Laporan Goldman Sachs Membongkar Peta Persaingan Model AI China: Siapa yang Akan Menjadi Pemenang Jangka Panjang?

Penulis: 华尔街见闻 卜淑情

Judul asli: 《Laporan mendalam Goldman Sachs: Siapa yang akan menjadi pemenang jangka panjang di industri model AI skala besar Tiongkok?》

AI model skala besar Tiongkok sedang berada pada titik balik historis. Goldman Sachs menilai bahwa kemampuan cerdas model bahasa besar berbobot open source/terbuka asal Tiongkok yang menggunakan bobot terbuka/terbuka utama sudah mendekati kinerja model privat terbaik global. Skala adopsi perusahaan dalam negeri dan perusahaan global kelas menengah-kecil sedang berkembang pesat. Dengan demikian, efek roda gila data yang terbentuk akan semakin mendorong iterasi dan peningkatan versi model.

Menurut Pengejar Trading Desk, laporan terbaru Goldman Sachs menyebutkan bahwa lintasan evolusi ini dapat dirangkum sebagai "momen efisiensi biaya DeepSeek tahun lalu, hingga momen kecerdasan model Zhipu GLM tahun ini". Tim yang dipimpin analis Goldman Sachs Ronald Keung dalam laporan 50 halaman tersebut melakukan penilaian sistematis terhadap empat isu inti: bagaimana model AI Tiongkok mencapai performa tinggi dengan biaya rendah, mengapa memilih jalur open source, bagaimana cara menghasilkan pendapatan (monetisasi), pasar inti mana yang dapat dituju (alamat), serta siapa yang akan menjadi pemenang jangka panjang.

Dalam penilaian lanskap persaingan, Goldman Sachs mengajukan kerangka "kerangka penentuan posisi kompetitif" berbasis kemampuan penetapan harga, keunggulan biaya, dan kekuatan finansial. Berdasarkan kerangka tersebut, di bidang model teks dasar, Zhipu (cakupan pertama) dan DeepSeek (belum terdaftar) dinilai paling kuat; di bidang multimodal, ByteDance (belum terdaftar) memimpin. Goldman Sachs juga mempertahankan rating Buy untuk MiniMax dan Kuaishou.

Membangun dari kecil untuk menang besar, efisiensi sebagai kunci

Kemampuan model skala besar Tiongkok untuk menghasilkan performa yang mendekati produk sejenis AS dengan biaya jauh lebih rendah terutama berasal dari terobosan ganda: inovasi arsitektur dan efisiensi parameter.

Laporan Goldman Sachs menyebutkan bahwa skala parameter model open source Tiongkok umumnya berada pada kisaran 2000 miliar hingga 1,6 triliun, hanya 2% hingga 10% dari model papan atas global. Ini terutama disebabkan akses terhadap komputasi berlevel tinggi yang terbatas. Sementara itu, inovasi seperti arsitektur mixture of experts (MoE) dan mekanisme perhatian jarang (sparse attention) membuat proporsi parameter yang benar-benar aktif terhadap total parameter hanya 3% hingga 5%, sehingga secara signifikan menurunkan biaya pelatihan dan inferensi.

Pada lapisan model spesifik, jumlah parameter DeepSeek V4 Pro adalah 1,6 triliun, Zhipu GLM5.2 adalah 0,7 triliun, dan MiniMax M3 adalah 0,4 triliun.

Goldman Sachs mengaitkan lompatan kemampuan pemrograman model Tiongkok dalam waktu dekat dengan kerja sama beberapa faktor seperti penyaringan data dan pelatihan pasca reinforcement learning. Pada 27 Juni, DeepSeek meluncurkan kerangka speculative decoding DSpark. Kerangka ini telah dideploy dalam layanan online V4-Flash dan V4 Pro; tanpa mengubah bobot model atau kualitas output, ia meningkatkan kecepatan generasi per pengguna sebesar 60% hingga 85% (V4-Flash) dan 57% hingga 78% (V4 Pro).

Meituan pada 30 Juni merilis LongCat 2.0 yang dipandang Goldman Sachs sebagai tonggak penting otonomisasi infrastruktur AI Tiongkok—ini adalah model open source MoE 1,6 triliun parameter pertama di Tiongkok yang sepenuhnya dilatih dan dideploy berdasarkan 50 ribu kartu komputasi buatan dalam negeri. Goldman Sachs berpendapat bahwa ini membuktikan kelayakan tumpukan perangkat keras yang dilokalisasi pada tahap pretraining yang padat komputasi, yang memiliki makna mendalam bagi kemampuan model AI Tiongkok untuk lepas dari ketergantungan pada chip berlevel tinggi asing.

