Báo cáo Goldman Sachs phân tích cấu trúc cạnh tranh của mô hình AI lớn tại Trung Quốc: Ai sẽ trở thành người chiến thắng lâu dài?

Tác giả: Wall Street Journal, Bạch Thục Tình

Tiêu đề gốc: "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?"

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 lặp dữ liệu sẽ thúc đẩy việc nâng cấp và cải tiến mô hình.

Theo thông tin từ giao dịch, 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 Zhizhu GLM năm nay'". Đội ngũ do nhà phân tích Ronald Keung dẫn đầu đã thực hiện một 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 phủ sóng lần đầu) và DeepSeek (chưa niêm yết) có vị trí mạnh nhất; trong lĩnh vực đa phương tiện, ByteDance (chưa niêm yết) dẫn đầu. Goldman Sachs cũng duy trì đánh giá mua cho MiniMax và Kuaishou.

Đầu tư nhỏ, hiệu quả lớn

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

Báo cáo của Goldman Sachs chỉ ra rằng, quy mô tham số của các mô hình mã nguồn mở tại Trung Quốc thường nằm trong khoảng từ 200 tỷ đến 1,6 nghìn tỷ, chỉ chiếm 2% đến 10% của các mô hình hàng đầu thế giới, điều này chủ yếu là 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) và cơ chế chú ý thưa thớt đã khiến tỷ lệ tham số thực tế được kích hoạt chỉ chiếm từ 3% đến 5% tổng số tham số, giảm mạnh chi phí đào tạo và suy diễn.

Ở cấp độ mô hình cụ thể, DeepSeek V4 Pro có số lượng tham số 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 do sự phối hợp 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 đoán DSpark, đã được triển khai trong dịch vụ trực tuyến của V4-Flash và V4 Pro, nâng tốc độ tạo ra của mỗi người dùng lên 60% đến 85% (V4-Flash) và 57% đến 78% (V4 Pro) mà không 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 với 1,6 nghìn tỷ tham số đầu tiên hoàn toàn được đào tạo và triển khai dựa trên 50.000 thẻ tính toán nội địa. 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 giúp mô hình AI Trung Quốc thoát khỏi sự phụ thuộc vào chip cao cấp nước ngoài.

Thị trường phân hóa hai cực, kẻ mạnh càng mạnh

Goldman Sachs mô tả thị trường mô hình AI của Trung Quốc đang hình thành "cấu trúc hai lớp" và xác định hai phương diện tối đa hóa ARR.

Trong thị trường cao cấp, các mô hình hàng đầu như Zhizhu GLM5.2 và Alibaba Qwen3.7 Max có mức giá khoảng 1 USD cho mỗi triệu token, gấp 5 lần so với các mô hình thấp hơn, 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 USD cho mỗi triệu token, trong khi các mô hình cao cấp của Trung Quốc chỉ chiếm 10% đến 25% của mức giá đó, nhưng với 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 phục vụ cho nhiệm vụ thông minh có giá thấp tới 0,06 đến 0,2 USD 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 rằng từ giữa tháng 7 sẽ áp dụng cơ chế định giá theo đỉnh và đáy cho dòng sản phẩm V4, với tỷ lệ phí trong giờ cao điểm gấp 2 lần so với giờ thấp điểm, mức giá hỗn hợp khoảng 0,35 USD cho mỗi triệu token (V4 Pro) và 0,12 USD (V4 Flash).

Goldman Sachs dự đoán, doanh thu từ 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 4.600 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 phân tích chi tiết logic chiến lược của việc áp dụng rộng rãi mô hình AI mã nguồn mở/mở quyền tại Trung Quốc và những hạn chế trong việc kiếm tiền.

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 Qwen của Alibaba, 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 hoàn toàn phương thức độc quyền. 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 của cộng đồng để thúc đẩy quá trình cải tiến.

Tuy nhiên, Goldman Sachs chỉ ra rằng, các công ty mô hình mã nguồn mở công bố số liệu ARR có thể nghiêm trọng 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 USD, nhưng số 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 GLM5.2 mã nguồn mở 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 hoàn toàn (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 M của MiniMax 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 thu 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 tính toán suy diễn.

Từ "tối đa hóa token" đến ưu tiên ROI

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

Đội ngũ nghiên cứu của Goldman Sachs tại Mỹ ước tính rằng, 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 55 lần tăng trưởng, AI tiêu dùng đóng góp 12 lần tăng trưởng. Tại thị trường toàn cầu (ngoài Trung Quốc), mô hình AI 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 một sự chuyển biến căn bản từ "tối đa hóa token" sang "ưu tiên ROI". Trước đây, vào cuối năm 2025 đến đầu năm 2026, các doanh nghiệp sẽ đồng nhất tiêu thụ token cao 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 xu hướng của dự án AI Jellyfish cho thấy, những người dùng AI nặng trong các doanh nghiệp tiêu thụ gấp 10 lần token nhưng chỉ nâng cao sản lượng gấp 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 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 khách hàng được giữ lại trong Azure.

Ai là người chiến thắng lâu dài?

Goldman Sachs đã xây dựng một bộ khung định vị cạnh tranh ba chiều để đánh giá xác suất chiến thắng lâu dài của từng người chơi bằng các chỉ số định lượng, 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 bài kiểm tra mù quy mô lớn) và mức 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 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 phủ sóng lần đầu, đánh giá trung tính, mục tiêu định giá 110 tỷ USD) và DeepSeek (chưa niêm yết) có vị trí 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 USD.

Trong lĩnh vực đa phương tiện/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 USD. 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 về chức năng kết hợp giữa video generation và LLM trong nửa cuối năm 2026 và giá cả hợp lý do sự căng thẳng cung cấp.

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 khu vực tối đa hóa ARR với lượng token cao và định giá hấp dẫn, và hiện tại định giá chỉ là 13 lần ARR vào cuối năm 2026, cho thấy rõ sự định giá thấp so với các công ty tương tự trong và ngoài Trung Quốc, tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận nghiêng về phía tăng trưởng.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung này chỉ được cung cấp nhằm mục đích xây dựng thương hiệu và cung cấp thông tin chung, không phải là lời khuyên về tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế. Mọi sự kiện, phần thưởng, sự kiện trực tuyến hoặc thông tin liên quan được đề cập trong nội dung này không được xem là khuyến nghị, chào mời hoặc lời mời mua, bán, giao dịch hoặc thực hiện bất kỳ hoạt động nào khác liên quan đến tài sản crypto hay sử dụng bất kỳ dịch vụ nào. Tài sản crypto có mức biến động cao và có thể dẫn đến thua lỗ. Dịch vụ và các sự kiện trực tuyến của WEEX có thể không khả dụng tại tất cả khu vực và phải tuân theo các luật, quy định và điều kiện đủ điều kiện hiện hành. Bạn có trách nhiệm bảo đảm việc sử dụng các dịch vụ của WEEX tuân thủ luật pháp địa phương và tự đánh giá cẩn thận các rủi ro trước khi tham gia bất kỳ hoạt động nào liên quan đến crypto.