Investment Research · AI Sector
中国AI产业的
五大核心辩论
2026年中期 · 产业投资参考
基于高盛研究报告核心辩论梳理
辩论一
01
中美大模型性能差距收窄还是拉大？
核心结论
差距持续收窄，定价权与ARR同步提升
- 算力约束走出效率路线：靠架构优化、数据质量和后训练优化，用更少芯片实现性能突破
- 多模态突围：Seedance 2.0、happy horse 做到全球 SOTA
- 平均定价持续上行：性能每靠近美国一个百分点，定价权上一个台阶
辩论二
02
竞争白热化，护城河在哪里？
核心结论
碎片化是初期必然，差异化才是最终胜负手。定价权来自编码能力、多模态实例、任务完成率。
💡 收费模式演变：从按 Token 收费 → 按成功完成任务收费
- 独立AI厂商：组织效率与决策敏捷性制胜（Mini Max 在 200–300 亿参数模型里仍是全球头部）
- 互联网巨头：核心业务充沛现金流支撑云基建，但需独立激励机制留住顶尖 AI 人才
- 未来定价权不来自参数规模，而来自编码能力与多模态实例
辩论三
03
Token 需求爆发能否持续？
核心结论
多年增长可持续，资本开支健康可控
日均 Token 消耗
140万亿
持续高速增长中
中国云厂 Capex / 运营现金流
60%
vs 美国 90%，仍有空间
- 企业端需求刚起步：AI 智能体正在接管 7×24 小时任务
- 2026下半年—2028年资本开支仍有充足提升空间
- Token 价格上行空间 → 收入增长与利润率改善
☁️ 云与数据中心 = 互联网行业首选细分赛道
辩论四
04
国产芯片切换会带来哪些影响？
核心结论
2026–2028 全面加速，短期有供给瓶颈，长期彻底摆脱海外供应链约束
🔧 华为昇腾 910C / 950 · 2026 下半年规模化量产
- 主流大模型全部在做国产芯片首日适配——已不是选择题而是必答题
- 阿里平头哥等互联网巨头自研芯片持续推进
- 长期：极致算力效率架构弥补硬件差距 → 算力优化能力成为核心竞争力
辩论五
05
OS 级 vs App 内 Agent 路线之争
核心结论
OS 级智能体是深刻的范式革命，中期直接冲击传统 App 流量入口
豆包用户时长占比
63%
用户日均使用时长占比持续攀升
- 若 OS 级智能体成默认交互界面，独立 App 将沦为后端工具服务商
- 腾讯、阿里加码 App 内智能体商业能力守住基本盘
- 互操作性、数据权限、生态控制权争夺将异常激烈
中国AI产业正在从参数竞赛的上半场，进入能力兑现的下半场。
效率优先、多模态突围、企业端与消费端双轮驱动
短期股价波动源于竞争格局担忧，长期价值来自技术实力带来的定价权与商业场景持续落地