Báo cáo sâu sắc của Goldman Sachs: Ai sẽ trở thành người chiến thắng lâu dài trong ngành mô hình AI lớn của Trung Quốc?

Tác giả: Wall Street Jienwen

Mô hình AI lớn của Trung Quốc đang đứng trước một bước ngoặt lịch sử. Goldman Sachs cho rằng, hiệu suất thông minh của các mô hình lớn mã nguồn mở/mở quyền tại Trung Quốc đã gần đạt đến các mô hình độc quyền hàng đầu thế giới, quy mô áp dụng của các doanh nghiệp trong nước và các doanh nghiệp vừa và nhỏ toàn cầu đang nhanh chóng mở rộng, từ đó tạo ra hiệu ứng vòng quay dữ liệu sẽ thúc đẩy sự nâng cấp và lặp lại của mô hình.

Theo bàn giao dịch Chasing Wind, báo cáo mới nhất của Goldman Sachs chỉ ra rằng, "quá trình tiến hóa này có thể được tóm tắt là 'từ thời điểm hiệu quả chi phí của DeepSeek năm ngoái, đến thời điểm thông minh của mô hình GLM của Zhizhu năm nay'." Đội ngũ do nhà phân tích Ronald Keung dẫn dắt trong báo cáo 50 trang này đã tiến hành đánh giá hệ thống xung quanh bốn vấn đề cốt lõi: làm thế nào mô hình AI của Trung Quốc đạt được hiệu suất cao với chi phí thấp, tại sao chọn con đường mã nguồn mở và cách kiếm tiền, thị trường có thể tiếp cận cốt lõi ở đâu, và ai sẽ trở thành người chiến thắng lâu dài.

Trong việc đánh giá cấu trúc cạnh tranh, Goldman Sachs đã đưa ra một bộ khung "định vị cạnh tranh" dựa trên khả năng định giá, lợi thế chi phí và sức mạnh tài chính, và từ đó xác định rằng, trong lĩnh vực mô hình văn bản cơ bản, Zhizhu (được bao phủ lần đầu) và DeepSeek (chưa niêm yết) có vị thế mạnh nhất; trong lĩnh vực đa phương thức, ByteDance (chưa niêm yết) dẫn đầu. Goldman Sachs cũng duy trì đánh giá mua cho MiniMax và Kuaishou.

Đầu tư nhỏ, thắng lớn

Mô hình lớn của Trung Quốc có thể đạt được hiệu suất gần tương đương với sản phẩm tương tự của Mỹ với chi phí thấp hơn nhiều, cốt lõi nằm ở sự đổi mới kiến trúc và đột phá về hiệu suất tham số.

Báo cáo của Goldman Sachs chỉ ra rằng, quy mô tham số của các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc thường nằm trong khoảng từ 200 tỷ đến 1.6 nghìn tỷ, chỉ bằng 2% đến 10% của các mô hình hàng đầu thế giới, điều này chủ yếu do việc tiếp cận sức mạnh tính toán cao cấp bị hạn chế. Trong khi đó, các đổi mới như kiến trúc chuyên gia hỗn hợp (MoE), cơ chế chú ý thưa thớt đã khiến tỷ lệ tham số thực tế được kích hoạt chỉ chiếm 3% đến 5% tổng số tham số, giảm mạnh chi phí đào tạo và suy diễn.

Ở cấp độ mô hình cụ thể, tham số của DeepSeek V4 Pro là 1.6 nghìn tỷ, Zhizhu GLM5.2 là 0.7 nghìn tỷ, MiniMax M3 là 0.4 nghìn tỷ.

Goldman Sachs cho rằng sự gia tăng gần đây về khả năng lập trình của mô hình Trung Quốc là nhờ vào sự hợp tác của các yếu tố như lọc dữ liệu, học tăng cường sau đào tạo. Vào ngày 27 tháng 6, DeepSeek đã ra mắt khung giải mã suy diễn DSpark, đã được triển khai trong dịch vụ trực tuyến của V4-Flash và V4 Pro, nâng tốc độ tạo ra mỗi người dùng lên 60% đến 85% (V4-Flash) và 57% đến 78% (V4 Pro) mà không làm thay đổi trọng số mô hình hoặc chất lượng đầu ra.

LongCat 2.0 được Meituan phát hành vào ngày 30 tháng 6 được Goldman Sachs coi là một cột mốc quan trọng trong việc tự chủ hóa cơ sở hạ tầng AI của Trung Quốc------đây là mô hình MoE mã nguồn mở 1.6 nghìn tỷ tham số đầu tiên hoàn toàn dựa trên 50.000 thẻ tính toán nội địa để đào tạo và triển khai. Goldman Sachs cho rằng, điều này chứng minh tính khả thi của ngăn xếp phần cứng nội địa trong giai đoạn tiền đào tạo tính toán cường độ cao, có ý nghĩa sâu sắc đối với việc mô hình AI của Trung Quốc thoát khỏi sự phụ thuộc vào chip cao cấp nước ngoài.

