高盛在7月11日（周五）发布了一份题为《谁将成为中国AI大模型行业的长期赢家？》的深度研报，首次以竞争定位框架向客户系统性地分析和推荐中国AI模型。这可能是2026年迄今为止最具象征意义的AI产业事件之一：华尔街最建制派的投行，正在告诉全球机构投资者该用哪些中国模型。
这份由分析师Ronald Keung主导的报告构建了一个三维评估框架——定价能力、成本优势和财务实力——对中国的AI大模型公司进行了定位。报告结论明确：在基础文本模型领域，智谱和DeepSeek处于最强位置；在多模态和视频生成领域，字节跳动凭借Seedance领跑。高盛对智谱给出了首次覆盖评级（中性，目标估值1100亿美元），同时维持对MiniMax和快手的买入评级。
四款模型占据全球开源前五中的四席
报告推荐的模型阵容与此前行业共识高度吻合：DeepSeek V4、Moonshot AI的Kimi K2.6、智谱的GLM-5（及最新GLM-5.2）、以及阿里Qwen3.5。这四款模型在全球开源权重模型中占据了前五名中的四个位置，仅有Meta的Llama系列尚能挤入这个行列。
从技术路线看，这些模型各有明确的差异化定位。DeepSeek V4以极致性价比著称，其V4 Pro输出价格约为每百万token 0.44美元。Kimi K2.6以1.04万亿总参数的超大规模MoE架构和128K无损长上下文领先。GLM-5系列在工具调用和Agent能力上建立优势，BFCL v3函数调用得分77.8%领先同类。Qwen3.5则以119种语言的支持和可控思考模式（thinking/non-thinking切换）占据多语言和灵活部署的利基。
阿里云近期还推出了Qwen3.6-Max-Preview，在Agent编码能力上有明显提升。字节跳动的Seedance视频生成模型据LatePost和36Kr报道，毛利率高达70%，ARR年化收入已超过20亿美元。
70倍差价的CFO论证
理解这份报告的市场影响，必须回到一个越来越难以回避的成本算术。
DeepSeek V4的输出价格约为每百万token 0.44美元。作为对比，OpenAI GPT-5.6 Sol的定价约为每百万token 30美元。这是大约70倍的差价。即便与Google Gemini或Anthropic Claude Sonnet相比——通常定价在每百万token 4到15美元之间——中国模型的成本仍然低一个数量级。
高盛的报告进一步指出，中国高端模型的API定价大致在每百万token 1美元左右，仅相当于美系同类产品（4-8美元）的10-25%。而低端模型的价格可以低至每百万token 0.06-0.20美元。
这里的关键不是"全面替代"。在需要最高可靠性的前沿推理任务、安全关键场景或涉及敏感数据的部署中，GPT-5.6 Sol和Claude Sonnet仍然保持优势。但对于占据企业token消费大头的批量低风险工作负载——文档摘要、文本分类、信息提取、客服对话——一个CFO面对"80-90%的能力，1/70的价格"这个论证时，几乎没有拒绝的理由。
高盛预计，中国AI模型的API和订阅收入将从2026年的约350亿元人民币增长至2030年的8790亿元，日均token消费量在四年内增长约25倍。这个预测背后的驱动力是双重的：开源权重策略加速了开发者生态的锁定效应，同时企业客户正在意识到可以以美国供应商的零头部署AI方案。
地缘张力：防御与推荐同时进行
这份报告的时机充满了讽刺性的张力。
就在数周前，OpenAI、Anthropic和Google达成合作，联合阻止中国实验室对其前沿模型进行蒸馏——这种技术可以让学生模型从更强大的教师模型中进行学习。几乎在同一时间，华盛顿继续收紧对中国的先进芯片出口管制，华为昇腾910C和950系列芯片预计在2026年下半年扩大量产以应对这一缺口。
而此刻，美国最大的投资银行正在向客户推荐使用中国AI模型。
这种矛盾并非高盛独有。据高盛报告，截至2026年1月，全球共同基金经理对中国股票在全球科技组合中的配置仅为1.2%——严重低配。报告建议投资者做多中国AI价值链，涵盖电力、半导体、AI基础设施、模型和应用层。同周，贝莱德也发布了将中国AI投资视为选股而非区域性交易的观点。
与这份华尔街热度形成呼应的是，智谱创始人唐杰（亦有报道引用CEO张鹏）本周通过彭博社公开主张"前沿AI应保持广泛可及，而非由少数人控制"。这不是哲学表态——智谱的GLM-5.2模型在多个独立评测中已经缩小了与美国前沿模型的差距，被部分业内人士称为"又一个DeepSeek时刻"。
从好奇到配置：中国AI模型的身份转变
高盛这份报告的意义，不在于它说出了什么此前未知的技术事实——DeepSeek、Kimi、GLM和Qwen的能力已经被开发者社区反复验证。它的意义在于形式：一份由华尔街最受尊敬的投行发布的、使用正式估值框架的、面向机构客户的推荐报告。
这标志着中国AI模型在西方资本市场中完成了从"技术猎奇"到"可配置资产"的身份转换。CNBC以"Goldman Sachs picks its favorite Chinese AI models"为标题进行了报道——这个标题本身就传递了一个清晰的信号。
对于企业AI采购决策者而言，这份报告提供了一个即便不考虑中国市场的通用启示：AI模型市场正在形成两层结构。顶层是少数美系闭源模型占据的前沿能力高地，底层是一个快速扩展的高性价比开源权重模型生态——而这个生态目前由中国实验室主导。
高盛没有回避一个核心不确定性：数据安全和地缘政治风险仍然是中国模型进入欧美企业市场的主要障碍。但报告的态度很明确——当成本差距达到70倍，市场自然会在风险和价值之间找到平衡点。钱总是能找到价值所在。真正值得关注的问题不是企业会不会用中国模型，而是华盛顿还打算假装这个选择不存在多久。
