高盛中国AI大模型报告：DeepSeek、智谱、字节谁是长期赢家？开源如何变现

作者：华尔街日报

中国AI大模型正处于历史性转折点。高盛认为，中国开源/开放权重大模型的智能表现已接近全球顶尖闭源模型，国内企业以及全球中小企业的采用规模正在快速扩大。由此产生的数据飞轮效应，将进一步推动模型迭代升级。

据Wind交易台消息，高盛在最新报告中指出：“这一演进轨迹可以总结为——从去年的DeepSeek成本效率时刻，到今年的智谱GLM模型智能时刻。“由高盛分析师Ronald Keung带领的团队在这份50页报告中，围绕四个核心问题展开系统评估：中国AI模型如何实现高性能与低成本，为何选择开源路线以及如何实现商业化变现，核心可触达市场在哪里，以及谁将成为长期赢家。

在竞争格局评估方面，高盛引入了基于定价能力、成本优势和财务实力的"竞争定位框架”。据此判断，在基础文本模型领域，智谱（首次覆盖）和DeepSeek（未上市）的竞争位置最强；在多模态领域，字节跳动（未上市）处于领先地位。高盛同时维持对MiniMax和快手的"买入"评级。

小投入高产出，效率致胜

中国大模型之所以能以显著更低的成本实现与美国同类产品相当的性能，主要得益于架构创新和参数效率方面的突破。

报告指出，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%到10%，这主要受限于高端算力获取。与此同时，混合专家架构（MoE）和稀疏注意力机制等创新，使得实际激活参数仅占总参数的3%到5%，大幅降低了训练与推理成本。

具体模型方面，DeepSeek V4 Pro拥有1.6万亿参数，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编程能力的飞跃，归因于数据过滤、强化学习后训练等因素的协同作用。6月27日，DeepSeek推出推测解码框架DSpark，已部署于V4-Flash和V4 Pro的在线服务中，在不改变模型权重或输出质量的前提下，将用户生成速度提升60%至85%（V4-Flash）和57%至78%（V4 Pro）。

美团于6月30日发布的LongCat 2.0，被高盛视为中国AI基础设施本地化的重要里程碑——这是中国首个基于5万张国产计算卡完成训练与部署的开源MoE模型，参数规模达1.6万亿。高盛认为，这证明了在算力密集型预训练阶段，本地化硬件堆栈的可行性，对中国AI模型摆脱对外国高端芯片的依赖具有深远意义。

市场两极分化，强者愈强

高盛将中国AI模型市场形容为正在形成"双层结构”，并识别出两个ARR（年度经常性收入）最大化的象限。

在高端市场，以智谱GLM5.2和阿里Qwen3.7 Max为代表的顶尖模型定价约为每百万token 1美元，是低端模型的五倍，估计毛利率约为10%至20%（据高盛测算）。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%到25%，但由于参数激活比例更低，仍能保持正毛利。

在低端市场，面向Agent任务的模型定价低至每百万token 0.06至0.20美元，面向价格敏感的全球中小企业和个人用户。MiniMax有60%至70%的收入来自海外。值得注意的是，DeepSeek宣布自7月中旬起，对V4系列引入峰谷定价机制，高峰费率为非高峰的两倍，V4 Pro混合定价约每百万token 0.35美元，V4 Flash约0.12美元。

高盛预测，中国AI模型的API和订阅收入将从2026年的约350亿元人民币增长至2030年的8790亿元，对应的日均token消耗量将从350万亿增至4600万亿，增幅约25倍。

开源策略：广泛渗透，变现路径待升级

报告详细阐述了中国AI模型广泛采用开源/开放权重路径的战略逻辑及其变现局限。

开源策略的核心优势在于部署灵活性和社区生态。阿里Qwen系列、DeepSeek、智谱GLM和MiniMax M3均采用开源或开放权重方式，而字节跳动的Seed模型则是主要例外，采用完全闭源的专有路线。开源模型允许在中国大陆内外灵活部署，并通过社区反馈加速迭代。

然而，高盛指出，开源模型公司披露的ARR数据可能严重低估实际部署规模和收入潜力。例如，智谱设定的2026年底ARR目标为10亿美元，但GLM5.2在全球的实际部署量将远超智谱自有API渠道的token量和收入——阿里云百炼MaaS平台可直接托管GLM5.2开源模型，而无需向智谱支付任何费用。

