瑞银详解中国AI成本革命与Kimi K3效应及下半年竞争

7月24日消息，在2026年世界人工智能大会落幕不久、国产大模型Kimi K3引发“第二个DeepSeek时刻”热议的背景下，瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮在一场线上分享会上，系统拆解了中国AI行业的底层竞争力。他的核心判断是：中国AI模型已经形成了一套贯穿训练、推理与基建的系统性成本优势，这不仅是数字上的“便宜”，更是结构性的效率领先。而且，随着企业用户从“烧钱抢市场”转向“ROI驱动的预算管理”，这一优势正在加速显现，甚至可能重塑全球大模型的商业格局。 **成本优势不是“烧钱补贴”，而是结构性的** 投资者常问一个问题：“中国模型为什么这么便宜？”熊玮的回答很直接：这背后不仅是价格战，而是训练与推理两个环节都实现了效率领先。 从训练端看，中国头部模型的算力成本仅为美国对标模型的约1/10。这里面有几个关键因素：参数量更小是个表面原因，更深层的是架构设计上的创新、GPU利用率的优化，以及从一开始就坚持“性能与成本平衡”的策略。美国同行更倾向于不计成本地追求绝对性能提升，而中国厂商则从起步就把AI普惠作为推广目标，这种战略取向决定了成本结构的不同。 在推理端，差距同样明显。中国模型厂的API定价通常是海外同级模型的10%到20%，而且不是亏损获客。根据调研数据，中国模型厂的API业务毛利率可以达到20%到40%，虽然低于美国同行，但已经属于健康水平。支撑这一成本结构的有三层因素：模型架构（比如MOE激活参数比例仅个位数至10%，远低于美国的15%到30%）、工程调度（头部玩家GPU利用率超过70%，行业平均只有40%到50%）、以及基建成本（电力、数据中心配套明显更便宜）。 **Token ROI时代：开源模型正从“备选”变为“优选”** 熊玮特别强调了一个行业趋势：企业用户正在从早期的“token maxxing”转向更加理性的ROI驱动型AI消费。什么意思？就是越来越多的企业开始担心“AI账单膨胀”，它们开始主动寻找性价比更高的方案。而这一趋势，恰好与中国开源模型的崛起同频共振。 过去，开源模型在性能上往往达不到企业级门槛，但如今情况已经变了。头部中国开源模型与闭源模型之间的性能差距正在大幅收窄。第三方数据显示，开源模型的使用量正从低基数快速攀升，企业不仅把它当作控制成本的工具，更因为其性能达标，开始将部分工作流迁移至开源模型上。已经有海外企业公开讨论，考虑将某些任务交由中国的开源模型承担。如果这一趋势持续下去，中国模型有望在全球企业AI预算中切下更大的一块蛋糕。 **Kimi K3发布，不止是“第二个DeepSeek时刻”** 近期最受瞩目的行业事件，毫无疑问是Kimi K3的推出。熊玮的评价是：将其称为“第二个DeepSeek时刻”并不为过。K3再次向世界证明，中国模型能在成本极致优化的同时，将性能逼近全球第一梯队——比如Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol。K3不仅是全球开源模型中参数量最大的之一，其定价也定在了国产模型的高端区间，这说明“真正的好模型有溢价权，也有用户愿意买单”。 更重要的是，K3的开源属性进一步繁荣了中国本就活跃的开源生态，同时也倒逼海外闭源巨头开始调整token定价。熊玮判断，开源模型的强劲势头正在改变全球竞争格局，而中国厂商凭借持续的技术创新，有望在性能追赶与成本领先的双轨上保持长期竞争力。 **下半年三大焦点：性能、变&现与算力供给** 展望2026年下半年，熊玮提出了三个关键观察维度： - **模型性能**：行业迭代速度仍然很快，大约每1.5到2个月就会有一轮密集发布。但领先玩家的“track record”（历史表现记录）正在趋于稳定。尤其在coding赛道，数据飞轮效应和AI自我进化研究，可能会进一步巩固头部优势。 - **变&现空间**：AI coding正在从程序员群体破圈，向高级白领与知识工作者扩展。而多模态模型则成为中国厂商的“相对优势区”——全球高质量视频生成模型供应商中，中国公司占据领先位置。 - **算力供需**：目前的现实是，算力需求远大于供给，而且推理端受限直接制约了收入转化。熊玮呼吁国产芯片在量和性能上加速提升，否则无论是模型训练升级还是商业扩张，都将遭遇瓶颈。 **中美对比：中国云厂商更“稳健”，开源路线或动态调整** 针对市场关心的中美云厂商资本开支差异，熊玮指出，中国互联网大厂的AI投入“更加prudent（审慎）”，管理层天然重视ROI，即便加码也走长期可持续路线。因此，“去年我们就不认为中国有AI泡沫”——这句话其实可以理解为行业共识。 至于“中国模型厂商是否过多”的疑虑，熊玮区分了两类玩家：AI初创实验室（如DeepSeek、智谱、Kimi）以模型研发为核心使命，而科技大厂的AI策略则与其既有生态深度绑定。两者的终局未必是简单的洗牌。 关于开源与闭源的路线选择，熊玮认为，中国当前选择开源，是“牺牲部分变&现上行空间，换取更大adoption”的战略理性。未来是否转向闭源，将取决于市场需求、商业化目标与产业链供给的动态平衡。 “全球能真正竞争大模型的只有中美两国，而中国已经用成本优势证明了自己不仅是追赶者，更是效率规则的重新定义者。”随着Kimi K3点燃新一轮关注，中国AI模型在下半年的全球舞台上，究竟能走多远、飞多高，值得持续关注。