国投证券林荣雄：大模型赛道群雄逐鹿，终局尚未可知

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林荣雄指出，若将国内 AI 与海外 AI 置于同一维度审视，首要承认的事实是：国内整体水平与海外仍存在一定差距，这一点目前十分清晰。但他强调，从资产定价视角来看，国内 AI 的估值逻辑并非简单线性外推“差距”——近期诸多标的涨幅显著，例如备受市场瞩目的智谱，其市值在过去大半年大幅攀升，这背后更多是在为“生态卡位”支付溢价。

在他眼中，国内大模型与海外大模型的共通之处在于：当前市场考量的并非利润表数据，而是企业在生态版图中的卡位情况——即是否确立了龙头地位。该赛道目前仍处于“千帆竞发”的激烈竞争期，最终谁能赢家通吃尚存悬念；因此，对其定价更多基于稀缺性、平台价值、生态占位以及对商业天花板（产业流量）的预期，而非进入“基于当前利润的明确”观察框架。这也是他区分硬件端与应用/模型端的核心逻辑：AI 硬件的上涨，本质源于基本面景气度的持续验证；而 AI 应用端（尤其是基础模型公司）目前仍处于跟踪、观察与确认的阶段。

林荣雄进一步分析，国内外定价的另一关键差异在于，国内尚缺乏足够数量的“纯 AI 型公司”，这导致估值模式频繁切换。一家公司究竟被市场定义为电商企业、游戏厂商，还是 AI 公司乃至“纯 AI 底座企业”，往往取决于企业战略的导向：若能跻身类似 OpenAI 的“纯 AI 体系”赛道，便有望享受完整的 AI 估值溢价；若市场始终将其视为旧业务叠加 AI 概念，则在估值上将处于劣势。

具体到智谱与 MiniMax，他认为两者虽共享“稀缺性 + 平台卡位 + 天花板想象”的大前提，但发展画像各异：智谱更倾向于国内基础模型与 Agent 生态的构建路线，其估值弹性主要源自模型能力的扩散及产品化、企业侧渗透的路径；MiniMax 则更侧重全球化、多模态及低成本的扩散型平台逻辑，产品化与海外变现属性更强，市场对其空间预期的侧重点也有所不同。至于长鑫存储、长江存储，一旦上市预期增强，其估值逻辑将区别于大模型公司，更接近“国产替代 + 先进制造能力 + 战略稀缺供给”的范式。

责任编辑：郭栩彤

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