Pasar terpecah dua kutub, yang kuat makin kuat

Goldman Sachs menggambarkan pasar model AI Tiongkok sedang membentuk "struktur dua lapis", serta mengidentifikasi dua kuadran untuk memaksimalkan ARR.

Di pasar kelas atas, model terbaik yang diwakili Zhipu GLM5.2 dan Alibaba Qwen3.7 Max mematok harga sekitar 1 dolar AS per 1 juta token, yaitu 5 kali lipat model kelas rendah. Margin kotor inferensi sekitar 10% hingga 20% (estimasi Goldman Sachs). Sebagai pembanding, model papan atas AS mematok harga 4 hingga 8 dolar AS per 1 juta token. Model kelas atas Tiongkok berada pada 10% hingga 25% dari itu; namun dengan rasio aktivasi parameter yang lebih rendah, masih mampu mempertahankan margin kotor positif.

Di pasar kelas rendah, model untuk tugas agen (agent) harganya rendah hingga 0,06 hingga 0,2 dolar AS per 1 juta token, sedang membuka pasar untuk perusahaan menengah-kecil dan pengguna individual di seluruh dunia yang sangat sensitif terhadap harga. MiniMax memiliki 60% hingga 70% pendapatan yang berasal dari luar negeri. Yang patut dicermati, DeepSeek telah mengumumkan bahwa mulai pertengahan Juli, V4 series akan memperkenalkan mekanisme penetapan harga puncak-lembah: tarif saat puncak adalah 2 kali tarif saat tidak puncak, dengan harga campuran sekitar 0,35 dolar AS per 1 juta token (V4 Pro) dan 0,12 dolar AS (V4 Flash).

Goldman Sachs memprediksi bahwa pendapatan API dan langganan model AI Tiongkok akan naik dari 35 miliar yuan RMB yang diperkirakan pada 2026 menjadi 8790 miliar yuan RMB pada 2030. Ini juga berarti konsumsi token harian meningkat dari 350 miliar triliun menjadi 4600 miliar triliun, dengan kenaikan sekitar 25 kali.

Strategi open source: penetrasi luas, jalur monetisasi masih perlu ditingkatkan

Laporan Goldman Sachs menguraikan secara rinci logika strategi mengapa sebagian besar model AI Tiongkok memakai rute open source/bobot terbuka, serta keterbatasan monetisasi yang menyertainya.

Keunggulan utama strategi open source adalah fleksibilitas dalam deployment dan ekosistem komunitas. Seri Qwen Alibaba, DeepSeek, Zhipu GLM, dan MiniMax M3 semuanya menggunakan open source atau bobot terbuka. Model Seed ByteDance menjadi pengecualian utama karena mengadopsi jalur proprietary yang sepenuhnya tertutup. Mode open source memungkinkan model dideploy secara fleksibel di dalam dan luar Tiongkok Daratan, serta mempercepat iterasi melalui umpan balik komunitas.

Namun, Goldman Sachs menilai bahwa angka ARR yang diungkapkan perusahaan model open source kemungkinan besar secara serius meremehkan skala deployment aktual dan potensi pendapatan. Contohnya Zhipu: target ARR-nya pada akhir 2026 adalah 1 miliar dolar AS, tetapi deployment GLM5.2 di global akan jauh lebih tinggi daripada volume token dan pendapatan melalui jalur API milik Zhipu sendiri—platform Alibaba Cloud Bailian MaaS dapat langsung meng-host model open source GLM5.2 tanpa perlu membayar biaya apa pun kepada Zhipu.

Goldman Sachs memperkirakan bahwa industri akan secara bertahap bergeser dari open source murni (lisensi MIT, sepenuhnya gratis) menuju model "bobot terbuka + lisensi komunitas"—yakni penggunaan komersial harus disertai perjanjian pembagian pendapatan dengan perusahaan pembuat model. MiniMax seri M menjadi yang pertama mengadopsi model ini. Goldman Sachs berpendapat bahwa pergeseran ini akan secara signifikan memperbaiki efisiensi ekonomi per unit perusahaan model AI: perusahaan model memperoleh keuntungan melalui perjanjian pembagian pendapatan dengan platform seperti AWS Bedrock dan Alibaba Cloud Bailian, tanpa harus menanggung biaya komputasi inferensi sendiri.

