高盛：中國AI大模型誰是長期贏家
Taylor Wilson
高盛發布50頁深度報告，判定中國開源大模型性能已逼近全球頂尖專有模型，預測API及訂閱收入到2030年將達8790億元人民幣——較2026年增長約25倍，智譜與DeepSeek被認定為基礎模型領域定位最強的兩家。
參數只有別人的零頭，性能怎麼追上來的？
中國開源模型參數規模在2000億至1.6萬億之間，僅為全球頂尖模型的2%至10%——根本原因是高端算力（訓練用的頂級晶片）獲取受限。
混合專家架構（MoE，一種令模型只激活一小部分參數來回答問題的設計）和稀疏注意力機制將實際激活參數壓到總量的3%至5%。這意味著→ 用十分之一的硬件，跑出接近的智能水平。
美團6月30日發布的LongCat 2.0被高盛視為重要里程碑：這是中國首個完全基於5萬張國產算力卡訓練的1.6萬億參數開源MoE模型，證明本土硬件棧能撐住計算密集型預訓練。
市場長甚麼樣？錢從哪裡來？
高盛描述了一個「雙層結構」：高端市場以智譜GLM5.2、阿里Qwen3.7 Max為代表，定價約每百萬token 1美元，推理毛利率10%至20%；美國頂尖模型定價4至8美元，中國高端僅為其10%至25%。
低端市場面向智能體任務，定價低至每百萬token 0.06至0.2美元，瞄準全球對價格敏感的中小企業和個人用戶。MiniMax有60%至70%的收入來自海外。
高盛預測：中國AI模型API及訂閱收入將從2026年的350億元人民幣增長至2030年的8790億元人民幣，每日token消耗量從350萬億增至4600萬億。簡單來說＝ 四年翻25倍，賭的是企業和個人用戶把AI當水電一樣用。
開源不收錢，靠甚麼賺錢？
阿里Qwen、DeepSeek、智譜GLM、MiniMax M3均採用開源或開放權重路線；字節跳動Seed模型是主要例外，走完全閉源路線。
高盛指出，開源公司披露的ARR（年度經常性收入）很可能嚴重低估實際部署規模——以智譜為例，其2026年底ARR目標為10億美元，但阿里雲百煉平台可直接託管GLM5.2開源模型而無需向智譜付費。這意味著→ 模型被廣泛使用，但錢沒有全部流回模型公司。
高盛預計行業將逐步遷移到「開放權重+社區許可證」模式：商業使用須簽收入分成協議。MiniMax M系列已率先採用。簡單來說＝ 從「隨便用」變成「用可以，賺了錢要分我」。
高盛怎麼給這些公司排座次？
高盛構建了三維競爭定位框架，核心公式：ARR規模 × 毛利率優勢 + 財務實力，具體看定價能力、成本優勢和手頭現金。
基礎文本模型領域：智譜（首次覆蓋，中性評級，目標估值1100億美元）和DeepSeek（未上市）定位最強；獨立AI模型公司整體隱含估值合計超過2000億美元。
多模態/視頻生成領域：字節跳動憑藉Seedance領跑，據報道毛利率高達70%，ARR運行率已超過20億美元。
高盛最睇好邊間買入？
MiniMax：維持買入評級，目標價860港元。理由是M3模型處於高token量與有吸引力定價的象限，當前估值僅為2026年底ARR的13倍，相較同類公司存在明顯折價。
快手：維持買入評級，預計2026年下半年將受益於視頻生成與大語言模型融合的功能突破，以及供給緊張帶來的健康定價。
這反映出高盛的底層邏輯：下一階段競爭的真正勝負手不是誰的token最平，而是誰能在單位成本上提供更高的實際產出——一項數據顯示，企業重度AI用戶消耗了10倍的token，但產出僅提升了2倍。
Content is for reference only, not financial advice.