“赢家通吃”的核心论

根据摩根大通的分析，中国LLM市场正在快速整合。该行明确指出，当前时期是“在开源浪潮中，中国AI进入 ‘赢家通吃’阶段” 。这并非铁板一块的“赢家独占”，而是头部厂商获取不成比例的价值份额 。

摩根大通中国股票研究主管Alex Yao（姚橙）认为，最终的赢家将由企业价值转化能力，而非谁的模型在排行榜上最聪明来决定 。关注点已转向企业工作流、API消耗、编码工具和智能体等商业化路径 。摩根大通预测，中国主要大模型的年度经常性收入（ARR）将在2026年实现约 4到7倍 的增长 。

开源策略造成的结构性鸿沟

摩根大通分析的另一支柱，是开源策略造成的一个结构性鸿沟 。该行2026年7月的报告指出，那些持续拥有顶尖开源权重模型的公司，可以通过商业化创造出“巨大的选择权价值” 。相反，落后的模型则会迅速商品化，难以获得任何议价能力 。

这会形成一个自我强化的循环：顶尖模型吸引更多用户和开发者，从而产生更多数据和收入，进而资助下一轮模型迭代。而较弱的模型，即便是开源的，也容易陷入“低价值陷阱”，虽被使用但无法有效变现 。

DeepSeek V4 Pro：价格冲击波

深度求索（DeepSeek）的V4 Pro模型是重塑市场的极端价格压力的最佳例证。其定价优势十分显著：

• 永久75%价格下调：2026年5月，DeepSeek将V4 Pro的75%折扣永久化，输出定价为每百万Token 0.87美元 。
• 激进的成本优势：这意味着在同等智能水平下，V4 Pro的输入定价比GPT-5.5便宜近 12倍，比Claude Opus 4.8便宜 7倍 。
• 近乎相同的性能：V4 Pro在SWE-bench Verified编码测试中获得80.6%的分数，仅比Claude Opus 4.6低0.2个百分点，但后者的输出定价为每百万Token 25美元，价差高达 7倍 。
• 结构性成本优势：摩根大通在2026年5月的一份报告中指出，只有DeepSeek自有的基础设施才能以顶级的效率运行V4。其官方API与第三方云管道的缓存命中输入成本差异高达约 40倍，凸显了其第一方结构性优势 。

根据摩根大通的看法，市场最初将V4误读为对中国其他AI公司的竞争威胁，但该行认为，V4实际上强化了支撑中国本土大模型变现的四个关键支柱中的三个 。

摩根大通截然不同的评级：智谱AI vs. MiniMax

“赢家通吃”论点最具体的体现，是摩根大通对两家中国领先AI公司——智谱AI（Zhipu AI）和MiniMax——截然不同的评级处理 。

智谱AI（02513.HK）——增持，目标价升至2000港元

摩根大通在短时间内连续三次上调智谱的目标价：

• 2026年6月15日：从950港元上调至 1400港元，理由是其模型可见性和定价权
• 2026年6月22日：进一步上调至 1800港元（基于2030年盈利预测的30倍远期市盈率）
• 2026年7月8日：上调至2026年12月的 2000港元，认为GLM-5.2模型证明“开源权重的商业化可以为领先的模型提供商创造显著的选择权价值”

该行还将智谱2026至2030财年的收入预测上调了 26%至42%，并下调了调整后净亏损预期 。消息公布后，智谱股价一度飙升 48% 。

MiniMax（00100.HK）——中性，目标价降至300港元

几乎在同一时间，摩根大通下调了MiniMax的评级：

• 2026年6月14日：从“增持”下调至 “中性”，目标价从 1100港元断崖式下调至400港元
• 2026年7月8日：目标价进一步下调至 300港元，反映其“有限的定价权和疲弱的商业化前景”

该行的理由：自M2模型以来，MiniMax 尚未推出新的国内顶尖模型，在核心模型能力上已落后于同行 。其6月1日发布的M3模型在Code Arena WebDev基准测试中排名第四，但未能拉近与头部模型的差距 。摩根大通还指出，MiniMax除了在狭窄的娱乐场景中，其“分发渠道和品牌认知度都很薄弱” 。

