JPMorgan「贏家通吃更多」論點：中國AI市場為何獎勵商業化，而非僅看模型表現

摩根大通中國股票研究主管Alex Yao（姚橙）認為，勝負將取決於能否將企業價值轉化為收入，而非誰的模型在排行榜上最聰明 ^TA。市場焦點已轉向透過企業工作流程、API消耗、程式碼工具和AI代理（agents）來實現變現 ^AI。摩根大通預測，中國主要LLM供應商的年度經常性收入（ARR）將在2026年增長約4倍至7倍 ^DN。

開源策略造成的結構性鴻溝

摩根大通分析的核心，是開源策略所造成的結構性鴻溝 ^D。該行2026年7月的報告指出，持續推出頂尖水平（SOTA）開放權重（open-weight）模型的企業，能透過商業化產生「顯著的選擇權價值」。相比之下，落後的模型則會被商品化，難以獲得任何定價能力 ^D。

這形成了一個自我強化的循環：頂尖模型能吸引更多使用者和開發者，進而產生更多資料和收入，再用於資助進一步的模型改進。較弱的模型即使開源，也會陷入低價值的陷阱，雖被廣泛使用，卻無法有效變現 ^DS。

DeepSeek V4 Pro：價格震撼彈

DeepSeek的V4 Pro是重塑市場的極端成本壓力最明顯的例子。其價格優勢極為顯著：

• 永久75%降價：2026年5月，DeepSeek將V4 Pro的75%折扣改為永久性，輸出 tokens 定價為每百萬 tokens 0.87美元 ^BCD。
• 極端成本優勢：此定價使V4 Pro在同等智慧水平下，價格約為GPT-5.5的1/12，以及Claude Opus 4.8的1/7 ^DD。
• 近乎相同的性能：V4 Pro在SWE-bench Verified測試中獲得80.6%的分數，與Claude Opus 4.6僅差0.2個百分點，但後者每百萬輸出 tokens 收費25美元——兩者存在7倍的價格差距 ^AC。
• 結構性成本優勢：摩根大通在2026年5月的報告中指出，只有DeepSeek的專有基礎設施能以極致的經濟效率運行V4。DeepSeek官方API與第三方管線之間的快取命中輸入（cache hit input）差異約為40倍，這凸顯了第一方業者的結構性優勢 ^NI。

摩根大通認為，市場最初將V4解讀為對其他中國AI公司的競爭威脅，但該行認為，V4實際上強化了支撐中國LLM變現的四大支柱中的三個 ^CN。

摩根大通的兩極評價：智譜AI vs. MiniMax

「贏家通吃更多」論點最具體的展現，就是摩根大通對兩家領先中國AI公司——智譜AI（Zhipu AI）和MiniMax——截然不同的評價 ^ST。

智譜AI (02513.HK) — 增持，目標價升至2,000港元

摩根大通在短時間內連續三次調升智譜的目標價：

• 2026年6月15日：從950港元調升至1,400港元，理由為模型能見度和定價能力 ^CSN
• 2026年6月22日：進一步調升至1,800港元（基於2030年盈利預測的30倍預期本益比） ^NM
• 2026年7月8日：調升至2026年12月的目標價2,000港元，理由是GLM-5.2強化了「開放權重商業化能為領先模型供應商產生顯著選擇權價值」的論點 ^DN

該行同時將智譜2026至2030財年的營收預測上調26%至42%，並下調了調整後的淨虧損預測 ^NK。在最初獲調升評級後，智譜股價一度飆升48% ^EBI。

MiniMax (00100.HK) — 中性，目標價砍至300港元

與此同時，摩根大通下調了MiniMax的評級：

• 2026年6月14日：從「增持」降評至**「中性」，目標價從1,100港元大砍至400港元** ^NB
• 2026年7月8日：目標價進一步削減至300港元，反映其「定價能力有限且商業化前景疲弱」 ^DNN

該行的理由是：MiniMax自M2模型以來未曾推出新的國內頂尖水平模型，在純模型能力方面已落後同業 ^B。其M3模型（6月1日發布）在Code Arena WebDev排名第4，但未能縮小與領先模型的差距 ^DR。摩根大通指出，在MiniMax狹隘的娛樂應用場景之外，其「分銷管道和品牌辨識度薄弱」 ^DN。

兩者的對比十分鮮明：智譜持續的模型迭代（尤其是GLM-5.2）為其贏得了定價能力和「增持」評級，而MiniMax因無法跟上頂尖水平模型的步伐，導致評級為「中性」，目標價在短短一個月內遭大砍約73% ^DI。

更廣泛的背景：全球採用中國AI的浪潮

摩根大通的分析背景，是全球對中國AI模型採用的迅速加速。

OpenRouter流量主導：根據摩根大通資產管理策略師Michael Cembalest引用的數據，截至2026年4月，中國模型佔OpenRouter流量的超過45%，在世界上最大的AI聚合平台上佔據了大部分 tokens 消耗量 ^DE。到2026年5月下旬，中國AI模型在全球使用量排名中以空前的速度飆升 ^ES。

相較於美國前沿模型的成本優勢：中國模型的成本比美國前沿模型低60-90%，同時性能已接近 ^DDN。僅DeepSeek V4 Pro一項，在輸入定價上就約比GPT-5.5便宜12倍 ^DD。對於依賴推理的企業級工作負載，經濟差距最為明顯 ^CY。

阿里巴巴的Qwen：採用率與營收的矛盾：截至2026年1月，阿里巴巴的Qwen已成為全球下載量最高的開源AI系統 ^YX。然而，摩根大通指出，Qwen在營收轉化方面面臨重大挑戰——這說明了「贏家通吃更多」動態中的核心矛盾：開源採用率並不能自動轉化為定價能力或可持續的營收 ^YX。更廣泛的中國AI生態系統已快速建立起538個已註冊的LLM（2023年10月時僅14個），但這些產能大部分被投入了開源、低成本模型，以免費或接近免費的方式提供，以最大化採用率 ^YX。

關鍵注意事項

• 摩根大通的分析明確針對商業化和變現，而非技術領先——該行警告，僅有模型能力不足以帶來投資回報 ^TAM。
• DeepSeek本身未公開上市，因此摩根大通的評級適用於其他公司（智譜、MiniMax，以及間接影響的阿里巴巴、百度） ^NI。
• MiniMax的300港元目標價，僅一個月內就從最初的1,100港元目標被砍約73%，反映摩根大通正迅速因應開源商品化的動態進行調整 ^DI。