高盛报告点名的中国AI大模型赢家，你猜是谁？

作者：华尔街见闻 

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说实话，中国AI大模型现在真的站在一个历史拐点上了。高盛最新报告直接说了：开源/开放权重模型的性能，已经快追平全球顶尖的专有模型了。国内企业和全球中小企业用得越来越多，这数据飞轮一启动，模型迭代肯定更快，对吧？

据追风交易台，高盛就用一句话概括了演进轨迹：从DeepSeek去年的成本效率时刻，到智谱GLM今年的模型智能时刻。分析师Ronald Keung团队写了50页报告，专门聊了四个问题：低成本高性能怎么做到的？开源路线怎么变现？核心市场在哪儿？谁是长期赢家？

以小博大，效率制胜

中国大模型能用远低于美国同类产品的成本实现接近的性能，秘密就在架构创新和参数效率上。你猜怎么着？我觉得这才是关键。

报告指出，中国开源模型参数规模普遍在2000亿到1.6万亿之间，仅为全球顶尖模型的2%到10%，因为高端算力受限。但混合专家架构（MoE）、稀疏注意力机制让实际激活的参数只占总参数的3%到5%，训练和推理成本大降——这真的有用吗？数据摆在这儿呢。

具体数据：DeepSeek V4 Pro参数量1.6万亿，智谱GLM5.2是0.7万亿，MiniMax M3是0.4万亿。

中国模型编程能力近期跃升，靠的是数据筛选和强化学习后训练这些协同作用。6月27号，DeepSeek推出了推测解码框架DSpark，已经部署在V4 Flash和V4 Pro上了，不改变模型权重或输出质量，每用户生成速度提升了60%到85%（V4 Flash）和57%到78%（V4 Pro）。

美团6月30号发布的LongCat 2.0，高盛把它当成中国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。我觉得这挺牛的，证明了本土硬件栈在预训练阶段是可行的，对中国AI摆脱对外国高端芯片的依赖，意义深远。

市场两极分化，强者愈强

中国AI模型市场正在形成“双层结构”。高盛识别出两个ARR最大化象限。

高端市场：智谱GLM5.2和阿里巴巴Qwen3.7 Max这些顶尖模型，定价大概每百万token 1美元，是低端模型的5倍，推理毛利率约10%到20%。美国顶尖模型定价每百万token 4到8美元，中国高端模型只是10%到25%，但凭借更低的参数激活比，还是能维持正毛利。

低端市场：面向智能体任务的模型，定价低到每百万token 0.06到0.2美元，正在开拓价格敏感的全球中小企业和个人用户。MiniMax有60%到70%收入来自海外。注意：DeepSeek已经宣布7月中旬起对V4系列引入峰谷定价，峰时费率为非峰时2倍，混合定价大约每百万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，增长到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……说实话，这数字挺吓人的。

开源策略：广泛渗透，变现路待升级

高盛详细梳理了中国AI模型普遍开源/开放权重的战略逻辑，还有变现的局限。

开源优势：部署灵活，社区生态。阿里巴巴Qwen、DeepSeek、智谱GLM、MiniMax M3都开源或开放权重，字节跳动Seed模型是例外，完全闭源。开源模型可以灵活部署，通过社区反馈加速迭代。

但高盛指出，开源模型公司披露的ARR，很可能严重低估了实际部署规模和收入潜力。以智谱为例，2026年底ARR目标10亿美元，但GLM5.2在全球实际部署量，远高于智谱自有API渠道的token量和收入——阿里云百炼MaaS平台可以直接托管GLM5.2开源模型，不需要向智谱付费。

高盛预计，行业会逐步从纯开源（MIT许可证）向“开放权重+社区许可证”模式迁移：商业使用必须跟模型公司签订收入分成协议。MiniMax M系列已经率先采用了。我觉得这一转变会显著改善单位经济效益，因为模型公司可以通过跟AWS Bedrock、阿里云百炼这些平台的收入分成获益，不用承担推理算力成本。

从“token最大化”到ROI优先

高盛把国际市场扩张定性为中国AI模型最重要的上行空间，尤其非美国市场。

到2030年，智能体AI会推动全球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模型已经凭借性能和价格优势，实现了显著的token份额增长。

高盛指出，企业AI使用范式正从“token最大化”转向“ROI优先”。前者盛行于2025年底到2026年初，企业把高token消耗等同于生产力；后者更关注任务边界、活跃智能体数量、后端流程自动化及实际产出。一项Jellyfish AI工程趋势研究显示，企业重度AI用户消耗10倍token，但产出仅提升2倍。你想想，这效率……

渠道方面：Alphabet旗下的Gemini Enterprise Agent Platform和亚马逊AWS Bedrock，都已经提供了DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM和Qwen这些中国模型的托管服务。据报道，微软CEO近期表示，微软正考虑把DeepSeek版本托管在Copilot上，作为可选的低成本模型，还强调客户数据留在Azure里。

谁是长期赢家？

高盛构建了三围竞争定位框架：ARR规模×毛利率优势+财务实力。

定价能力：考察上市速度、LMArena竞技场评分、每百万token混合定价。
成本优势：考察吞吐量、缓存命中率、参数激活比、推理毛利率。
财务实力：考察手头现金、净现金占总资产比例、估值倍数。

在基础文本模型领域，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，二者定价能力和成本优势都突出。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运行率已经超过20亿美元。快手可灵和MiniMax Hailuo/即将推出的H3模型也被看好，预计2026年下半年受益于视频生成与LLM融合功能突破，以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M3模型处于高token量与有吸引力定价的ARR最大化象限，当前估值仅为2026年底ARR的13倍，相比同类公司估值折价明显，风险收益比偏向上行。

（以上内容源自高盛报告，不构成投资建议。）

FAQ

高盛最看好哪家中国AI模型公司？

高盛在基础文本模型领域最看好智谱和DeepSeek（未上市），认为两者定价能力和成本优势突出；多模态领域看好字节跳动（未上市）及其Seedance模型。

中国开源模型怎么赚钱？

目前主要通过API收费，但开源模型公司实际部署收入被低估。未来趋势是“开放权重+社区许可证”，商业使用需要跟模型公司分成。MiniMax已经率先采用，预计会改善单位经济效益。

多模态和视频生成领域谁最厉害？

字节跳动的Seedance毛利率达70%，ARR超20亿美元，目前领跑。快手可灵和MiniMax的Hailuo/H3模型也被高盛看好，预计2026年下半年受益功能融合和供给紧张而受益。