JPM-中国人工智能行业：回答投资者的十大问题-20260327（17页）.pdf

1、中国人工智能行业首次覆盖智谱和MiniMax（报告）后，我们和众多投资者进行了交流。在本报告中，我们将回答投资者对中国人工智能基础模型行业提出的十个关键问题，包括需求增长、API定价、竞争、盈利能力、模型能力、有用的追踪工具、行业结构和全球扩张风险。我们认为这个行业已经进入更为商业化的重要阶段，原因是模型质量的不断改善开始转化为更快的需求增长、更清晰的变现以及业内较强和较弱公司之间更明显的差异化。问题1：我们预测AI需求应怎样增长-基本呈线性，还是达到临界点后爆发？摩根大通观点：更应将AI需求理解为拐点驱动，这是因为只要模型质量好到足以解锁真实应用，使用量往往就会加速。投资者怀疑的不是AI的价

2、值（我们的自下而上分析显示，到2030年全球AI市场规模将达到1.4万亿美元）；多数争论都和时间有关。我们认为需求呈非线性：模型“几乎足够好”时AI的落地看来呈线性，随后当其能力突破阈值从而大规模解锁真实工作流时，它就会变成上凸曲线。出于这个原因，我们认为2026年编码在中国非常重要。美国市场已经表明只要模型成为软件工作的生产级产品，需求就能以怎样的速度发展-Anthropic的年度经常性收入（ARR）从2024年12月的10亿美元快速增至2026年3月的190亿美元（15个月内增加19倍）。我们认为目前中国确实有可能遵循类似的模式，尤其是在编码方面。国内模型已经更接近，甚至超过了美国领先模型

3、一年前的水平，而国内的定价也更符合本土人工经济效益。这些因素结合在一起改善了落地的回报情况。同样的需求逻辑也开始出现在智能体侧。OpenClaw已成为重要催化剂，原因是它将用途从单轮交互推向多步骤执行，这显著提高了每个任务的token强度。更重要的是，这已不再是开发者实验-包括腾讯、阿里巴巴和字节跳动在内的互联网巨头已将与OpenClaw挂钩的工具融入现有生态系统中换句话说，其趋势已从单独演示发展为现有生态系统中的全面部署，并具有内置流量、工作流和商业入口。这样的整合很重要，因为产品-市场契合只是方程式的一部分，推广和生态系统整合则决定了模型就绪后使用量能以多快的速度扩展。摩根大通与其研究报告

4、所覆盖的公司开展业务，或寻求与这些公司开展业务。因此，投资者应意识到其中可能存在利益冲突，进而可能会影响本报告的客观性。投资者在做出投资决策时，本报告之观点应仅作为投资者的考虑因素之一。将B端和C端放在一起，我们仍将2026年解读为中国企业需求确实可以复制2025年美国曲线的一年，而中国的消费智能体化的推广速度可能领先于全球前沿。这些因素的共同作用支持我们的观点，即中国API市场正在从“预期”转向“明显拐点”。摩根大通观点：模型选代是不容商量的，开源和闭源是配置选择，全球扩张风险主要在于算力获取及合规性。我们认为AI基础模型行业的公司仍需持续发力。预期节奏约为每年推出一代旗舰模型（如GLM4.

5、7到GLM5/MiniMaxM2系列到M3系列），中间夹杂后训练和强化学习推动的小幅升级。关于开源和闭源，我们认为答案不是非此即彼的。闭源模型在商业上更纯粹，因为降低了去中介化风险，并使变现更具防御性。但开源仍然具有战略价值：支持生态发展，鼓励采用，还可以加速技术反馈循环。这就是为什么我们认为大多数中国模型公司最终将采取混合策略，闭源最好和最新的模型，而开源部分其他模型。全球扩张方面，最大的风险仍是算力。训练和推理都取决于能否获得高性能芯片，而限制收紧将削弱模型进步和成本竞争优势。前沿竞争仍需要密集的资本和算力投入，这既适用于全球化，也适用于国内竞争。另一个关键风险是数据及安全合规。如果模型部

6、署、用户服务、数据存储和操作流程实现海外本地化，那么典型的跨境数据传输问题就更易处理。余下的不确定性在于当地隐私规定、披露要求以及中国关联实体是否被视为拥有敏感数据访问权限。北京智谱华章科技股份有限公司(增持；目标价:800.00港元)投资理据我们给予智谱“增持”评级。我们的投资观点以对基础模型行业如何创造和保持价值进行结构性评估为锚点。我们认为长期经济结果主要取决于公司能否在跨越多个技术周期的过程中使其模型能力保持全球一线水平，而商业模型的形式、部署方式和短期利润率结构基本上就是这种能力的下游表达。智谱已经到达了一个重要的拐点，尤其是其全球API业务。