中美差距快速缩小：数字资产一年内从998飙升至万亿

中美AI大模型的差距，真的在悄悄缩小？高盛刚出的深度报告，把当前AI投资圈最吵的5个辩题扒了个底朝天，从模型性能到竞争格局，从token增长到国产芯片，再到消费端AI入口的生死战，每一个都关系到未来几年的投资方向！今天就把这些干货一次性讲透，看完你就知道该押注谁了。

高盛的报告里明确说，从多项基准测试看，中国AI模型在定价竞争力、推理速度和智能体任务完成率上表现突出，和美国GPT、Opus、Gemini这些领先模型的差距，在部分维度已经收窄。更关键的是，这种收窄直接带动了中国模型的定价能力和年化经常性收入（ARR）改善，接下来复杂编程和多模态会是决定胜负的关键战场。

有意思的是，因为算力紧张，中国AI企业走出了一条独特的路，不拼芯片数量，而是靠优化训练和推理效率、提升数据质量、做训练后优化，用更少的芯片和内存搭高效架构。而且随着美国顶尖模型对中国用户的访问限制越来越严，中国模型在高价值场景（比如编程）的使用率会越来越高，形成数据飞轮。

投资者最担心的三个问题：

一是入场门槛越来越低，市场碎片化，新模型的训练周期不到三个月，说明中等规模厂商的开发成本在快速下降。

二是200亿到3000亿参数的模型竞争白热化，这可是智能体应用的主战场，MiniMax M2.7虽然有名，但DeepSeek V4 Flash、Hy3.0、MiMo V2.5都在抢蛋糕。

三是定价战风险，Hy3预览免费版一度登顶OpenRouter用量榜，但高盛说免费期不会长，全球算力紧张会支撑中国模型的定价能力。

高盛的判断是：独立AI公司胜在组织高效、决策快；互联网大厂有现金流优势，能抓AI基础设施和云机会，但得给AI芯片和团队独立激励，不然留不住人才。未来定价权要看编程能力、多模态和任务完成率，甚至可能从按token收费变成按任务成功付费。

Token消耗量是AI云服务增长的核心。国家数据局的数据显示，中国3月日均token使用量超过140万亿，比2024年初的1000亿增长了千倍，环比2025年底也涨了40%。

资本支出方面，高盛预测2026年美国超大规模云厂商资本支出合计超7000亿美元，中国超700亿美元。中国云厂商资本支出占经营现金流的比例约60%，远低于美国的90%，这意味着2026下半年到2028年还有扩张空间。

而且token定价有上行潜力，一方面是模型性能提升，另一方面是供应紧张和云服务提价传导。Gartner的数据显示，阿里云2025年亚太IaaS市场份额升到22.5%（2024年20.8%），全球份额升到7.7%（2024年7.2%）。

现在中国AI产业正在加速转向国产芯片，主要方向是华为昇腾910C和950系列（预计2026下半年扩大量产），还有阿里平头哥这样的大厂自研芯片。高盛说，国产芯片迁移会在2026到2028年加速，但近期供应瓶颈还存在。中国AI模型训练会越来越依赖高度优化的计算效率架构，而且内存成本上涨会推动中国超大规模云厂商近期资本支出上行，这和美国云厂商的说法是一致的。

高盛认为，任务执行能力、无缝交易功能和社交推送机制，是用户留存和规模扩张的关键。

现在最火的辩题是：操作系统级Agent，和应用内Agent，谁能主导消费端AI入口？更深刻的问题是，微信这样的封闭生态超级应用，会不会被OS级Agent蚕食流量？还是会以数据隐私为由屏蔽，引发即时通讯赛道的新竞争？

高盛把OS级Agent定性为范式转变，中期可能占据主要流量入口，把独立应用变成后端工具，削弱它们的用户参与度和数据优势。未来各方会围绕互操作性、数据权限和生态控制权激烈博弈：腾讯、阿里这样整合了支付、物流、社交关系链的大厂，可能通过深化应用内Agent商业化来守护城河；硬件厂商和独立AI玩家则会推动更开放的生态。

看完这5个辩题，你是不是对AI投资有了更清晰的认知？现在问题来了：你觉得未来OS级Agent能取代微信这样的超级应用吗？或者大厂能守住自己的护城河？欢迎在评论区说出你的看法，点赞收藏这篇干货，转发给身边关心AI的朋友，一起讨论未来的机会！