高盛聚焦中国 AI 大模型长期竞争格局
高盛在最新报告中称，中国 AI 大模型行业正处在关键阶段。报告认为，中国开源或开放权重大模型的智能性能，已经接近全球顶尖专有模型，国内企业和全球中小企业的采用规模也在加快扩张，由此形成的数据飞轮会继续推动模型迭代。
据追风交易台，这份由 Ronald Keung 领衔团队撰写的 50 页报告，将行业演进概括为“从 DeepSeek 去年的成本效率时刻，到智谱 GLM 今年的模型智能时刻”。报告围绕四个问题展开：如何以低成本实现高性能、为何选择开源路线及如何变现、核心可寻址市场在哪里，以及谁可能成为长期赢家。
以更低成本逼近顶尖模型
高盛指出，中国开源模型的参数规模普遍在 2000 亿至 1.6 万亿之间，仅为全球顶尖模型的 2% 至 10%，主要原因是高端算力获取受限。与此同时，混合专家架构（MoE）和稀疏注意力机制等设计，使实际激活参数占总参数的比例仅为 3% 至 5%，训练和推理成本因此明显下降。
具体到模型，DeepSeek V4 Pro 参数量为 1.6 万亿，智谱 GLM5.2 为 0.7 万亿，MiniMax M3 为 0.4 万亿。高盛将中国模型近期在编程能力上的提升，归因于数据筛选与强化学习后训练等因素的共同作用。
报告还提到，DeepSeek 于 6 月 27 日推出推测解码框架 DSpark，并已部署在 V4-Flash 和 V4 Pro 在线服务中。在不改变模型权重或输出质量的前提下，DSpark 将每用户生成速度提升了 60% 至 85%（V4-Flash）和 57% 至 78%（V4 Pro）。
美团 6 月 30 日发布的 LongCat 2.0，也被高盛视为中国 AI 基础设施自主化的重要节点。该模型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。高盛认为，这显示出本土硬件栈在计算密集型预训练阶段的可行性，对降低中国 AI 模型对外国高端芯片的依赖意义重大。
市场呈现双层结构
高盛把中国 AI 模型市场描述为正在形成的“双层结构”，并识别出两个 ARR 最大化象限。
高端市场方面，以智谱 GLM5.2 和阿里巴巴 Qwen3.7 Max 为代表的顶尖模型，定价约为每百万 token 1 美元，是低端模型的 5 倍；按高盛估算，这一层级的推理毛利率约为 10% 至 20%。相比之下，美国顶尖模型定价为每百万 token 4 至 8 美元，中国高端模型仅为其 10% 至 25%，但依靠更低的参数激活比，仍能维持正毛利。
低端市场则主要面向智能体任务，模型定价低至每百万 token 0.06 至 0.2 美元，目标用户是对价格敏感的全球中小企业和个人用户。报告称，MiniMax 有 60% 至 70% 的收入来自海外。DeepSeek 也已宣布，自 7 月中旬起对 V4 系列引入峰谷定价机制，峰时费率为非峰时的 2 倍，混合定价约为每百万 token 0.35 美元（V4 Pro）和 0.12 美元（V4 Flash）。
高盛预计，中国 AI 模型的 API 和订阅收入将从 2026 年估算的 350 亿元人民币，增长至 2030 年的 8790 亿元人民币；对应的每日 token 消耗量将从 350 万亿增至 4600 万亿，增幅约 25 倍。
开源渗透快，变现方式仍在调整
在高盛看来，中国 AI 模型普遍采用开源或开放权重路线，核心优势在于部署灵活和社区生态。阿里巴巴 Qwen 系列、DeepSeek、智谱 GLM 以及 MiniMax M3 均采取开源或开放权重方式，字节跳动 Seed 模型是主要例外，走的是完全闭源专有路线。
报告称，这种模式支持模型在中国大陆内外灵活部署，也能借助社区反馈加快迭代。不过，高盛同时指出，开源模型公司披露的 ARR 数据，很可能低估了实际部署规模和收入潜力。以智谱为例，其 2026 年底 ARR 目标为 10 亿美元，但 GLM5.2 在全球的真实部署量会明显高于智谱自有 API 渠道的 token 量和收入，因为阿里云百炼 MaaS 平台可以直接托管 GLM5.2 开源模型，且无需向智谱支付费用。
高盛预计，行业会逐步从纯开源的 MIT 许可证模式，转向“开放权重+社区许可证”模式，即商业使用需要与模型公司签订收入分成协议。MiniMax M 系列已率先采用这一模式。按照高盛的判断，这将改善模型公司的单位经济效益，因为企业可以通过与 AWS Bedrock、阿里云百炼等平台的分成获得收入，而不必自行承担推理算力成本。
国际市场被视为主要上行空间
高盛将国际市场扩张列为中国 AI 模型最重要的上行空间，尤其是在非美国市场。高盛美国研究团队估算，到 2030 年，智能体 AI 将推动全球 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。
报告称，在中国以外市场，中国 AI 模型已经凭借性能提升和价格优势拿到更多 token 份额。与此同时，全球企业的 AI 使用方式也在变化，从“token 最大化”转向“ROI 优先”。前一种模式主要出现在 2025 年底至 2026 年初，企业将高 token 消耗视为组织生产力；后一种模式更关注任务边界、每日活跃智能体数量、后端流程自动化和实际产出。
Jellyfish AI 工程趋势研究显示，企业中的重度 AI 用户消耗了 10 倍的 token，但产出仅提升 2 倍。渠道方面，Alphabet 旗下 Gemini Enterprise Agent Platform 和亚马逊 AWS Bedrock 已提供 DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM 和 Qwen 等中国 AI 模型的托管服务。据《华尔街日报》报道，微软 CEO 近期表示，微软正在考虑将 DeepSeek 的版本托管到 Copilot，作为可选的低成本模型；如果实施，该模型将在微软云生态内运行，客户数据将保留在 Azure 之内。
高盛眼中的长期赢家
高盛构建了一套三维竞争定位框架，用于评估各家公司的长期胜出概率，核心公式为：ARR 规模 × 毛利率优势 + 财务实力。
其中，定价能力维度考察上市速度、LMArena 竞技场评分以及每百万 token 的混合定价水平；成本优势维度考察吞吐量、缓存命中率、参数激活比和推理毛利率；财务实力维度则看现金、净现金占总资产比例以及估值倍数。
在基础文本模型领域，高盛认定智谱和 DeepSeek 定位最强。智谱获得首次覆盖和中性评级，目标估值为 1100 亿美元；DeepSeek 尚未上市。高盛称，两者在定价能力和成本优势上都较突出，独立 AI 模型公司的整体隐含估值合计已超过 2000 亿美元。
多模态和视频生成领域，字节跳动凭借 Seedance 处于领先位置。根据 LatePost 和 36Kr 的报道，Seedance 毛利率达到 70%，ARR 运行率已超过 20 亿美元。高盛也看好快手可灵与 MiniMax Hailuo 及即将推出的 H3 模型，认为它们有望在 2026 年下半年受益于视频生成与 LLM 融合带来的功能突破，以及供给紧张下的定价环境。
高盛对 MiniMax 维持买入评级，目标价为 860 港元。报告给出的理由是，M3 模型位于高 token 量和有吸引力定价的 ARR 最大化象限，且公司当前估值仅为 2026 年底 ARR 的 13 倍，较中国及全球同类公司存在明显折价。