计算机行业：中美大模型商业化进程

2026年7月2日 中美大模型商业化进程 看好 事件 DeepSeek宣布，DeepSeek V4正式版计划于7月中旬正式上线，正式版发布后将同步调整API定价策略，引入峰谷定价机制。API高峰时段价格将是平时价格的2倍，平时价格与DeepSeek V4API目前定价相同。 核心观点 2026年上半年，中美大模型价差沿能力与场景形成清晰分层，海外厂商守住高端生产场景溢价，国内厂商在普惠赛道构建全球成本优势，头部厂商同步向高价值场景突破。 数据来源：Wind，国新证券整理 海外闭源阵营维持价格刚性并抬升高端价位。Anthropic以加量不加价巩固高端壁垒，再推旗舰新品拉升商用模型定价天花板；OpenAI旗舰档位定价不变，通过批处理折扣、缓存机制优化实际调用成本；Google完成产品矩阵价格梳理，形成多档位价格梯队覆盖全层级需求。国内市场分化鲜明，DeepSeek推出永久低价与行业首个峰谷定价机制，转向精细化算力运营；智谱、月之暗面、阿里通义等多轮提价验证通过，在编码等核心生产力场景站稳高端，实现量价齐升。 相关研究 全行业商业锚点正从售卖对话能力转向交付任务价值，计费模式向资源调度体系演进。美国厂商依托前沿能力深度绑定企业工作流，凭借高切换成本赚取确定性溢价；中国厂商双线并行，普惠路线靠规模化调用摊薄算力成本，国产模型全球周调用量已持续领先，高端路线深耕核心场景逐步提价，商业化重心向B端企业服务转移。 财务表现上，Anthropic预计2026年二季度成为首家单季盈利的主流大模型厂商，ARR实现爆发式增长；OpenAI收入规模领先，受高强度研发投入影响暂未整体盈利。国内厂商处于ARR高速爬坡阶段，智谱、MiniMax、Kimi收入与API占比同步提升，编码是当前行业变现的核心赛道。 分析师：钟哲元登记编码：S1490523030001邮箱：zhongzheyuan@crsec.com.cn 投资线索 行业估值逻辑已从技术叙事转向经营叙事，建议围绕三条主线配置：优先选择商业化兑现能力已验证的头部模型厂商，规避依赖低价补贴、缺乏企业服务能力的中小厂商；布局先进封装、高带宽存储、高速光模块、液冷散热等算力产业链系统级瓶颈环节，以及国产AI加速器、算力运营服务商；聚焦企业Agent、编码工具、私有化部署、端侧AI等具备真实落地场景与明确ROI的应用标的，规避泛化AI概念炒作。 风险提示 1、 技术发 展不及 预期；2、 市场 竞争加 剧；3、 地缘政 治影响 。 证券研究报告 目录 一、中美大模型定价调整............................................................................................................................................................3二、大模型商业模式差异............................................................................................................................................................4三、大模型厂商财务表现............................................................................................................................................................5四、投资建议................................................................................................................................................................................7五、风险提示................................................................................................................................................................................8 一、中美大模型定价调整 2026年上半年，中美大模型的价差不再是全面错位，而是沿着能力带与场景带形成清晰分层。海外厂商牢牢守住高端生产场景的溢价壁垒，国内厂商在普惠赛道形成全球成本优势，同时头部厂商开始向高价值场景发起突破。 