用10億Token手搓小程序的副局長，無意中揭開了一個(gè)全球AI博弈的事實(shí)

文| 朱婧瑀（見習(xí)）

制圖 | 張好蔚

當(dāng)北京一位副局長僅花費(fèi)20多元，用10億Token“手搓”出防汛小程序，他無意中揭開了一個(gè)高盛用50頁報(bào)告闡述的事實(shí)：中國模型的性價(jià)比已經(jīng)大幅超越了美國，使得“不使用它”變成了一項(xiàng)需要向CFO作出合理解釋的商業(yè)決策。

有趣的是，就在同一天，兩件事的相關(guān)話題同步登上微博熱搜“科技”板塊。從深度研究到發(fā)生在身邊實(shí)實(shí)在在的案例，一場中國大模型開始引領(lǐng)全球AI創(chuàng)新的敘事正在徐徐展開。

中國大模型跨過“能用”走向“好用”的臨界點(diǎn)

數(shù)天前，高盛全球投資研究發(fā)布《Navigating China AI Models：LLM primer—Critical point of intelligence for global proliferation》（《讀懂中國大模型：大型語言模型入門指南——全球普及浪潮下的智能核心要義》）。

這份長達(dá)50頁的報(bào)告，提出了一個(gè)值得關(guān)注的現(xiàn)象：“在AI領(lǐng)域消耗Token最多的兩大應(yīng)用——智能代理（Agent）和編程（Coding），目前已大規(guī)模遷移至中國模型上運(yùn)行。這并非因?yàn)橹袊Ｐ偷钠焚|(zhì)超越了美國，而是因?yàn)槠錁O低的單價(jià)，使得‘不使用它’變成了一項(xiàng)需要向CFO作出合理解釋的商業(yè)決策。”

高盛將中國大模型發(fā)展劃分為兩大階段：2025年是DeepSeek時(shí)刻，行業(yè)依托MoE架構(gòu)大幅壓低推理成本，核心優(yōu)勢落在成本效率；2026 年是智譜時(shí)刻，GLM 5.2躋身代碼、智能體等高價(jià)值賽道全球第一梯隊(duì)，證明國產(chǎn)模型性能具備全球競爭力。

簡單說，前者有效降低了成本，后者提升了能力。

多項(xiàng)行業(yè)指標(biāo)清晰印證拐點(diǎn)：三個(gè)月內(nèi)，中國大模型躋身全球文本賽道前50%的模型新增13款；代碼賽道全球前30%新增5款；智能體賽道實(shí)現(xiàn)從零突破，GLM-5.2穩(wěn)居全球前7。

報(bào)告還特別提到，美團(tuán)LongCat2.0這款1.6萬億參數(shù)MoE大模型，依托國產(chǎn)5萬卡算力集群完成完整訓(xùn)練，證實(shí)國內(nèi)軟硬一體自主訓(xùn)練路線可行，有助于緩解高端芯片受限帶來的壓力。

高盛總結(jié)：中國AI模型不再只是海外方案的平價(jià)替代品，在各類垂直場景中已經(jīng)擁有獨(dú)立競爭實(shí)力。

4到8倍的價(jià)差是如何形成的？

高盛算了一筆賬：一名Agent開發(fā)者每日大約消耗709萬Token，在美國頂尖模型上運(yùn)行，單日算力“燃料費(fèi)”為52至104美元；切換至中國頭部模型后，成本驟降至13美元。

這意味著，同等預(yù)算下，美國方案最多支撐25個(gè)AI Agent同步運(yùn)行，中國方案則可驅(qū)動100個(gè)。對任何一位CTO 而言，這道選擇題的答案不言自明。

高達(dá)4至8倍的價(jià)差，源于一套環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)性成本優(yōu)勢，絕非單純依靠燒錢補(bǔ)貼。

技術(shù)層面的效率優(yōu)化是根本。中國模型廠商充分挖掘混合專家模型（MoE）架構(gòu)潛力：DeepSeek V4 Pro處理單個(gè)Token時(shí)，僅激活其1.6萬億總參數(shù)中的3%；智譜GLM 5.2 的參數(shù)激活比例也僅5.4%。相比之下，不少美國模型參數(shù)激活比例仍維持在10%左右。

這好比兩家印刷廠，一家每次僅調(diào)取全書3%的內(nèi)容精準(zhǔn)印刷，另一家則需要調(diào)動10%，算力與電力消耗的差距一目了然。

除此之外，中美AI工程師3-5倍的年薪差距、不同的政策環(huán)境，都是這套低價(jià)優(yōu)勢體系形成的原因。

高盛提到了一個(gè)很多人存在誤區(qū)，認(rèn)為中國模型價(jià)格低廉源于昇騰等國產(chǎn)芯片單價(jià)更低。事實(shí)恰恰相反：國產(chǎn)單卡標(biāo)價(jià)與英偉達(dá)H100相近，折算單位算力成本甚至更高。

