中美差距快速縮小：數字資產一年內從998飆升至萬億

中美AI大模型的差距，真的在悄悄縮??？高盛剛出的深度報告，把當前AI投資圈最吵的5個辯題扒了個底朝天，從模型性能到競爭格局，從token增長到國產芯片，再到消費端AI入口的生死戰，每一個都關系到未來幾年的投資方向！今天就把這些干貨一次性講透，看完你就知道該押注誰了。

高盛的報告里明確說，從多項基準測試看，中國AI模型在定價競爭力、推理速度和智能體任務完成率上表現突出，和美國GPT、Opus、Gemini這些領先模型的差距，在部分維度已經收窄。更關鍵的是，這種收窄直接帶動了中國模型的定價能力和年化經常性收入（ARR）改善，接下來復雜編程和多模態會是決定勝負的關鍵戰場。

有意思的是，因為算力緊張，中國AI企業走出了一條獨特的路，不拼芯片數量，而是靠優化訓練和推理效率、提升數據質量、做訓練后優化，用更少的芯片和內存搭高效架構。而且隨著美國頂尖模型對中國用戶的訪問限制越來越嚴，中國模型在高價值場景（比如編程）的使用率會越來越高，形成數據飛輪。

投資者最擔心的三個問題：

一是入場門檻越來越低，市場碎片化，新模型的訓練周期不到三個月，說明中等規模廠商的開發成本在快速下降。

二是200億到3000億參數的模型競爭白熱化，這可是智能體應用的主戰場，MiniMax M2.7雖然有名，但DeepSeek V4 Flash、Hy3.0、MiMo V2.5都在搶蛋糕。

三是定價戰風險，Hy3預覽免費版一度登頂OpenRouter用量榜，但高盛說免費期不會長，全球算力緊張會支撐中國模型的定價能力。

高盛的判斷是：獨立AI公司勝在組織高效、決策快；互聯網大廠有現金流優勢，能抓AI基礎設施和云機會，但得給AI芯片和團隊獨立激勵，不然留不住人才。未來定價權要看編程能力、多模態和任務完成率，甚至可能從按token收費變成按任務成功付費。

Token消耗量是AI云服務增長的核心。國家數據局的數據顯示，中國3月日均token使用量超過140萬億，比2024年初的1000億增長了千倍，環比2025年底也漲了40%。

資本支出方面，高盛預測2026年美國超大規模云廠商資本支出合計超7000億美元，中國超700億美元。中國云廠商資本支出占經營現金流的比例約60%，遠低于美國的90%，這意味著2026下半年到2028年還有擴張空間。

而且token定價有上行潛力，一方面是模型性能提升，另一方面是供應緊張和云服務提價傳導。Gartner的數據顯示，阿里云2025年亞太IaaS市場份額升到22.5%（2024年20.8%），全球份額升到7.7%（2024年7.2%）。

現在中國AI產業正在加速轉向國產芯片，主要方向是華為昇騰910C和950系列（預計2026下半年擴大量產），還有阿里平頭哥這樣的大廠自研芯片。高盛說，國產芯片遷移會在2026到2028年加速，但近期供應瓶頸還存在。中國AI模型訓練會越來越依賴高度優化的計算效率架構，而且內存成本上漲會推動中國超大規模云廠商近期資本支出上行，這和美國云廠商的說法是一致的。

高盛認為，任務執行能力、無縫交易功能和社交推送機制，是用戶留存和規模擴張的關鍵。

現在最火的辯題是：操作系統級Agent，和應用內Agent，誰能主導消費端AI入口？更深刻的問題是，微信這樣的封閉生態超級應用，會不會被OS級Agent蠶食流量？還是會以數據隱私為由屏蔽，引發即時通訊賽道的新競爭？

高盛把OS級Agent定性為范式轉變，中期可能占據主要流量入口，把獨立應用變成后端工具，削弱它們的用戶參與度和數據優勢。未來各方會圍繞互操作性、數據權限和生態控制權激烈博弈：騰訊、阿里這樣整合了支付、物流、社交關系鏈的大廠，可能通過深化應用內Agent商業化來守護城河；硬件廠商和獨立AI玩家則會推動更開放的生態。

看完這5個辯題，你是不是對AI投資有了更清晰的認知？現在問題來了：你覺得未來OS級Agent能取代微信這樣的超級應用嗎？或者大廠能守住自己的護城河？歡迎在評論區說出你的看法，點贊收藏這篇干貨，轉發給身邊關心AI的朋友，一起討論未來的機會！