Dari "memaksimalkan token" ke "mengutamakan ROI"

Goldman Sachs mengategorikan ekspansi pasar internasional sebagai ruang kenaikan paling penting bagi model AI Tiongkok, terutama di pasar non-AS.

Tim riset Goldman Sachs AS memperkirakan bahwa pada 2030, AI agen akan mendorong pertumbuhan konsumsi token global hingga 24 kali, mencapai 120 kuadriliun token per bulan. Di antaranya, kontribusi agen perusahaan tumbuh 55 kali dan agen konsumen tumbuh 12 kali. Di pasar global (di luar Tiongkok), model AI Tiongkok telah mencapai pertumbuhan pangsa token yang signifikan berkat peningkatan kinerja dan keunggulan harga.

Laporan Goldman Sachs menyatakan bahwa paradigma penggunaan AI perusahaan secara global sedang mengalami perubahan fundamental dari "memaksimalkan token" menjadi "mengutamakan ROI". Yang pertama populer dari akhir 2025 hingga awal 2026: perusahaan menyamakan konsumsi token tinggi dengan produktivitas organisasi. Sementara itu, yang kedua lebih fokus pada batas tugas yang jelas, jumlah agen aktif harian, otomatisasi proses back-end, dan output aktual. Sebuah studi tren engineering Jellyfish AI menunjukkan bahwa heavy AI user dalam perusahaan mengonsumsi token 10 kali lipat, tetapi output hanya meningkat 2 kali.

Pada level kanal, platform Gemini Enterprise Agent Platform milik Alphabet dan Amazon AWS Bedrock sama-sama telah menyediakan layanan penempatan (hosting) untuk model AI Tiongkok seperti DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM, dan Qwen. Menurut pemberitaan Wall Street Journal, CEO Microsoft baru-baru ini menyatakan Microsoft sedang mempertimbangkan untuk meng-host versi DeepSeek di Copilot sebagai opsi model berbiaya rendah. Ia juga menekankan bahwa jika DeepSeek di-host, model tersebut akan berjalan di ekosistem cloud Microsoft untuk memastikan data pelanggan tetap berada di Azure.

Siapa pemenang jangka panjang?

Goldman Sachs membangun kerangka persaingan tiga dimensi untuk menilai probabilitas kemenangan jangka panjang setiap pemain berdasarkan indikator kuantitatif, dengan rumus inti: ukuran ARR × keunggulan margin kotor + kekuatan finansial.

Dimensi kemampuan penetapan harga menilai kecepatan go-public (dibanding pendahulu dan model setara), skor LMArena (berdasarkan penilaian pengguna melalui blind test berskala besar), serta tingkat penetapan harga campuran per 1 juta token.

Dimensi keunggulan biaya menilai throughput (token per detik), tingkat keberhasilan cache (cache hit rate), rasio aktivasi parameter, dan margin kotor inferensi. Dimensi kekuatan finansial menilai kas yang dimiliki, proporsi kas bersih terhadap total aset, dan kelipatan valuasi.

Di bidang model teks dasar, Goldman Sachs menilai Zhipu (cakupan pertama, rating netral, valuasi target 110 miliar dolar AS) dan DeepSeek (belum terdaftar) sebagai yang terkuat; keduanya sama-sama menonjol dalam kemampuan penetapan harga dan keunggulan biaya. Total valuasi tersirat dari perusahaan model AI independen secara keseluruhan melebihi 2000 miliar dolar AS.

Di bidang multimodal/generasi video, ByteDance memimpin berkat Seedance. Menurut LatePost dan 36Kr, margin kotor Seedance setinggi 70%, dan rasio run ARR sudah melewati 200 juta dolar AS. Kuaishou juga disukai Goldman Sachs, begitu pula MiniMax Hailuo/serta model H3 yang akan segera dirilis. Goldman Sachs memperkirakan pada paruh kedua 2026, mereka akan diuntungkan oleh terobosan fungsi yang menggabungkan generasi video dengan LLM serta tekanan ketat pada pasokan yang mendorong penetapan harga yang sehat.

Goldman Sachs mempertahankan rating Buy untuk MiniMax, target harga 860 dolar HK. Alasannya karena model M3 berada di kuadran pemaksimalkan ARR dengan volume token yang tinggi dan penetapan harga yang menarik; serta valuasi saat ini hanya 13 kali ARR pada akhir 2026. Dibandingkan kelipatan valuasi perusahaan setara di Tiongkok dan global, terdapat diskon yang jelas, sehingga rasio risiko-keuntungan cenderung mengarah ke kenaikan.