高盛展望：2026年中国AI模型产业全景解析

报告核心观点为, 中国AI模型已突破从“可用”到“好用”的关键门槛, 正由成本驱动转向“性价比加智能”双引擎模式, 并将在全球范围实现爆炸式渗透。

以下为根据报告提炼的10个核心要点，文末附全文pdf。

1. 核心主题：从“DeepSeek时刻”到“智谱时刻”

2025年, DeepSeek凭借成本效率震惊全球, 到2026年, 智谱（Zhipu）依靠模型智能（GLM 5.2）实现突破。中国模型在编程和智能体任务上已具备全球竞争的“足够优秀”水准。

2. 中国模型的“双层市场”格局

报告将中国AI模型市场划分为两层：

高端层级：如GLM 5.2, 定价约每美元对应百万tokens, 依赖性能溢价。

低端层级：（如Agentic模型）定价$0.06~0.2/百万tokens，凭借价格优势被大规模应用。

3. 技术方面的诀窍是：小参数 + MoE + 稀疏激活

中国模型在算力受限下，通过更小的总参数量（200B~1.6T，仅为SOTA的2~10%）、MoE架构和低激活比例（仅3~5%），实现低成本高性能。DeepSeek V4 Pro所具备的参数是1.6T , 而智谱GLM 5.2呢, 仅仅只有0.7T。

4. 开源 vs. 开放权重 vs. 闭源

开源遵循MIT许可, 如智谱GLM是完全免费的, 并且能够在最大程度上实现扩散。

开放权重（社区许可）如MiniMax, 如果是用于商业用途时需要进行分成，这是未来主要的趋势方向。

闭源, 如字节跳动的Seed模型, 它被应用于字节跳动自身的生态之中。

报告持有这样的观点, 开放权重模式能够对模型公司起到协助作用, 使其达成可持续盈利的目标。

5. 中国市场预测, 2030年token的量会增长二十五倍

到2030年, 中国AI模型公司平均每日的token消耗预计会达到4600T【2026年的时候是350T】, API加上订阅所形成的收入池会达到1250亿美元, 报告做出了这样的预计。字节跳动以及DeepSeek将会占据80%的token份额。

6. 海外市场是最大增量，非美地区率先爆发

国外市场中对中国模型的采用比率急剧增长, 原因在于全球企业正从“token最大化”朝着“ROI优先”转变, 更加看重任务完成所需要的成本而非token的单个价格。OpenRouter方面获取的数据表明, 长文本编码以及Agent任务当中, 中国模型已经占据了多数的token使用量。

7.竞争定位框架：定价权 + 成本优势 + 财务实力

报告提出三维评估框架：

结论：基础模型里最强的是智谱以及DeepSeek, 而多模态方面最强的是字节跳动。

8. 多模态视频生成：健康毛利，字节领跑

视频生成的这个市场, 依旧处于“供不应求”的状态, 其定价的权力以及毛利, 远比文本模型要好很多。字节跳动的Seedance, 毛利率达到了70%, ARR超过了20亿美元这个规模。MiniMax的H3模型发布, 将会是下半年具有关键影响的催化剂。

9. 关键风险

三大“摇摆因素”：

海外市场准入（尤其西方）

高端算力获取（训练芯片限制）

政策限制中国前沿模型出口

价格战于低端市场持续进行, 那些财务实力薄弱的独立模型公司将会面临较大的压力。

10. 重点公司一览

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