高盛预计，行业将逐步从纯开源（MIT许可，完全免费）转向"开放权重+社区许可"模式——商业使用须与模型公司签署收入分成协议。MiniMax M系列已采用该模式。高盛认为，这一转变将显著改善AI模型公司的单位经济模型，因为它们可从AWS Bedrock、阿里云百炼等平台的分成协议中获益，而无需自行承担推理算力成本。

从"Token最大化"到ROI优先

高盛将国际市场扩张视为中国AI模型最重要的上行空间，尤其在非美国市场。

高盛美国研究团队估计，到2030年，Agent AI将推动全球token消费增长24倍，达到每月120万亿token，其中企业Agent贡献55倍增长，消费Agent贡献12倍增长。在全球市场（除中国外），中国AI模型凭借性能提升和价格优势，已实现显著的token份额增长。

报告指出，全球企业的AI使用范式正发生根本性转变，从"Token最大化"转向"ROI优先"。前者盛行于2025年末至2026年初，高token消耗被等同于组织生产力；后者则更关注清晰的任务边界、日活Agent数量、后台流程自动化以及实际产出。Jellyfish AI工程趋势研究显示，企业中的重度AI用户消耗了10倍token，但产出仅翻倍。

在渠道层面，Alphabet的Gemini企业Agent平台和亚马逊AWS Bedrock均已为DeepSeek、MiniMax、月之暗面、智谱GLM和阿里Qwen等中国AI模型提供托管服务。据《华尔街日报》报道，微软CEO近期表示，微软正考虑在Copilot上托管DeepSeek版本作为低成本模型选项，并强调若托管DeepSeek，模型将在微软云生态内运行，确保客户数据留在Azure。

谁是长期赢家？

高盛构建了三维竞争定位框架，定量评估各玩家的长期获胜概率，核心公式为：ARR规模×毛利率优势+财务实力。

定价能力维度考察入市速度（相较于前代及同行模型）、LMArena竞技场评分（基于大规模盲测用户评估）以及每百万token的混合定价水平。

成本优势维度评估吞吐量（每秒token数）、缓存命中率、参数激活比例和推理毛利率。财务实力维度则考察现金储备、净现金占总资产比例及估值倍数。

在基础文本模型领域，高盛认定智谱（首次覆盖，中性评级，目标估值1100亿美元）和DeepSeek（未上市）的竞争位置最强，两者在定价能力和成本优势上均表现突出。独立AI模型公司的整体隐含估值超过2000亿美元。

在多模态/视频生成领域，字节跳动凭借Seedance领先。据《晚点LatePost》和36氪报道，Seedance毛利率高达70%，ARR运行率已超过20亿美元。快手的可灵和MiniMax的海螺/即将推出的H3模型也获得高盛看好，预计在2026年下半年受益于视频生成功能突破及与LLM的融合，同时因供给受限而保持健康定价。

高盛维持对MiniMax的"买入"评级，目标价860港元，理由是M3模型处于高token量且有吸引力定价的ARR最大化象限，且当前估值仅为2026年底ARR的13倍，相较于中国和全球同类公司的估值倍数存在显著折价，风险回报比偏向上行。

报告核心发现

高盛围绕四大议题得出结论：第一，通过MoE架构与稀疏注意力机制，中国模型以仅为海外顶尖模型2%-10%的参数规模实现可比的智能表现；第二，开源路线虽加速全球渗透，但纯MIT模式导致ARR严重低估，转向"开放权重+社区许可"是改善单位经济模型的关键；第三，非美国海外市场是核心增量来源，MiniMax已有60%-70%收入来自海外；第四，智谱与DeepSeek在基础文本模型领域竞争位置最强，字节跳动在多模态领域领先。

关键数据一览

参数规模上，DeepSeek V4 Pro达1.6万亿、智谱GLM5.2为0.7万亿、MiniMax M3为0.4万亿，实际激活参数仅3%-5%。收入方面，中国AI模型API及订阅收入预计从2026年约350亿元增至2030年8790亿元，日均token消耗从350万亿增至4600万亿。估值方面，智谱目标估值1100亿美元，独立AI模型公司整体隐含估值超2000亿美元；MiniMax目标价860港元，对应2026年底ARR仅13倍。字节Seedance毛利率高达70%，ARR运行率已超20亿美元。

后续观察指标

一是开源变现转型进度，关注智谱、MiniMax等能否通过"开放权重+社区许可"模式从阿里云、AWS等平台获得稳定收入分成；二是海外扩张持续性，需跟踪中国模型在全球非美市场的token份额变化及DeepSeek峰谷定价机制效果；三是企业付费范式迁移，从"Token最大化"转向"ROI优先"后，Agent的实际日活数量与后台自动化产出能否支撑ARPU提升。