大摩闭门会 人工智能应用与颠覆 开源权重模型竞赛

摘要

本次闭门交流围绕开源权重模型与闭源模型的博弈展开，认为开源模型应用激增的核心驱动力是成本优化与定制化：Pinterest 在部分 AI 场景转向开源权重模型后成本仅为闭源的 8%，麦肯锡调查显示超过 60% 的企业同时使用开源和闭源模型。 针对“低价模型将压低算力需求”的担忧，报告以杰文斯悖论回应：某前沿实验室低端、中端模型分别降价 80% 和 20% 后，token 使用量分别激增 14 倍和 6 倍，且超大规模企业无论部署开源或闭源模型，ROIC 均可稳定在 25%-50%。 模型路由已成为企业必备能力，按延迟、成本、性能在不同节点匹配模型，带动编排、可观测性与安全软件需求。 中美定价正在趋同：中国模型开始提价并引入收入超 2000 万美元即分成的商业许可，美国前沿实验室分级降价，但中国模型 API 均价仍仅为美国的 20%。 投资上以“封闭/混合/开放”三态划分受益方：所有场景下电力相关企业与英伟达受益；闭源情景利好谷歌、Meta、Arista、Lumentum、Coherent、Broadcom；混合情景利好 AWS（Bedrock）、Datadog、Cisco、F5；开放情景利好戴尔、HPE、NetApp 与边缘供应商及中国 Minimax、阿里巴巴等模型商。 标普 500 仅有 25% 的公司能量化 AI 收益（2025 年为 14%），普及仍处 S 曲线早期，未来一年需跟踪开源与闭源能力差距、价格趋同程度与企业实际采购行为三大信号。

主要观点

• 开源权重模型应用激增，核心驱动力为成本优化与定制化，Pinterest 在部分 AI 场景转向开源后成本仅为闭源的 8%，后训练还显著提升了用户参与度

• 麦肯锡调查显示超过 60% 的企业同时使用开源和闭源模型，但企业仍将前沿模型用于最复杂、计算量最大的工作流，开源主要用于成本效率、速度、定制化与托管控制权

• 阻碍更广泛采用的因素包括微调的运营复杂性（新一代模型发布后数百个微调模型需重新微调）、主权 AI 带来的地缘政治与业务连续性担忧、企业信任以及安全上的认知与现实偏差

• 企业员工在 AI 上的月均支出仅 12 美元，采用远未触及天花板；Rippling、Spotify、Revolve、Uber 等通过开源权重模型与模型路由，在保持 token 使用量稳定的同时削减 token 支出

• 模型路由成为企业必备能力：在工作流任一节点按延迟、成本或性能为特定任务匹配最合适模型，并带动编排、可观测性、治理与安全软件需求

• 杰文斯悖论证伪算力需求下降论：低端、中端模型价格分别下调 80% 和 20% 后，token 使用量分别激增 14 倍和 6 倍；超大规模企业相关业务 ROIC 可持续稳定在 25%-50% 区间，企业端采用足以抵消计算量或 token 数量的潜在下降

• 中美模型定价趋同：中国的深度求索提价以获取利润再投资，阿里巴巴、Moonshot、Minimax 引入收入超 2000 万美元即分成的商业许可；美国前沿实验室分级降价（如 Grok），但中国模型 API 均价仍仅为美国的 20%

• 中国模型采取开源权重策略源于算力受限与开发者飞轮效应，GLM 开发商智谱 AI 近期表示未来可能考虑发布闭源权重模型，或成中国市场的重大转变

• 当前市场显然处于混合模式：封闭模式胜出需要前沿性能难复制、监管禁止中国开源模型、信任向头部集中等条件；开放模式胜出则需要开源更快追赶前沿、模型层商品化及微调成本下降

• 三态框架下的受益方：所有场景下电力相关企业与英伟达均受益；闭源情景利好谷歌（TPU 到模型全栈垂直整合、首选云服务商）、Meta 及 Arista、Lumentum、Coherent、Broadcom；混合情景利好搭载 Bedrock 的亚马逊、Datadog、Cisco、F5；开放情景利好戴尔、HPE、NetApp 与边缘设备供应商及中国 Minimax、阿里巴巴等模型商

• AI 普及仍处 S 曲线早期：标普 500 已有 25% 的公司能量化 AI 带来的收益（2025 年为 14%），当前应用更多集中于成本削减而非创造新收入，医疗 AI 驱动药物发现等真正提升生产力的案例是区分真普及与价格压缩的观察点

• 未来一年三大关键信号：开源与闭源模型的能力差距（特别是中国模型追赶前沿技术的速度）、模型价格趋同程度、以及企业实际采购行为的转化

论述逻辑

• 开源权重模型凭借更低单 token 成本、可微调与自由部署加速渗透（>60% 企业混用、Pinterest 成本仅为闭源 8%）→ 企业并不会全部改用开源，而是在工作流各节点按延迟、成本、性能做模型路由，编排、可观测性与安全需求随之上升 → 降价并未压缩算力需求，反而触发杰文斯悖论（降价 80%/20% 对应 token 用量 14 倍/6 倍），企业端采用足以抵消单位计算量下降，超大规模企业 ROIC 稳定在 25%-50% → 中美定价趋同（中国提价并引入超 2000 万美元收入分成、美国分级降价、中国 API 均价仅为美国 20%）重塑竞争格局，中国开源策略正源于算力受限 → 由此以“封闭/混合/开放”三态框架推演各情景下的受益环节与公司（电力与英伟达全场景受益；闭源利好谷歌、Meta、Arista、Broadcom；混合利好 AWS、Datadog、Cisco、F5；开放利好戴尔、HPE、NetApp 与边缘供应商）→ 标普 500 仅 25% 公司能量化 AI 收益，普及处 S 曲线早期，最终落到能力差距、价格趋同、企业采购行为三大跟踪信号。

关键展望

• 未来一年需跟踪三大信号：开源与闭源模型能力差距（尤其中国模型追赶前沿的速度）、模型价格趋同程度、以及企业实际采购行为

• 智谱 AI（GLM 开发商）表示未来可能考虑发布闭源权重模型，或成中国市场重大转变；若中美都拥有闭源模型，竞争格局如何演变尚无具体时间表和细节，需持续关注

• AI 应用 S 曲线仍处早期，标普 500 量化 AI 收益公司占比由 2025 年的 14% 升至 25%，当前应用集中于成本削减而非新收入创造，混合 token 成本下降有利于杰文斯悖论实现

• 编码工具有望实现部分微调工作自动化，但目前尚有距离；随着技术周期推进，编排、可观测性与 AI 安全的重要性将持续提升

推荐标的

• 全场景受益：电力相关企业（供电外壳提供商、离网电力企业）与英伟达；报告为闭门会纪要，未给出评级与目标价

• 闭源胜出情景：谷歌（TPU 到模型全栈垂直整合、成为首选云服务商）与 Meta 为主要受益者；推理集中带动 Arista、Lumentum、Coherent 等网络公司与定制芯片厂商 Broadcom

• 混合模式情景：搭载 Bedrock 的亚马逊成为首选云服务，可观测性重点企业为 Datadog，网络更分散下关注 Cisco 和 F5

• 开放模式情景：服务器与存储硬件企业戴尔、HPE、NetApp 及边缘设备、增值经销商、分销商受益；模型供应商方面中国的 Minimax、阿里巴巴等均在其中