能體貢獻 55 倍增長，消費者智能體貢獻 12 倍增長。**在全球（中國以外）市場，中國 AI 模型已憑藉性能提升和價格優勢實現顯著的 token 份額增長。 高盛報告指出，全球企業的 AI 使用範式正在經歷從"token 最大化"向"ROI 優先"的根本性轉變。前者盛行於 2025 年底至 2026 年初，企業將高 token 消耗等同於組織生產力；後者則更關注清晰的任務邊界、每日活躍智能體數量、後端流程自動化及實際產出。一項 Jellyfish AI 工程趨勢研究的數據顯示，企業中的重度 AI 用户消耗了 10 倍的 token，但產出僅提升了 2 倍。 在渠道層面，Alphabet 旗下 Gemini Enterprise Agent Platform 和亞馬遜 AWS Bedrock 均已提供 DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM 和 Qwen 等中國 AI 模型的託管服務。據華爾街日報報道，微軟 CEO 近期表示，微軟正在考慮將 DeepSeek 的版本託管於 Copilot，作為可選的低成本模型，並強調若託管 DeepSeek，該模型將在微軟雲生態系統內運行，確保客户數據留存於 Azure 之內。 ## 誰是長期贏家？ 高盛構建了一套三維競爭定位框架，以定量指標評估各玩家的長期勝出概率，核心公式為：ARR 規模×毛利率優勢 + 財務實力。 **定價能力**維度考察上市速度（與前代及同級別模型的對比）、LMArena 競技場評分（基於大規模盲測用户評價）以及每百萬 token 的混合定價水平。 **成本優勢**維度考察吞吐量（每秒 token 數）、緩存命中率、參數激活比以及推理毛利率。**財務實力**維度考察手頭現金、淨現金佔總資產比例以及估值倍數。 在**基礎文本模型**領域，高盛認定智譜（首次覆蓋，中性評級，目標估值 1100 億美元）和 DeepSeek（未上市）定位最強，兩者在定價能力和成本優勢上均表現突出。獨立 AI 模型公司整體隱含估值合計超過 2000 億美元。 在**多模態/視頻生成**領域，字節跳動憑藉 Seedance 領跑，據 LatePost 和 36Kr 報道，Seedance 毛利率高達 70%，ARR 運行率已超過 20 億美元。快手可靈和 MiniMax Hailuo/即將推出的 H3 模型亦被高盛看好，預計 2026 年下半年將受益於視頻生成與 LLM 融合的功能突破及供給緊張帶來的健康定價。 高盛對 MiniMax 維持買入評級，目標價 860 港元，理由是其 M3 模型處於高 token 量與有吸引力定價的 ARR 最大化象限，且當前估值僅為 2026 年底 ARR 的 13 倍，相較中國及全球同類公司的估值倍數存在明顯折價，風險收益比偏向上行。 ### 相關股票 - 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