高盛：中国AI模型逼近全球智能临界点

原标题：Navigating China AI models: LLM primer: Critical point of intelligence for global proliferation

摘要

高盛认为，中国开源和开放权重大模型正在达到与全球专有模型竞争的智能临界点。继去年 DeepSeek 以成本效率引发关注后，今年智谱 GLM 体现的是模型智能进步；这种进步叠加国内企业和全球中小企业采用提升，将形成数据飞轮，进一步改善模型能力。报告强调，中国模型以较小参数规模、混合专家结构、较低激活参数和低价格实现高竞争力，推动全球 token 价格下降并扩大应用范围。高盛预计中国互联网资本开支仍可支撑 AI 投资，云厂商资本开支与经营现金流比例健康。商业化上，开源/开放权重模式可通过接口、私有部署、企业服务和生态支持变现。长期赢家方面，报告看好智谱和 DeepSeek 等基础模型玩家，并认为字节跳动在多模态生成中位置较强。

主要观点

• 报告的核心判断是，中国开源/开放权重大模型已从单纯便宜，进入智能表现接近全球专有模型的关键阶段。成本优势和能力提升结合，使中国模型更容易在国内企业和全球中小企业中扩散。

• 中国模型的单位经济性正在改善。高盛比较中国高性价比 agentic 模型、领先代码模型和全球前沿模型的假设经济性，认为较低 token 成本和足够强的性能能推动使用量扩大。

• 竞争框架不只看模型分数，而是同时看 token 量、定价、吞吐、缓存命中率、参数效率、资金实力、生态支持和估值。高盛用这一框架识别最大化年化经常性收入的两个有利象限。

• 中国模型数量在文本、代码和智能体任务榜单中快速上升，尤其代码和 agentic 任务已接近全球第一梯队。这意味着中国模型不再只是低价替代，而是具备部分高价值任务的能力。

• 低成本实现来自模型结构和训练策略。相比全球前沿模型动辄数十万亿参数，中国开源模型多在一万亿参数以内，并采用混合专家结构，激活参数占总参数比例较低，计算资源使用更高效。

• 模型价格下降正在推动 token 使用扩张。高盛观察到混合大模型 token 价格 6 月初以来下降，可能受成本更低的中国模型采用提升影响；报告预计 token 增长到 2030 年会大幅放大收入池。

• 开源/开放权重并不等于不能变现。中国玩家可通过接口调用、企业私有化部署、模型微调、行业解决方案、生态工具和开发者分发获取收入，同时用开源扩大用户和数据反馈。

• 云资本开支仍是关键约束。美国和中国云服务商资本开支持续上升，但中国主要云厂商资本开支/经营现金流比例仍健康；阿里云资本开支向收入转化效率是判断投资回报的重要指标。

• 基础模型长期赢家需要同时拥有模型能力、成本效率、分发和资金。报告在基础模型框架下重点关注智谱和 DeepSeek，多模态领域则认为字节跳动在视频生成、功能丰富度和生态支持上更具优势。

• 主要风险包括海外用户接触中国模型的限制、西方政策和数据安全顾虑、高端算力获取、商业化价格战以及全球前沿专有模型继续拉开能力差距，这些都会影响收入兑现和估值倍数。

论述逻辑

中国模型先以成本效率获得关注 → 智谱等模型智能进步使性能接近全球专有模型 → 低价格和开放权重推动国内企业及全球中小企业采用 → 使用量增加形成数据飞轮 → token 价格下降但总量扩大 → 云资本开支和模型效率支撑单位经济性 → 开源模式通过接口、私有化和企业服务变现 → 基础模型和多模态赛道形成长期赢家分化。