Thị trường phân hóa, kẻ mạnh càng mạnh

Goldman Sachs mô tả thị trường mô hình AI của Trung Quốc đang hình thành một "cấu trúc hai lớp", và xác định hai góc phần tư tối đa hóa ARR.

Trong thị trường cao cấp, các mô hình hàng đầu như Zhizhu GLM5.2 và Alibaba Qwen3.7 Max có giá khoảng 1 đô la cho mỗi triệu token, gấp 5 lần mô hình thấp hơn, với tỷ suất lợi nhuận gộp suy diễn khoảng 10% đến 20% (theo ước tính của Goldman Sachs). So với đó, các mô hình hàng đầu của Mỹ có giá từ 4 đến 8 đô la cho mỗi triệu token, trong khi mô hình cao cấp của Trung Quốc chỉ bằng 10% đến 25% của chúng, nhưng nhờ vào tỷ lệ kích hoạt tham số thấp hơn, vẫn có thể duy trì lợi nhuận gộp dương.

Trong thị trường thấp hơn, các mô hình hướng tới nhiệm vụ thông minh có giá thấp tới 0.06 đến 0.2 đô la cho mỗi triệu token, đang mở rộng thị trường cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ toàn cầu và người dùng cá nhân nhạy cảm với giá. MiniMax có 60% đến 70% doanh thu đến từ nước ngoài. Đáng chú ý, DeepSeek đã thông báo sẽ áp dụng cơ chế định giá đỉnh và đáy cho dòng sản phẩm V4 bắt đầu từ giữa tháng 7, với mức phí đỉnh gấp đôi mức phí không đỉnh, định giá hỗn hợp khoảng 0.35 đô la cho mỗi triệu token (V4 Pro) và 0.12 đô la (V4 Flash).

Goldman Sachs dự đoán, doanh thu API và đăng ký của mô hình AI Trung Quốc sẽ tăng từ 35 tỷ nhân dân tệ ước tính vào năm 2026 lên 879 tỷ nhân dân tệ vào năm 2030, tương ứng với lượng tiêu thụ token hàng ngày từ 350 triệu tỷ tăng lên 4600 triệu tỷ, tăng khoảng 25 lần.

Chiến lược mã nguồn mở: Thâm nhập rộng rãi, con đường kiếm tiền cần nâng cấp

Báo cáo của Goldman Sachs đã trình bày chi tiết logic chiến lược và giới hạn kiếm tiền của việc áp dụng rộng rãi mô hình AI mã nguồn mở/mở quyền tại Trung Quốc.

Lợi thế cốt lõi của chiến lược mã nguồn mở nằm ở tính linh hoạt trong triển khai và hệ sinh thái cộng đồng. Các mô hình như Alibaba Qwen series, DeepSeek, Zhizhu GLM và MiniMax M3 đều áp dụng phương thức mã nguồn mở hoặc mở quyền, trong khi mô hình Seed của ByteDance là trường hợp ngoại lệ chính, áp dụng con đường độc quyền hoàn toàn. Mô hình mã nguồn mở cho phép mô hình được triển khai linh hoạt cả trong và ngoài Trung Quốc đại lục, và thông qua phản hồi từ cộng đồng để tăng tốc độ lặp lại.

Tuy nhiên, Goldman Sachs chỉ ra rằng, các công ty mô hình mã nguồn mở công bố số liệu ARR rất có thể đã đánh giá thấp quy mô triển khai thực tế và tiềm năng doanh thu. Lấy Zhizhu làm ví dụ, mục tiêu ARR vào cuối năm 2026 của họ là 1 tỷ đô la, nhưng lượng triển khai thực tế của GLM5.2 trên toàn cầu sẽ cao hơn nhiều so với lượng token và doanh thu từ kênh API của Zhizhu------nền tảng MaaS của Alibaba Cloud có thể trực tiếp lưu trữ mô hình mã nguồn mở GLM5.2 mà không cần phải trả bất kỳ khoản phí nào cho Zhizhu.

Goldman Sachs dự đoán, ngành sẽ dần chuyển từ mô hình mã nguồn mở thuần túy (giấy phép MIT, hoàn toàn miễn phí) sang mô hình "mở quyền + giấy phép cộng đồng"------tức là việc sử dụng thương mại phải ký kết thỏa thuận chia sẻ doanh thu với công ty mô hình. Dòng sản phẩm MiniMax M đã tiên phong áp dụng mô hình này. Goldman Sachs cho rằng, sự chuyển đổi này sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả kinh tế đơn vị của các công ty mô hình AI, vì các công ty mô hình có thể hưởng lợi từ các thỏa thuận chia sẻ doanh thu với các nền tảng như AWS Bedrock, Alibaba Cloud mà không phải tự gánh chịu chi phí sức mạnh tính toán suy diễn.

Từ "tối đa hóa token" đến ưu tiên ROI

Goldman Sachs đã định tính việc mở rộng thị trường quốc tế là không gian tăng trưởng quan trọng nhất cho mô hình AI của Trung Quốc, đặc biệt là ở các thị trường không phải Mỹ.

