Goldman Sachs (高盛) 由 Ronald Keung 团队在7月初发布了一份约50页的中国AI模型深度报告

报告指出，中国模型借助 MoE 稀疏架构将 token 成本打到美国 SOTA 的 1/4 到 1/8，先亏钱抢市场
中国模型已在 agent 和编程这两类 token 消耗大户的关键场景中拿下压倒性份额，并带动全行业混合 token 价格见顶回落
具体细节如下：
1. 中国头部编程模型（GLM5.2、Qwen3.7 Max）的混合 token 价格约为每 1百万 token 1美元，而美国 SOTA 模型在同一档次输出上的价格是 4-8美元
2. 亏本卖。GS 测算，主打性价比的 agentic 模型目前 EBIT 利润率为 -30%，编程模型为 -39%，靠现金充裕的资产负债表硬扛亏损。按 GS 的模型，到2030年将分别转正至 +14% 和 +22%
3. 能卖这么便宜的原因在于架构——全线模型每 token 激活参数占比不到 8%，DeepSeek V4 Pro 在 1,6T 总参数中只激活 49B，GLM5.2 在 744B 中只激活 40B，FLOPs 更少，因此价格有了结构性的下限
4. 采用率已经在 OpenRouter 上体现：按任务划分，中国模型占支出的 5-16%，但占 agent token 的 85%、代码 token 的 89%——凡是时长和体量使“单任务成本”成为关键指标的场景，它们都在赢
5. 结果：混合 token 价格也随之见顶回落，SDLLMTK 在6月初见顶于约 2,07，现在是 1,67