关键展望

• 未来中国大模型竞争将从单纯价格战转向智能、成本、分发和年化收入的综合竞争；能同时提升 token 使用量和保持较好定价的玩家更有优势。

• 到 2030 年，token 使用量预计大幅增长，低价中国模型可能扩大全球中小企业可负担的 AI 使用场景，但收入兑现取决于企业级付费和私有部署需求。

• 云资本开支仍会维持高位，但中国云厂商若能把资本开支转化为云收入和模型调用，将缓解市场对 AI 投资回报的担忧。

• 多模态模型将成为下一阶段增长点，视频生成、图像到视频、生成速度、功能多样性和生态支持会决定玩家相对位置。

• 政策和算力风险仍是最大不确定性，海外限制、高端芯片供应和数据安全要求都可能影响中国模型全球扩散速度。

推荐标的

• Zhipu：报告认为智谱在基础模型智能提升中具有代表性，若企业采用和接口收入继续增长，具备较好的年化收入扩张潜力。

• DeepSeek：DeepSeek 代表中国模型成本效率优势，低成本和开放生态有助于扩大开发者和中小企业采用。

• ByteDance：在多模态生成模型中，字节跳动具备生态、流量和视频生成能力优势，是报告框架下位置较强的玩家。

• Alibaba：阿里巴巴云资本开支和云收入转化是中国 AI 基础设施投资回报的关键观察项，也提供模型和云分发入口。

• Tencent：腾讯具备应用场景、资金和生态资源，但模型商业化需要看企业服务和应用分发兑现。

• MiniMax：作为独立多模态和模型公司，稀宇科技的估值和收入扩张取决于视频生成能力、接口定价和国际用户采用。

关键图表

Exhibit 1：中国高性价比智能体模型和领先代码模型相对全球前沿模型的单位经济性更优。

Exhibit 2：人工智能模型玩家竞争定位框架同时考察能力、成本、分发、资金和商业化。

Exhibit 3：主要大模型实验室定位概览显示，不同玩家在能力、价格和生态上各有侧重。

Exhibit 4：高盛识别两个有利年化收入象限，即提升词元使用量或保持较高定价的组合。

Exhibit 5：中国模型在文本、代码和智能体榜单高排名区间中的数量正在上升。

Exhibit 6：截至 2026 年 6 月 20 日，中国玩家在代码和智能体任务中已接近全球第一梯队。

Exhibit 7：中国开源模型参数规模多在一万亿以内，并用混合专家结构降低激活参数比例。

Exhibit 8：以美国美元计价的混合大模型词元价格 6 月初以来下降，可能受高性价比中国模型采用提升推动。

Exhibit 9：美国和中国主要云服务商历史及预测资本开支显示，AI 基础设施投资仍在扩张。

Exhibit 10：中国云服务商资本开支与经营现金流比例仍健康，支撑后续 AI 投资。

Exhibit 11：阿里巴巴云资本开支向收入转化率与亚马逊、谷歌对比，是衡量投资回报的重要指标。

Exhibit 12：中国互联网公司年度资本开支预测显示，AI 投资周期仍将延续。

Exhibit 13：不同开源许可协议比较显示，开放权重模式会影响商业使用、分发和变现路径。

Exhibit 14：接口平台国际企业客户可通过平台访问中国 AI 模型，推动海外采用。

Exhibit 15：中国 AI 模型目前在不同任务支出中的占比仍有限，说明渗透空间较大。

Exhibit 16：中国 AI 模型已在部分任务中取得使用份额，但商业化仍处早期。

Exhibit 17：词元消耗正在向特定高频任务集中，影响未来模型收入结构。

Exhibit 18：人工智能模型玩家竞争定位框架用于比较基础模型玩家的长期优势。

Exhibit 19：主要大模型实验室竞争定位概览显示，能力、成本和资金实力决定分化。

Exhibit 20：主要国内 AI 模型文本竞技场得分展示，中国基础模型智能水平持续提升。

Exhibit 21：主要模型玩家以美国美元计价的加权定价对比显示，低价策略正在扩大可用场景。

Exhibit 22：主要模型玩家吞吐量对比显示，服务速度是企业采用的重要指标。

Exhibit 23：主要模型玩家缓存命中率越高，重复请求成本越低，单位经济性越好。

Exhibit 24：主要模型活跃参数占总参数比例显示，结构效率影响推理成本。

Exhibit 25：主要玩家在手现金对比显示，资金实力决定训练和推理投入能力。

Exhibit 26：主要玩家净现金占总资产比例显示，财务安全垫影响长期竞争。

Exhibit 27：阿里巴巴、腾讯等净现金估算显示，大平台具备持续投入 AI 的资金基础。

Exhibit 28：主要玩家估值倍数比较显示，巨头和独立模型公司适用不同估值框架。

Exhibit 29：独立 AI 玩家累计融资显示，资金获取能力是模型竞争的重要门槛。

Exhibit 30：中国 AI 视频模型以美国美元计价的最新年化收入披露显示，多模态商业化开始形成。

Exhibit 31：多模态生成玩家竞争定位框架比较视频能力、速度、价格和生态支持。

Exhibit 32：主要多模态实验室定位概览显示，视频生成赛道竞争分化加快。

Exhibit 33：主要玩家视频竞技场平均得分比较文本生成视频和图像生成视频能力。

Exhibit 34：主要玩家功能丰富度对比显示，产品能力广度会影响用户留存。

Exhibit 35：主要玩家同等条件下接口定价比较，决定多模态模型单位经济性。

Exhibit 36：主要玩家生成速度比较显示，响应时间越短越有利于商业采用。

Exhibit 37：截至 2025 年主要玩家在手现金和净现金占总资产比例显示资金分化。

Exhibit 38：主要玩家生态支持和估值倍数显示，商业化空间与资本市场定价相互影响。

Exhibit 39：阿里巴巴在中国 AI 模型和云生态中具备资金、分发和企业客户优势。

Exhibit 40：字节跳动在多模态和应用分发中优势突出，是中国 AI 商业化的重要玩家。

Exhibit 41：腾讯拥有应用生态和资金基础，但模型收入兑现仍需企业服务和场景落地。

Exhibit 42：小米提供终端和硬件入口，可能受益于端侧 AI 与模型应用结合。

Exhibit 43：智谱在基础模型智能提升中具有代表性，企业采用和接口收入是关键变量。

Exhibit 44：深度求索体现中国模型成本效率优势，开放生态有助于扩大开发者采用。

Exhibit 45：稀宇科技在独立模型和多模态商业化中具有潜力，但收入和估值兑现仍需跟踪。