Đội ngũ nghiên cứu Mỹ của Goldman Sachs ước tính, đến năm 2030, AI thông minh sẽ thúc đẩy lượng tiêu thụ token toàn cầu tăng 24 lần, đạt 120 triệu tỷ token mỗi tháng, trong đó AI doanh nghiệp đóng góp tăng trưởng 55 lần, AI tiêu dùng đóng góp tăng trưởng 12 lần. Tại thị trường toàn cầu (ngoài Trung Quốc), mô hình AI của Trung Quốc đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể về thị phần token nhờ vào việc cải thiện hiệu suất và lợi thế giá cả.

Báo cáo của Goldman Sachs chỉ ra rằng, mô hình sử dụng AI của các doanh nghiệp toàn cầu đang trải qua sự chuyển đổi căn bản từ "tối đa hóa token" sang "ưu tiên ROI". Trước đây, vào cuối năm 2025 đến đầu năm 2026, các doanh nghiệp coi tiêu thụ token cao là tương đương với năng suất tổ chức; trong khi đó, hiện tại họ chú trọng hơn đến ranh giới nhiệm vụ rõ ràng, số lượng AI hoạt động hàng ngày, tự động hóa quy trình phía sau và sản lượng thực tế. Một nghiên cứu về xu hướng dự án AI của Jellyfish cho thấy, người dùng AI nặng trong các doanh nghiệp tiêu thụ gấp 10 lần token, nhưng sản lượng chỉ tăng 2 lần.

Về mặt kênh, nền tảng Gemini Enterprise Agent của Alphabet và AWS Bedrock của Amazon đã cung cấp dịch vụ lưu trữ cho các mô hình AI của Trung Quốc như DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM và Qwen. Theo báo cáo của Wall Street Journal, CEO của Microsoft gần đây cho biết, Microsoft đang xem xét việc lưu trữ phiên bản DeepSeek trên Copilot, như một mô hình chi phí thấp tùy chọn, và nhấn mạnh rằng nếu lưu trữ DeepSeek, mô hình này sẽ hoạt động trong hệ sinh thái đám mây của Microsoft, đảm bảo dữ liệu của khách hàng được giữ lại trong Azure.

Ai sẽ là người chiến thắng lâu dài?

Goldman Sachs đã xây dựng một bộ khung định vị cạnh tranh ba chiều, sử dụng các chỉ số định lượng để đánh giá xác suất chiến thắng lâu dài của từng người chơi, công thức cốt lõi là: quy mô ARR × lợi thế tỷ suất lợi nhuận + sức mạnh tài chính.

Khả năng định giá xem xét tốc độ niêm yết (so với các mô hình thế hệ trước và cùng cấp), điểm số LMArena (dựa trên đánh giá của người dùng trong các thử nghiệm mù quy mô lớn) và mức giá định giá hỗn hợp cho mỗi triệu token.

Lợi thế chi phí xem xét thông lượng (số token mỗi giây), tỷ lệ trúng cache, tỷ lệ kích hoạt tham số và tỷ suất lợi nhuận gộp suy diễn. Sức mạnh tài chính xem xét tiền mặt hiện có, tỷ lệ tiền mặt ròng trên tổng tài sản và hệ số định giá.

Trong lĩnh vực mô hình văn bản cơ bản, Goldman Sachs xác định Zhizhu (được bao phủ lần đầu, đánh giá trung lập, mục tiêu định giá 110 tỷ đô la) và DeepSeek (chưa niêm yết) có vị thế mạnh nhất, cả hai đều thể hiện xuất sắc về khả năng định giá và lợi thế chi phí. Tổng giá trị ẩn của các công ty mô hình AI độc lập vượt quá 200 tỷ đô la.

Trong lĩnh vực đa phương thức/generation video, ByteDance dẫn đầu với Seedance, theo báo cáo của LatePost và 36Kr, tỷ suất lợi nhuận gộp của Seedance lên tới 70%, tỷ lệ hoạt động ARR đã vượt quá 2 tỷ đô la. Kuaishou có thể linh hoạt và MiniMax Hailuo/mô hình H3 sắp ra mắt cũng được Goldman Sachs đánh giá cao, dự kiến sẽ hưởng lợi từ sự đột phá chức năng trong việc kết hợp giữa video generation và LLM trong nửa cuối năm 2026 cùng với tình trạng cung cấp căng thẳng dẫn đến định giá hợp lý.

Goldman Sachs duy trì đánh giá mua cho MiniMax, mục tiêu giá 860 đô la Hồng Kông, lý do là mô hình M3 của họ nằm trong góc phần tư tối đa hóa ARR với lượng token cao và định giá hấp dẫn, và định giá hiện tại chỉ là 13 lần ARR vào cuối năm 2026, so với hệ số định giá của các công ty tương tự tại Trung Quốc và toàn cầu có sự chênh lệch rõ rệt, tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận nghiêng về phía tăng.