野村：中国互联网与新媒体：大语言模型专家电话会要点

摘要

野村中国互联网团队与一家头部中国大语言模型公司的专家举行了电话会，聚焦中国 LLM 行业的下一阶段竞争格局。 专家认为三大趋势将主导未来竞争：持续模型扩展、更深的模型-工具链集成以及系统级 token 经济学优化。 DeepSeek（未上市）处于这三大趋势的交汇点，正以结构性更低成本和大幅更低的 token 定价缩小与海外前沿模型的能力差距。 专家估算 DeepSeek 混合推理成本低于每百万 token 0.8 元人民币（假设 60% 缓存命中率，不含训练成本），售价约每百万 token 1.3 元人民币，推理贡献毛利率约 40%，尽管 V4 代定价较此前下降约 75%。 截至 2026 年 6 月，DeepSeek 的 ARR 约为 5.2 亿美元，海外市场贡献约 47-48%，用户集中在欧美、日本、韩国和澳洲。 开源策略虽影响直接商业化，但降低了采用门槛并扩大了海外触达，同时压缩闭源模型的高 API 溢价空间。

主要观点

• 中国 LLM 下一阶段竞争将由三大相互关联的趋势塑造：持续模型扩展、更深的模型-工具链集成、更强调系统级 token 经济学。

• 专家认为约 3 万亿参数是中国 LLM 的下一个实际里程碑，但纯粹的参数扩展正接近边际收益递减。

• DeepSeek 延迟发布 V4 的部分原因在于 agent-harness 层仍需进一步调试和优化，目标是构建类似于 Claude Code 或 Codex 的集成产品。

• 更深层的模型-工具链集成可创建专有数据飞轮，竞争优势正从独立模型转向集成的模型-agent 系统。

• 专家估算 DeepSeek 混合推理成本低于每百万 token 0.8 元人民币（假设 60% 缓存命中率，不含训练算力、训练人员和相关研发成本），售价约每百万 token 1.3 元人民币，推理贡献毛利率约 40%。

• V4 代定价较此前下降约 75%，DeepSeek 通过更高效的注意力与内存管理（包括 KV-cache 卸载至 NVMe SSD）、更高的基础设施利用率和在国产加速器上的大规模部署来实现成本优势。

• 截至 2026 年 6 月，DeepSeek 的 ARR 约为 5.2 亿美元，海外市场贡献约 47-48%，海外用户集中在欧美，其次是日本、韩国和澳洲。

• 出现模型分层使用模式：开发者可能先用 Claude Code 或 Codex 配合海外高端模型进行初始规划和架构设计，再切换至 DeepSeek 进行持续代码生成和执行，DeepSeek 主攻 token 消耗量大、价格敏感度高的执行层。

• 开源策略虽影响直接商业化，但可降低采用门槛、扩大海外触达、便利多云和多硬件平台部署，并使闭源模型提供商难以维持高 API 溢价。

• 未来 LLM 厂商的可持续差异化应来自算力规模、专有用户交互数据，以及从真实工作流中自动提取高质量训练信号的能力。

关键展望

• 中国 LLM 向多万亿参数架构演进，约 3 万亿参数被视为下一个实际里程碑。

• DeepSeek V4 因 agent-harness 层调试优化而延迟发布，目标是构建对标 Claude Code 和 Codex 的集成产品。

• 海外开发者使用模型分层策略，高端模型仍可维持可靠性溢价，但低成本足够好的模型嵌入 agent 工作流后将获取不成比例的 token 量份额。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的。报告中提及的公司 DeepSeek、Anthropic（Claude Code 开发方）和 OpenAI（Codex 开发方）均标注为未上市（unlisted），未提供评级或目标价。

关键图表

图表 1