对比极其鲜明：智谱通过持续的模型迭代（尤其是GLM-5.2）赢得了定价权和“增持”评级；而MiniMax因无力跟上顶尖模型的迭代步伐，导致其获得“中性”评级，目标价在一个月内被砍掉了约 73% 。

更广泛的背景：全球对中国AI的采纳激增

摩根大通的分析建立在一个中国AI模型全球采用率快速增长的背景之下。

OpenRouter流量主导：根据摩根大通资产管理策略师Michael Cembalest引用的数据，到2026年4月，中国模型占据了OpenRouter平台超过 45%的流量，成为该全球最大AI聚合平台上Token消耗的主力 。到2026年5月下旬，中国AI模型正以前所未有的速度在全球使用量排行榜上攀升 。

对比美国前沿模型的成本优势：中国模型在性能接近美国前沿模型的同时，提供 60%至90%的成本优势 。仅DeepSeek V4 Pro的输入定价就比GPT-5.5便宜约12倍 。这种经济优势在对推理要求较高的企业级工作负载中最为显著 。

阿里巴巴的Qwen：采用率与收入的悖论：到2026年1月，阿里巴巴的Qwen已成为 全球下载量最大的开源AI系统 。然而，摩根大通指出，Qwen在 收入转化方面面临重大挑战——这正揭示了“赢家通吃”动态的核心矛盾：开源采纳并不会自动转化为定价权或可持续的收入 。更广泛的中国AI生态系统已快速发展出538个已注册的大模型（截至2025年9月，此前在2023年10月仅为14个），但其中大部分能力已被引导至那些 免费或近乎免费 以最大化用户数量为目的的开源低成本模型中 。

关键提示

• 摩根大通的分析明确聚焦于 商业化和变现，而非技术领先地位——该行警告称，仅凭模型能力不足以构成投资亮点 。
• 深度求索（DeepSeek）本身 并未公开上市，因此摩根大通的评级针对的是其他公司（如智谱、MiniMax，并间接涉及阿里巴巴、百度） 。
• MiniMax的300港元目标价，相比最初1100港元的初始目标，在一个月内累计下跌约 73%，这反映出摩根大通面对开源商品化动态时的快速调整 。

“赢家通吃”的核心论

根据摩根大通的分析，中国LLM市场正在快速整合。该行明确指出，当前时期是“在开源浪潮中，中国AI进入 ‘赢家通吃’阶段” 。这并非铁板一块的“赢家独占”，而是头部厂商获取不成比例的价值份额 。

摩根大通中国股票研究主管Alex Yao（姚橙）认为，最终的赢家将由企业价值转化能力，而非谁的模型在排行榜上最聪明来决定 。关注点已转向企业工作流、API消耗、编码工具和智能体等商业化路径 。摩根大通预测，中国主要大模型的年度经常性收入（ARR）将在2026年实现约 4到7倍 的增长 。

开源策略造成的结构性鸿沟

摩根大通分析的另一支柱，是开源策略造成的一个结构性鸿沟 。该行2026年7月的报告指出，那些持续拥有顶尖开源权重模型的公司，可以通过商业化创造出“巨大的选择权价值” 。相反，落后的模型则会迅速商品化，难以获得任何议价能力 。

这会形成一个自我强化的循环：顶尖模型吸引更多用户和开发者，从而产生更多数据和收入，进而资助下一轮模型迭代。而较弱的模型，即便是开源的，也容易陷入“低价值陷阱”，虽被使用但无法有效变现 。

DeepSeek V4 Pro：价格冲击波

深度求索（DeepSeek）的V4 Pro模型是重塑市场的极端价格压力的最佳例证。其定价优势十分显著：

• 永久75%价格下调：2026年5月，DeepSeek将V4 Pro的75%折扣永久化，输出定价为每百万Token 0.87美元 。
• 激进的成本优势：这意味着在同等智能水平下，V4 Pro的输入定价比GPT-5.5便宜近 12倍，比Claude Opus 4.8便宜 7倍 。
• 近乎相同的性能：V4 Pro在SWE-bench Verified编码测试中获得80.6%的分数，仅比Claude Opus 4.6低0.2个百分点，但后者的输出定价为每百万Token 25美元，价差高达 7倍 。
• 结构性成本优势：摩根大通在2026年5月的一份报告中指出，只有DeepSeek自有的基础设施才能以顶级的效率运行V4。其官方API与第三方云管道的缓存命中输入成本差异高达约 40倍，凸显了其第一方结构性优势 。

