据 Woofun AI 消息，中国人工智能大语言模型行业正迎来历史性的转折点，高盛分析师 Ronald Keung 领衔团队发布的这份长达 50 页的研究报告，系统评估了该领域从成本效率到商业化路径的四大核心命题。报告指出，中国开源及开放权重模型在智能表现上已逼近全球顶尖私有化模型，且随着国内外企业采用规模的迅速扩大，数据正反馈效应将加速模型迭代，这一轨迹被概括为从 DeepSeek 的成本优势延伸至智谱 GLM 的智能突破。高盛认为，这一现象标志着中国 AI 产业正在通过独特的架构创新与开源战略，构建起一套能够以更低成本实现高性能的完整生态体系，从而在全球竞争中占据关键一席。高盛分析师 Ronald Keung 领导的团队在这份报告中，不仅关注技术参数的提升，更着重剖析了商业模式的演变，试图回答谁将成为这一轮技术革命中的长期赢家。在竞争格局的重新定义中，高盛引入了一套基于定价能力、成本优势及财务实力的"竞争定位框架"，对主要玩家进行了精准画像。在基础文本模型领域，智谱（首次覆盖，评级为中立，目标估值 1100 亿美元）与未上市的 DeepSeek 被判定为竞争力最强的双雄；而在多模态领域，未上市的字节跳动则处于绝对领先地位。

此外，高盛对 MiniMax 和快手均维持了买入评级，显示出对这两家企业在特定细分赛道爆发力的认可。这种分层定位不仅反映了各企业在技术路线上的差异，更揭示了不同商业模式在当下市场环境中的生存逻辑与增长潜力。

值得注意的是，高盛并未将所有中国模型视为同质化竞争者，而是根据其在不同维度的表现进行了细致区分，为投资者提供了清晰的决策依据。技术突破的核心在于以极低的参数规模实现高效的算力利用，中国大语言模型之所以能以远低于美国同类产品的成本实现相当性能，主要归功于架构创新与参数效率的飞跃。

Woofun AI 梳理数据显示，中国开源模型的参数规模通常介于 2000 亿到 1.6 万亿之间，仅相当于全球顶尖模型的 2% 到 10%，这既是受限于高端算力获取的被动选择，也是主动优化架构的结果。通过专家混合架构（MoE）和稀疏注意力机制等创新，实际被激活的参数仅占总参数的 3% 到 5%，大幅降低了训练与推理成本。具体来看，DeepSeek V4 Pro 拥有 1.6 万亿参数，智谱 GLM5.2 为 0.7 万亿，MiniMax M3 则为 0.4 万亿。在编程能力提升方面，数据筛选与训练后强化学习的协同作用功不可没。6 月 27 日，DeepSeek 推出推测解码框架 DSpark，应用于 V4-Flash 和 V4 Pro 在线服务，在不改变权重或质量前提下，将生成速度分别提升 60% 到 85% 及 57% 到 78%。6 月 30 日，美团 LongCat 2.0 的发布更是里程碑事件，作为中国首个完全基于 5 万块国产计算卡训练部署的 1.6 万亿参数开源 MoE 模型，它证明了本土化硬件堆栈在预训练阶段的可行性，对摆脱国外芯片依赖意义深远。市场呈现出明显的双层结构，高盛将中国 AI 模型市场划分为两个能实现最大年度经常性收入的象限，强者愈强的马太效应显著。在高端市场，以智谱 GLM5.2 和阿里巴巴 Qwen3.7 Max 为代表的顶级模型，定价约为每百万 token 1 美元，是低端模型的五倍，毛利率估计在 10% 到 20% 之间。相比之下，美国顶级模型定价高达每百万 token 4 美元到 8 美元，中国高端模型虽仅为后者的 10% 到 25%，但凭借较低的参数激活率仍能保持正毛利。低端市场则面向价格敏感的全球中小企业及个人，智能体任务模型价格低至每百万 token 0.06 美元到 0.20 美元，其中 MiniMax 的 60% 到 70% 营收来自海外。DeepSeek 宣布从 7 月中旬起对 V4 系列实施高峰与非高峰差异化定价，高峰期价格为非高峰期两倍，混合定价分别为每百万 token 0.35 美元（V4 Pro）和 0.12 美元（V4 Flash）。高盛预测，中国 AI 模型 API 和订阅服务营收将从 2026 年的 350 亿元人民币激增至 2030 年的 8790 亿元人民币，每日 token 消耗量将从 350 万亿跃升至 4600 万亿，增幅达 25 倍。开源战略的广泛普及是中国 AI 模型崛起的关键，但其商业化路径仍需进一步优化。阿里巴巴 Qwen 系列、DeepSeek、智谱 GLM 及 MiniMax M3 均采取开源或开放权重策略，而字节跳动的 Seed 模型则是例外，坚持完全封闭的私有化路线。开源模式赋予了模型在境内外灵活部署的能力，并借助社区反馈加速迭代。

