定價觸底回升，參數規模躍升，中國大模型行業的競爭主軸正在切換。

中國大模型市場長期被貼上"價格戰"標籤，但摩根士丹利在8月9日發布的最新研報中表示，這一判斷正在失效。研報指出，行業正從價格競爭轉向以智能能力驅動的商業化，三大結構性變化正在同步發生：定價趨於理性、開源授權收緊、模型參數規模躍升。

這一判斷的直接觸發點是DeepSeek的定價動作。DeepSeek於2026年8月8日宣佈將大幅上調API價格，這對於一家長期以"高性能+極低定價"著稱的廠商而言，意義遠超單純的價格調整——它被摩根士丹利分析師Gary Yu和Lydia Lin解讀為行業定價紀律改善的積極信號。

定價轉向的背後，是更深層的商業邏輯重塑。分析師認為，模型智能，而非價格，纔是大模型競爭的終極壁壘。頭部廠商可以向下推出低價輕量版本，但中等水平的廠商想要反向突破至頂尖模型，難度則大得多——這種不對稱性，決定了純粹的價格戰並非可持續策略。而誰能維持「更強模型→更多收入→更大投入→再次提升」的正向飛輪，誰纔是真正的贏家。

定價觸底：DeepSeek漲價是信號，不是偶然

在過去很長一段時間，中國大模型的API均價持續走低，這也是市場擔憂"價格戰"將拖累整個行業盈利能力的核心依據。

但數據顯示，拐點可能已經出現。據摩根士丹利研報，以字節跳動、阿里、百度、騰訊、MiniMax、智譜、月之暗面及DeepSeek為樣本統計，中國大模型平均API輸出價格從2025年一季度的約12.2元/百萬tokens，已回升至2026年二季度的21.9元/百萬tokens。

DeepSeek此次漲價，分析師認為背後有三個驅動因素：一是V4模型需求旺盛，支撐更強的定價能力；二是廠商需要在市場份額與毛利率之間尋求平衡，以持續投入前沿模型研發；三是更多使用國產芯片可能帶來更高的推理成本。

分析師的結論是：價格戰不是可持續的競爭策略。隨着模型智能和規模持續提升，中國新一代大模型的定價將趨勢性走高，競爭維度將越來越多地從價格轉向能力與容量。

從上面的散點圖中可以直觀看到，模型智能指數越高，API輸出定價也越高，K3和Qwen3.8-Max處於圖表右上方的高價高智能象限，而V4-Flash則位於低價低智能區間——價格與能力的正相關關係正在逐步形成。

授權收緊：從「免費用」到「超規模就得談錢」

開源模型是另一個變量。市場的普遍擔憂是：開源權重模型的廣泛傳播，將進一步壓低AI基礎設施需求，加劇行業商品化。摩根士丹利對此持不同看法。

分析師指出，更便宜、更高效的開源模型應通過"傑文斯悖論"（Jevons Paradox）拉動更高的使用量——推理成本下降會催生更大需求，從而加速AI滲透。調查數據顯示，63%的受訪企業同時使用開源和閉源模型。

更重要的變化在於授權條款的演變。中國大模型廠商過去普遍採用Apache 2.0或MIT等寬鬆開源許可（L1級），允許第三方自由部署和商業化。但研報顯示，廠商正加速向更嚴格的L2/L3授權遷移。

具體案例包括：月之暗面的K3許可要求，年收入超過2000萬美元的MaaS服務商必須單獨簽署商業協議；據媒體爆料，阿里巴巴可能對大規模使用未來Qwen開源模型的用戶引入收入分成要求。

這一變化意味着，大模型廠商的變現路徑正在從單一的API直銷（1P）擴展至與雲服務商及模型聚合平台的收入分成（3P），可尋址的ARR池隨之擴大。

參數躍升：中國大模型正式進入萬億參數時代

2026年上半年，中國主流開源大模型的參數規模普遍低於1萬億。7月，月之暗面發布的Kimi K3以2.8萬億參數打破這一天花板，成為首個跨越2萬億參數門檻的中國主流開源大模型。

緊隨其後，阿里Qwen3.8-Max達到2.4萬億參數。據分析，2-3萬億參數將在2026年下半年逐步成為中國前沿模型的基準線，多款重量級產品正在路上：MiniMax M3 Pro（預計9-10月，2.7萬億參數）、智譜下一代GLM模型（預計10月）、以及可能發布的阿里Qwen4。據晚點LatePost 2026年8月6日的報道，字節跳動還在探索5萬億參數以上的模型。

參數規模提升的意義，不僅是性能指標的改善，更是競爭壁壘的系統性抬高。分析師指出，大參數模型的訓練不只需要更多資金和算力，還對推理效率、基礎設施優化、工程執行能力以及孖展能力提出更高要求。