根据摩根大通的看法，市场最初将V4误读为对中国其他AI公司的竞争威胁，但该行认为，V4实际上强化了支撑中国本土大模型变现的四个关键支柱中的三个 。

摩根大通截然不同的评级：智谱AI vs. MiniMax

“赢家通吃”论点最具体的体现，是摩根大通对两家中国领先AI公司——智谱AI（Zhipu AI）和MiniMax——截然不同的评级处理 。

智谱AI（02513.HK）——增持，目标价升至2000港元

摩根大通在短时间内连续三次上调智谱的目标价：

• 2026年6月15日：从950港元上调至 1400港元，理由是其模型可见性和定价权
• 2026年6月22日：进一步上调至 1800港元（基于2030年盈利预测的30倍远期市盈率）
• 2026年7月8日：上调至2026年12月的 2000港元，认为GLM-5.2模型证明“开源权重的商业化可以为领先的模型提供商创造显著的选择权价值”

该行还将智谱2026至2030财年的收入预测上调了 26%至42%，并下调了调整后净亏损预期 。消息公布后，智谱股价一度飙升 48% 。

MiniMax（00100.HK）——中性，目标价降至300港元

几乎在同一时间，摩根大通下调了MiniMax的评级：

• 2026年6月14日：从“增持”下调至 “中性”，目标价从 1100港元断崖式下调至400港元
• 2026年7月8日：目标价进一步下调至 300港元，反映其“有限的定价权和疲弱的商业化前景”

该行的理由：自M2模型以来，MiniMax 尚未推出新的国内顶尖模型，在核心模型能力上已落后于同行 。其6月1日发布的M3模型在Code Arena WebDev基准测试中排名第四，但未能拉近与头部模型的差距 。摩根大通还指出，MiniMax除了在狭窄的娱乐场景中，其“分发渠道和品牌认知度都很薄弱” 。

对比极其鲜明：智谱通过持续的模型迭代（尤其是GLM-5.2）赢得了定价权和“增持”评级；而MiniMax因无力跟上顶尖模型的迭代步伐，导致其获得“中性”评级，目标价在一个月内被砍掉了约 73% 。

更广泛的背景：全球对中国AI的采纳激增

摩根大通的分析建立在一个中国AI模型全球采用率快速增长的背景之下。

OpenRouter流量主导：根据摩根大通资产管理策略师Michael Cembalest引用的数据，到2026年4月，中国模型占据了OpenRouter平台超过 45%的流量，成为该全球最大AI聚合平台上Token消耗的主力 。到2026年5月下旬，中国AI模型正以前所未有的速度在全球使用量排行榜上攀升 。

对比美国前沿模型的成本优势：中国模型在性能接近美国前沿模型的同时，提供 60%至90%的成本优势 。仅DeepSeek V4 Pro的输入定价就比GPT-5.5便宜约12倍 。这种经济优势在对推理要求较高的企业级工作负载中最为显著 。

阿里巴巴的Qwen：采用率与收入的悖论：到2026年1月，阿里巴巴的Qwen已成为 全球下载量最大的开源AI系统 。然而，摩根大通指出，Qwen在 收入转化方面面临重大挑战——这正揭示了“赢家通吃”动态的核心矛盾：开源采纳并不会自动转化为定价权或可持续的收入 。更广泛的中国AI生态系统已快速发展出538个已注册的大模型（截至2025年9月，此前在2023年10月仅为14个），但其中大部分能力已被引导至那些 免费或近乎免费 以最大化用户数量为目的的开源低成本模型中 。

关键提示

• 摩根大通的分析明确聚焦于 商业化和变现，而非技术领先地位——该行警告称，仅凭模型能力不足以构成投资亮点 。
• 深度求索（DeepSeek）本身 并未公开上市，因此摩根大通的评级针对的是其他公司（如智谱、MiniMax，并间接涉及阿里巴巴、百度） 。
• MiniMax的300港元目标价，相比最初1100港元的初始目标，在一个月内累计下跌约 73%，这反映出摩根大通面对开源商品化动态时的快速调整 。