然而，高盛指出，开源公司的披露营收往往严重低估实际规模，例如智谱设定的 2026 年底 10 亿美元年度经常性收入目标，实际上 GLM5.2 的全球部署及 API 营收将远超此数，因为阿里云 Bailian MaaS 平台可直接托管该模型而无需付费。行业正从纯粹的开源模式（MIT 许可）向"开放权重 + 社区许可"转型，商业用途需签订收益分成协议，MiniMax M 系列已率先采用。

这种转变将显著提升单位经济效益，通过与 AWS Bedrock 和阿里云 Bailian 等平台的分成，模型公司无需承担推理成本即可获利。全球扩张的逻辑正从单纯追求 Token 消耗量转向重视投资回报率，国际市场尤其是美国以外区域成为最大增长极。高盛美国团队预计，到 2030 年，智能体 AI 将推动全球 token 消耗量增长 24 倍至每月 120 万亿，其中企业级智能体增长 55 倍，消费级增长 12 倍。得益于性能提升与价格优势，中国模型在全球市场份额显著增长。全球企业 AI 使用理念发生根本转变：2025 年末至 2026 年初，市场曾认为高 token 消耗即高生产力；如今则更关注明确的任务边界、日活智能体数及实际产出。Jellyfish AI 研究显示，重度 AI 用户 token 消耗量是普通用户的 10 倍，产出仅翻倍。在渠道层面，Alphabet 的 Gemini 及亚马逊 AWS Bedrock 已托管 DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM 和 Qwen 等中国模型。微软 CEO 近期表示，正考虑在 Copilot 上托管 DeepSeek 版本作为低成本选项，但强调将在 Azure 生态内运行以确保数据安全。谁将成为长期赢家？高盛构建了"年度经常性收入规模×毛利率优势 + 财务实力"的三维框架进行定量评估。定价能力维度考察市场进入速度、LMArena 评分及混合定价水平；成本优势维度评估处理速度、缓存命中率、参数激活率及推理毛利；财务实力维度则关注现金持有量、净现金占比及估值倍数。在基础文本模型领域，智谱（目标估值 1100 亿美元）和 DeepSeek 因定价与成本优势双优而竞争力最强，独立 AI 模型公司整体隐含估值超 2000 亿美元。在多模态/视频生成领域，字节跳动凭借 Seedance 领先，其毛利率高达 70%，年度经常性收入增长率超 20 亿美元。高盛对快手 Keling 及 MiniMax 的 Hailuo 和即将推出的 H3 模型持积极态度，预计 2026 年下半年，随着视频生成与 LLM 整合突破及供应紧张带来的合理定价，这些模型将受益。高盛维持 MiniMax 买入评级，目标股价 860 港元，理由是其 M3 模型处于高 token 消耗且定价具吸引力的象限，目前估值仅为 2026 年底年度经常性收入的 13 倍，较全球同类公司存在显著折价，风险收益比极高。