中国AI模型营收仅为OpenAI一成，价格战转向任务成本竞争

nashnova research

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荣鼎咨询报告显示，中国所有AI模型合计年收入仅约OpenAI一家的10%，融资缺口与高估值构成结构性风险；与此同时，美银指出中国AI价格战正从Token定价转向按任务成本竞争，这将重塑整条产业链的利润分配。

中国AI模型到底赚了多少钱？

OpenAI年经常性收入（ARR）达400亿美元，Anthropic为650亿美元；中国头部企业中，字节跳动约40亿美元，阿里巴巴约24亿美元，均不在同一量级。

更小的玩家差距更大：月之暗面约10亿美元，MiniMax约8亿美元，DeepSeek仅约5亿美元。另据CNBC披露，Z.ai最新ARR为18亿美元。

这意味着→ 把中国主要AI公司的收入全部加起来，大约只相当于OpenAI单家的十分之一——差距不是"落后一个身位"，而是数量级上的鸿沟。

荣鼎报告指出，月之暗面市销率约50倍，DeepSeek高达163倍，而OpenAI约34倍、Anthropic约21倍。

用大白话说＝市销率（拿公司估值除以年收入）越高，说明市场对未来增长押注越大。DeepSeek的163倍意味着投资者在赌它的收入能翻很多倍——如果赌错了，估值就是泡沫。

荣鼎合伙人洛根·赖特直言："融资缺口将使中国前沿AI实验室更难以实现可持续规模化。" 这反映出低营收＋高估值的落差，是中国AI初创企业最核心的结构性风险。

美银报告指出，中国大模型价格战正从"全面压低Token价格"转向分层定价——基础推理能力日益商品化，前沿能力仍有差异化空间。

这意味着→ 过去比的是"每个Token多少钱"，现在比的是"AI帮你完成一个任务要花多少钱"。竞争维度从单价切换到了效率×成本的综合指标。

美银分析师团队认为，具备更强推理、更长上下文窗口、多模态及智能体工作流的模型，仍可维持溢价定价。用大白话说＝能干复杂活的模型还能卖高价，只会简单对话的模型已经不值钱了。

美银明确指出：关键经济指标正从每Token价格转向每完成任务成本——这一转变将重塑中国AI产业链的利润分布。

长期来看，AI芯片、半导体设备、存储及大型云平台的经济价值将优于独立AI模型开发商。这意味着→ "卖铲子的"比"挖金子的"更稳，基础设施层比应用层更容易赚到钱。

美国出口管制在客观上加速了中国本土AI技术发展，但也因更多企业涌入赛道而加剧了竞争烈度。谁能在前沿能力上保持差异化，将成为下一阶段格局的核心变量。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。