企業(yè)選擇國產(chǎn)算力方案，核心瞄準(zhǔn)地方政府出臺的差異化激勵(lì)政策：部署英偉達(dá)芯片的數(shù)據(jù)中心往往無法申領(lǐng)對應(yīng)補(bǔ)貼，采用國產(chǎn)芯片則可享受扶持。甘肅、貴州、內(nèi)蒙古等地一度推出低至0.4元/kWh的電價(jià)補(bǔ)貼，成為算力“西電東送”的強(qiáng)勁推手。

“25倍增量”的豪賭

高盛采用嚴(yán)苛?xí)?jì)準(zhǔn)則測算，揭開本輪價(jià)格競爭的底牌：當(dāng)前相關(guān)大模型廠商息稅前利潤率處于-30%至-39%的深度虧損區(qū)間。這是一場代價(jià)高昂的持續(xù)投入。

明知深陷虧損，廠商仍持續(xù)打響價(jià)格戰(zhàn)，答案藏在高盛的預(yù)測模型中：只要 2030年行業(yè)Token總消耗量達(dá)到當(dāng)前25倍，規(guī)模效應(yīng)就能推動利潤率轉(zhuǎn)正至14%-22%。

這并非無序燒錢，而是一套帶有明確測算依據(jù)的戰(zhàn)略性投入。整套商業(yè)邏輯如同高速運(yùn)轉(zhuǎn)的增長飛輪：首先，依托地方政府發(fā)放的算力券（可為中小企業(yè)承擔(dān)最高80%的算力賬單）刺激市場需求；隨后以低價(jià)搶占軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)處理等Token 消耗最高頻的場景，快速做大流量盤子；最終依靠海量需求提前釋放規(guī)模紅利，推動單位成本持續(xù)下行。

市場正在合力將行業(yè)Token均價(jià)指數(shù)（可類比Token領(lǐng)域的“油價(jià)”）從6月2.07美元的高點(diǎn)壓低至當(dāng)前1.67美元。價(jià)格下行并非單一企業(yè)主動降價(jià)，而是市場需求結(jié)構(gòu)不可逆地向性價(jià)比更高的中國模型傾斜。

在開發(fā)者集中的OpenRouter平臺，中國模型已經(jīng)拿下Agent類任務(wù)85%的Token流量、代碼生成任務(wù)89%的流量，趨勢十分明確。

不過，巨頭的競爭游戲，對中小玩家而言卻是一片“血海”。高盛報(bào)告呈現(xiàn)出殘酷的雙層市場結(jié)構(gòu)：高端梯隊(duì)如智譜 GLM 5.2，依靠性能優(yōu)勢維持約1美元/百萬Token 的定價(jià)；低端賽道價(jià)格已經(jīng)內(nèi)卷至0.06—0.2美元/百萬Token。

市場預(yù)判，字節(jié)跳動與DeepSeek有望包攬全網(wǎng)80%的Token流量份額，資金實(shí)力薄弱的獨(dú)立模型企業(yè)將面臨巨大生存壓力。

當(dāng)下中國AI廠商的核心目標(biāo)，不再僅僅是與美國比拼模型綜合性能的“王座之爭”，而是爭奪全球范圍內(nèi)“每百萬 Token 價(jià)值多少”的定價(jià)話語權(quán)。行業(yè)正沿著極致性價(jià)比路線持續(xù)推進(jìn)，以短期虧損換取市場規(guī)模，依靠規(guī)模重塑行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)然，2030年實(shí)現(xiàn)盈利的愿景高度依賴“Token 用量增長25倍”這一核心假設(shè)能否落地，同時(shí)企業(yè)還要面對海外市場準(zhǔn)入、高端算力獲取等多重不確定性風(fēng)險(xiǎn)。但站在2026年這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，這套曾在制造業(yè)、電商、新能源等多個(gè)領(lǐng)域?qū)以嚥凰椭袊髽I(yè)打破全球競爭格局的發(fā)展思路，已經(jīng)被復(fù)制到 AI 賽道。

當(dāng)全球企業(yè)開始統(tǒng)一以中國模型的 Token 單價(jià)作為成本衡量標(biāo)尺時(shí)，這場 全新的競爭 游戲規(guī)則，就不再由單一主體定義。就不再由單一主體定義。

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