中國AI模型營收僅為OpenAI一成，價格戰轉向任務成本競爭

nashnova research

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榮鼎諮詢報告顯示，中國所有AI模型合計年收入僅約OpenAI一家的10%，融資缺口與高估值構成結構性風險；與此同時，美銀指出中國AI價格戰正從Token定價轉向按任務成本競爭，這將重塑整條產業鏈的利潤分配。

中國AI模型到底賺了多少錢？

OpenAI年經常性收入（ARR）達400億美元，Anthropic為650億美元；中國頭部企業中，字節跳動約40億美元，阿里巴巴約24億美元，均不在同一量級。

較小的玩家差距更大：月之暗面約10億美元，MiniMax約8億美元，DeepSeek僅約5億美元。另據CNBC披露，Z.ai最新ARR為18億美元。

這意味著→ 將中國主要AI公司的收入全部加起來，大約只相當於OpenAI單家的十分之一——差距並非「落後一個身位」，而是數量級上的鴻溝。

榮鼎報告指出，月之暗面市銷率約50倍，DeepSeek高達163倍，而OpenAI約34倍、Anthropic約21倍。

簡單來說＝市銷率（用公司估值除以年收入）愈高，代表市場對未來增長押注愈大。DeepSeek的163倍意味投資者在賭它的收入能翻好幾倍——若賭錯了，估值就是泡沫。

榮鼎合夥人洛根·賴特直言：「融資缺口將使中國前沿AI實驗室更難以實現可持續規模化。」 這反映出低營收加高估值的落差，是中國AI初創企業最核心的結構性風險。

美銀報告指出，中國大模型價格戰正從「全面壓低Token價格」轉向分層定價——基礎推理能力日益商品化，而前沿能力仍有差異化空間。

這意味著→ 過去比的是「每個Token多少錢」，現在比的是「AI幫你完成一項任務要花多少錢」。競爭維度從單價切換到了效率×成本的綜合指標。

美銀分析師團隊認為，具備更強推理、更長上下文窗口、多模態及智能體工作流的模型，仍可維持溢價定價。說白了＝能做複雜任務的模型還能賣高價，只會簡單對話的模型已經不值錢了。

美銀明確指出：關鍵經濟指標正從每Token價格轉向每完成任務成本——這一轉變將重塑中國AI產業鏈的利潤分佈。

長期來看，AI晶片、半導體設備、存儲及大型雲端平台的經濟價值將優於獨立AI模型開發商。這意味著→ 「賣鏟子的」比「挖金子的」更穩，基礎設施層比應用層更容易賺到錢。

美國出口管制在客觀上加速了中國本土AI技術發展，但也因更多企業湧入賽道而加劇了競爭烈度。誰能在前沿能力上保持差異化，將成為下一階段格局的核心變量。

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