這與資本密集型行業的規律類似：越往高端走，進入門檻越高，強者越強。分析師認為，隨着前沿模型規模持續擴大，行業將進一步向資源充裕的頭部玩家集中。

飛輪邏輯：商業化與AGI並非對立

分析師認為，商業化和AGI是相輔相成的，而非相互競爭的目標。

更強的商業化提供資金，支撐前沿模型研發；更強的前沿智能反過來推動商業化變現。兩者形成正向循環——更好的模型→更強的用戶採納和變現→更多的訓練和算力投入→持續的模型迭代。

分析師認為，真正的護城河不是暫時的排行榜第一，而是能否持續運轉這個飛輪。頭部廠商可以輕易向下推出低價輕量模型覆蓋大衆市場，但中等廠商想要向上突破至頂尖水平，難度完全不在一個量級。

智譜：飛輪正在形成，目標價升至1700港元

摩根士丹利將智譜目標價從990港元大幅上調72%至1700港元，並將2026年ARR預測從10億美元上調至20億美元，對應2027年市銷率約42倍。

智譜的飛輪正在加速形成，支撐這一判斷的有三個維度：

模型性能：GLM-5.2已躋身全球頂級大模型陣營，不僅在基準測試中表現突出，在全球開發者社區中也獲得正面反饋。據研報，智譜首席科學家唐傑（Jie Tang）於2026年6月16日在X平台發文表示，公司將在2027年一季度前發布一款達到當前最佳美國大模型水平的產品。分析師預計智譜將提前實現這一目標，時間節點為2026年10月。

算力供給：推理算力，尤其是海外算力，一直是制約智譜 ARR增長的瓶頸。目前智譜已與AWS展開談判，GLM-5.2 API已完成AWS Marketplace的集成。摩根士丹利預計這一3P合作模式將進一步擴展至其他海外雲服務商和API平台。

孖展循環：2026年7月13日，智譜完成H股配股，募資314億港元（約40億美元），攤薄比例4.25%。公司計劃將其中55%（約22億美元）用於模型訓練和算力擴張。此外，潛在的A股上市可進一步提供約150億元人民幣資金。

MiniMax：短期承壓，但看多理由仍在

摩根士丹利將MiniMax目標價從1100港元小幅下調18%至900港元，維持2026年ARR預測10億美元不變（與公司指引一致），對應2027年市銷率約32倍。

MiniMax近期股價承壓明顯：M3模型於6月1日發布後，因參數規模偏小（總參數4280億，活躍參數僅230億）、價格較M2.7翻倍，以及編程能力相對不足，在開發者社區引發負面反饋，股價從6月1日高點下跌最多達77%。7月8日，基石投資者及Pre-IPO投資者解禁，流通股比例從總股本的5.44%驟升至54.38%，進一步加大拋壓。

但分析師表示對MiniMax"並不那麼悲觀"，理由有四：

M3 Pro是真正的催化劑：分析師將當前M3視為測試新架構（MiniMax稀疏注意力機制）的實驗版本，而非完整產品。MiniMax已宣佈M3 Pro將於9-10月推出，總參數達2.7萬億，有望成為屆時參數規模最大的中國大模型，並展現定價能力。

大模型不只是編程：分析師認為，編程是AI場景中率先跨越技術和商業化拐點的領域，但不是全部。未來大模型將滲透至法律、金融、諮詢、醫療等更廣泛的知識工作者市場。MiniMax一直專注於垂直行業訓練數據，並於2026年5月啓動"10倍團隊"計劃，廣納各行業專家。

多模態被低估：視頻模型市場商業價值可觀，競爭相對大模型市場較低。MiniMax於2026年7月發布的H3視頻模型，性能超越全球同類產品並獲得正面反饋，有望重新加速MiniMax多模態ARR增長。

孖展支撐：MiniMax於2026年7月10日宣佈配股募資95億港元（約12億美元），同時發行1年期可轉債募資65億港元（約8億美元），轉換價格為335港元。公司計劃將配股和可轉債所募資金的80%（約16億美元）用於模型訓練和算力擴張，10%用於Harness產品的全球商業化。潛在的A股上市將進一步拓寬孖展渠道。

MiniMax創始人兼CTO Dr. Yan Junjie在7月10日的內部信中表示，在公司達到AGI目標之前，他不會領取薪酬，並將在未來四年內從個人賬戶捐出公司4%的股份用於員工激勵，另捐出1%設立專項基金支持開源社區。

研發投入大幅上調：高壁壘時代的必然代價

隨着模型參數規模躍升，兩家公司的研發投入預測均大幅上修。分析師將智譜和MiniMax的2027年研發費用預測均上調至10億美元以上，以反映訓練大參數模型所需的更高投入。

具體而言，智譜 2026-2028年收入預測分別上調37.3%、53.1%和56.7%；MiniMax同期收入預測分別上調104.2%、71.1%和99.2%。

兩家公司均處於虧損階段，摩根士丹利預計智譜最早在2028年實現盈虧平衡，屆時雲端部署業務收入的快速擴張將超越研發支出的增速。