瑞银：中国大模型性价比优势凸显下半年重点关注三条主线
瑞银：中国大模型性价比优势凸显 下半年重点关注三条主线
2026年07月26日 20:31
新华财经上海7月26日电（记者杜康）近日，瑞银分析师熊玮接受采访时表示，中国大模型在训练和推理两个环节均展现出较为明显的成本优势。随着全球 人工智能 应用走向规模化部署，企业AI预算开始更多考量投入产出比，中国模型的性价比优势有望进一步转化为全球市场竞争力。
熊玮认为，下半年观察大模型行业，可重点关注模型性能、商业化进展和Token投入产出比三条主线。
中国大模型结构性成本优势加快显现
熊玮表示，去年年底以来，中国大模型的成本优势已成为海内外投资者关注的重要议题。她将中国大模型成本，从训练成本和推理成本两个层面进行拆解。
“从财务报表来看，训练成本更多反映在研发费用中，推理成本则计入营业成本，直接影响模型企业的毛利率。”熊玮表示，当前行业仍处于发展早期，可获得的公开数据相对有限。根据瑞银基于公开数据和专家调研作出的估算，部分中国头部模型的训练成本可能仅相当于海外头部企业的十分之一；在推理端，中国模型API（应用程序编程接口）平均定价约为海外可比模型的10%至20%。
“这种价格优势并不是建立在激进补贴或过度让利之上。”熊玮表示，中国模型企业的API业务仍可实现约20%至40%的毛利率，表明其低价背后具有较为扎实的成本基础，能够在保持竞争性定价的同时，避免毛利率受到过度挤压。
在训练环节，中国模型的成本优势主要来自模型架构设计、算法创新和算力使用效率提升。
熊玮表示，相较于海外厂商更加重视绝对性能和前沿探索，中国厂商模型训练策略，更加注重性能提升与成本效率之间的平衡。活跃的开源生态也加快了技术创新传播。DeepSeek、 智谱 、Kimi等中国模型厂商持续发布研究成果、开放模型能力，推动架构和算法创新在不同 人工智能 实验室之间快速流动，形成协同推进技术进步的生态优势。
推理端的成本优势则主要来自三个方面：一是模型架构创新。例如，混合专家模型在执行任务时只需激活部分参数，从而降低推理所需的计算量。二是推理服务和工程调度能力提升。目前行业推理端GPU利用率普遍约为40%至50%，部分中国领先厂商通过优化集群调度算法，可将利用率提升至70%以上。三是 数据中心 电力 及配套运营成本相对较低。
AI预算管理转向投入产出比利好中国大模型
熊玮表示，随着企业对 人工智能 的应用从小规模试验逐步转向深入部署，用户开始更加关注AI支出和Token投入能够创造多少实际价值。
“今年以来，行业一度更加强调扩大Token使用量，鼓励企业和个人增加人工智能调用。但随着AI账单持续上升，企业正逐步将预算管理转向投入产出比驱动，根据不同任务的价值配置模型和算力资源。”熊玮说。
与之相伴，大模型需求也在加快分层。性能更强的模型将更多用于复杂度高、价值量大的任务，性价比较高的模型则可承接调用量大、重复性较强、对成本更为敏感的工作。
熊玮认为，需求分层将使成本成为企业选择模型时更为重要的考量因素。部分海外企业已经开始考虑将部分工作流迁移至中国开源模型，或由中国模型承担其中部分任务。随着企业更加重视投入产出比，中国模型有望凭借成本和性能之间的平衡，在全球企业AI预算中获得更大份额。
下半年关注模型性能、变现与Token回报
熊玮认为，下半年观察大模型行业，可重点把握性能、商业化变现和Token投入产出比三条主线。
在性能方面，大模型仍处于快速迭代阶段。按照此前的模型发布节奏，头部厂商大约每隔一个半月至两个月，就会迎来一轮较为密集的模型更新。在技术路线快速变化、市场竞争持续加剧的背景下，判断单个厂商能否长期领先并不容易。
不过，熊玮认为，全球第一梯队模型正在逐步形成，部分领先厂商也开始建立能够自我强化的竞争优势。
其中，编程能力正成为衡量模型智能水平的重要载体。模型在编程领域获得更多用户后，可以积累大量高质量交互和反馈数据，并将其用于改进模型能力，形成“能力提升—用户增长—数据积累—模型迭代”的正向循环。
与此同时，行业正在探索让人工智能更多参与模型研发和迭代，包括辅助生成数据、优化训练流程和参与科研工作。随着模型自身能力提升，这种“AI辅助研发”机制可能进一步提高头部厂商的迭代效率。下半年值得关注的是，领先模型能否借助数据飞轮和研发效率优势，进一步扩大领先优势。
在商业化方面，模型能力提升正在打开更广阔的应用空间。熊玮表示，上半年AI编程的影响范围已不再局限于代码生成和软件工程师群体，而是逐步向更广泛的知识型工作流程延伸。
随着模型在规划、工具调用、信息处理和复杂任务执行等方面的能力增强，模型厂商也在加强产品功能和交互方式创新，使模型更容易嵌入办公、研究、设计和企业运营等工作流程。
除AI编程外，多模态也是下半年值得关注的商业化方向。熊玮表示，中国厂商在图像、视频等多模态模型领域具备一定比较优势，部分厂商近期财务数据表现较为积极。多模态有望成为大模型企业拓展应用场景和收入来源的重要方向。
在Token投入产出比方面，企业需求分层将进一步推动模型定价体系分化。熊玮认为，这一趋势总体有利于中国模型厂商。即使全球模型API价格继续调整，中国模型凭借已有的结构性成本优势，仍拥有较大的定价空间和经营韧性。中国开源模型竞争力增强，也在推动全球头部模型厂商调整使用额度和实际Token价格，中国模型在全球市场的关注度持续提升。
谈及近期发布的Kimi K3，熊玮表示，部分市场人士将其称为“第二个DeepSeek时刻”。K3在参数规模和性能方面进入全球开源模型前列，与全球头部模型的差距进一步缩小，同时继续保持明显的价格优势。
熊玮认为，K3的定价处于国内模型较高水平，也表明真正优质的模型能力能够形成一定溢价。中国开源模型竞争力增强，还在推动全球头部模型厂商调整使用额度和实际Token价格，中国模型在全球市场的关注度正在持续提升。
不过，性能提升、商业化拓展和Token回报改善，最终仍受到算力供给的制约。熊玮表示，根据瑞银调研，部分模型厂商收入增长面临的主要限制并非需求不足，而是可用于支持推理需求的算力规模。未来中国大模型产业仍需关注算力供给情况，以及 国产芯片 在供应数量和性能方面的提升。
（文章来源：新华财经）