当北京一位副局长仅花费20多元，用10亿Token“手搓”出防汛小程序时，他无意中揭开了一个全球AI博弈的事实

当北京一位副局长仅花费20多元，用10亿Token“手搓”出防汛小程序时，他无意中揭开了一个高盛用50页报告阐述的事实：中国模型的性价比已经大幅超越了美国，使得“不使用它”变成了一项需要向CFO作出合理解释的商业决策。

有趣的是，就在同一天，两件事的相关话题同步登上微博热搜“科技”板块。从深度研究到发生在身边实实在在的案例，一场中国大模型开始引领全球AI创新的叙事正在徐徐展开。

中国大模型跨过从“能用”走向“好用”的临界点

数天前，高盛全球投资研究发布《Navigating China AI Models：LLM primer—Critical point of intelligence for global proliferation》（《读懂中国大模型：大型语言模型入门指南——全球普及浪潮下的智能核心要义》）。

这份长达50页的报告，提出了一个值得关注的现象：“在AI领域消耗Token最多的两大应用——智能代理（Agent）和编程（Coding），目前已大规模迁移至中国模型上运行。这并非因为中国模型的品质超越了美国，而是因为其极低的单价，使得‘不使用它’变成了一项需要向CFO作出合理解释的商业决策。”

高盛将中国大模型发展划分为两大阶段：2025年是DeepSeek时刻，行业依托MoE架构大幅压低推理成本，核心优势落在成本效率；2026 年是智谱时刻，GLM 5.2跻身代码、智能体等高价值赛道全球第一梯队，证明国产模型性能具备全球竞争力。

简单说，前者有效降低了成本，后者提升了能力。

多项行业指标清晰印证拐点：三个月内，中国大模型跻身全球文本赛道前50%的模型新增13款；代码赛道全球前30%新增5款；智能体赛道实现从零突破，GLM-5.2稳居全球前7。

报告还特别提到，美团LongCat2.0这款1.6万亿参数MoE大模型，依托国产5万卡算力集群完成完整训练，证实国内软硬一体自主训练路线可行，有助于缓解高端芯片受限带来的压力。

高盛总结：中国AI模型不再只是海外方案的平价替代品，在各类垂直场景中已经拥有独立竞争实力。

4到8倍的价差是如何形成的？

高盛算了一笔账：一名Agent开发者每日大约消耗709万Token，在美国顶尖模型上运行，单日算力“燃料费”为52至104美元；切换至中国头部模型后，成本骤降至13美元。

这意味着，同等预算下，美国方案最多支撑25个AI Agent同步运行，中国方案则可驱动100个。对任何一位CTO而言，这道选择题的答案不言自明。

高达4至8倍的价差，源于一套环环相扣的系统性成本优势，绝非单纯依靠烧钱补贴。

技术层面的效率优化是根本。中国模型厂商充分挖掘混合专家模型（MoE）架构潜力：DeepSeek V4 Pro处理单个Token时，仅激活其1.6万亿总参数中的3%；智谱GLM 5.2 的参数激活比例也仅5.4%。相比之下，不少美国模型参数激活比例仍维持在10%左右。

这好比两家印刷厂，一家每次仅调取全书3%的内容精准印刷，另一家则需要调动10%，算力与电力消耗的差距一目了然。

除此之外，中美AI工程师3-5倍的年薪差距、不同的政策环境，都是这套低价优势体系形成的原因。

高盛提到了一个很多人存在误区，认为中国模型价格低廉源于昇腾等国产芯片单价更低。事实恰恰相反：国产单卡标价与英伟达H100相近，折算单位算力成本甚至更高。

企业选择国产算力方案，核心瞄准地方政府出台的差异化激励政策：部署英伟达芯片的数据中心往往无法申领对应补贴，采用国产芯片则可享受扶持。甘肃、贵州、内蒙古等地一度推出低至0.4元/kWh的电价补贴，成为算力“西电东送”的强劲推手。

“25倍增量”的豪赌

高盛采用严苛会计准则测算，揭开本轮价格竞争的底牌：当前相关大模型厂商息税前利润率处于-30%至-39% 的深度亏损区间。这是一场代价高昂的持续投入。

明知深陷亏损，厂商仍持续打响价格战，答案藏在高盛的预测模型中：只要2030年行业Token总消耗量达到当前25倍，规模效应就能推动利润率转正至14%-22%。

这并非无序烧钱，而是一套带有明确测算依据的战略性投入。整套商业逻辑如同高速运转的增长飞轮：首先，依托地方政府发放的算力券（可为中小企业承担最高80%的算力账单）刺激市场需求；随后以低价抢占软件开发、数据处理等Token 消耗最高频的场景，快速做大流量盘子；最终依靠海量需求提前释放规模红利，推动单位成本持续下行。

市场正在合力将行业Token均价指数（可类比Token领域的“油价”）从6月2.07美元的高点压低至当前1.67美元。价格下行并非单一企业主动降价，而是市场需求结构不可逆地向性价比更高的中国模型倾斜。

在开发者集中的OpenRouter平台，中国模型已经拿下Agent类任务85%的Token流量、代码生成任务89%的流量，趋势十分明确。

不过，巨头的竞争游戏，对中小玩家而言却是一片“血海”。高盛报告呈现出残酷的双层市场结构：高端梯队如智谱GLM5.2，依靠性能优势维持约1美元/百万Token 的定价；低端赛道价格已经内卷至0.06—0.2美元/百万Token。

市场预判，字节跳动与DeepSeek有望包揽全网80%的Token流量份额，资金实力薄弱的独立模型企业将面临巨大生存压力。

当下中国AI厂商的核心目标，不再仅仅是与美国比拼模型综合性能的“王座之争”，而是争夺全球范围内“每百万 Token 价值多少”的定价话语权。行业正沿着极致性价比路线持续推进，以短期亏损换取市场规模，依靠规模重塑行业标准。

当然，2030年实现盈利的愿景高度依赖“Token用量增长25倍”这一核心假设能否落地，同时企业还要面对海外市场准入、高端算力获取等多重不确定性风险。但站在2026年这个时间节点，这套曾在制造业、电商、新能源等多个领域屡试不爽、帮助中国企业打破全球竞争格局的发展思路，已经被复制到 AI 赛道。

当全球企业开始统一以中国模型的Token单价作为成本衡量标尺时，这场全新的竞争游戏规则，就不再由单一主体定义。

橙柿互动·都市快报 见习记者 朱婧瑀

编辑 高欣奕

审核 毛迪 陈欣文

校对 马玉君

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