海外闭源阵营本轮调整整体保持价格刚性，头部厂商反而通过能力分级进一步抬升了高端产品的价格天花板。Anthropic是这一策略的典型代表。5月底推出的Claude Opus 4.8维持输入5美元、输出25美元/百万token的定价，但上下文窗口从200K大幅扩展至1M，相较Opus 4前代档位的15/75美元实际实现“降价上位”，同时新增Dynamic Work flows与推理力度控制功能，以加量不加价的方式巩固高端价值壁垒。仅时隔一月，Anthropic再推出Claude Fable 5与Mythos 5，将公开商用模型的定价上限拉升至输入10美元、输出50美元/百万token。其中Fable 5面向公众开放，Mythos 5仅对通过安全审核的特定合作伙伴开放。这套定价的底层支撑是前沿推理能力的稀缺性与安全审查带来的供给约束，顶级能力本身天然具备溢价基础。 OpenAI二季度同样未下调旗舰产品定价。GPT-5.5与6月进入有限预览的GPT-5.6旗舰档Sol，均维持输入5美元、输出30美元/百万token的价位。5.6系列新增Terra与Luna两个更低档位，但目前仅对美国本土少数合作伙伴开放。OpenAI并未选择直接降价，而是通过批处理折扣、缓存命中机制优化部分场景的实际调用成本，其在复杂推理与长程Agent任务上的能力壁垒，足以支撑旗舰价位的稳定。 Google则完成了全产品矩阵的价格梳理。Gemini 3.1 Pro保持中高端定位，采用上下文阶梯计价：200K以内输入2美元、输出12美元/百万token，超过200K则上浮至4/18美元。5月上线的Gemini 3.5 Flash定价为1.5/9美元/百万token，个人端免费使用，由此形成从Flash-Lite到3.5 Flash再到3.1P ro的完整价格梯队，实现对不同层级市场需求的全覆盖。 国内市场的定价分化更为鲜明，极致性价比与高端定价两条路线同步成型，动态计费机制也首次实现本土化落地。 走极致性价比路线的厂商持续刷新高性能模型的价格下限，DeepSeek是这条路线的核心代表。5月下旬，DeepSeek将V4-Pro预览期的2.5折优惠转为永久降价，缓存命中场景的输入价格低至0.025元/百万token，处于全球最低水平。6月底，公司宣布V4正式版将于7月中旬上线，并推出行业首个峰谷定价机制。V4-Pro在工作日高峰时段价格翻倍，平时段延续优惠价，未命中输入约3元、输出约6元/百万token，仅为海外同档旗舰模型的十分之一左右。这套机制的本质是将算力供需的时间差商品化，通过动态调度提升GPU利用率，标志着国内厂商已从单纯拼低价转向精细化算力运营。同期，MiniMax将M3模型的限时五折改为永久优 惠，512K上下文以内的输入、输出分别降至2.1元和8.4元/百万token，在多模态Agent赛道持续强化性价比优势。 走高端定价路线的厂商则通过多轮提价验证了市场接受度，证明高品质模型在核心场景同样拥有定价权。智谱上半年连续三次调价，从Coding Plan到GLM-5-Turbo再到GLM-5.2升级，累计涨幅显著，当前输入8元、输出28元/百万token的定价约合1.10/3.86美元。提价后需求并未萎缩，反而出现供不应求的局面，说明国产模型在编码等关键生产力场景已站稳高端市场。月之暗面的Kimi K2.6较前代也有明显涨价，输入端涨幅超六成，输出端接近三成，约合0.90/3.72美元/百万token， 能 力 迭 代 支 撑 下 的 价 格 上 涨 并 未 对 调 用 量 造 成 明 显 冲 击 。 阿 里 通 义Qwen3.7-Max则在5月以输入12元、输出36元/百万token的定价锚定国产闭源旗舰档位，补齐了国内长程Agent场景的高端价格带。 二、大模型商业模式差异 定价体系的分化，本质是中美大模型商业模式底层逻辑的差异。当前全行业的商业锚点正从“售卖模型对话能力”全面转向“交付任务完成价值”，计费单位也从单Token单价向完整任务的总拥有成本延伸，这一转变进一步放大了两国厂商各自的比较优势。 从全行业视角看，定价范式的转变有三个共通趋势，背后是推理成本结构与商业价值分布的自然体现： 一是输出定价高于输入、缓存价远低于原价。输入处理对应预填充阶段，计算量大但吞吐效率高；输出生成对应解码阶段，需逐Token串行生成，GPU有效计算占比低，单位成本天然更高。而输出Token承载着最终的推理、创作与代码生成价值，是用户付费的核心标的；缓存命中则是复用已有计算成果，边际成本极低。 二是隐藏推理Token成为高端模型的核心溢价载体。头部模型如OpenAIo1/o3、DeepSeek R1已率先将思维链、深度推理产生的隐藏Token计入输出计费。用户无需看到完整思考过程，但能获得更强的推理深度与更低的重试率。对金融合规、复杂代码生成等高价值任务而言，更强的模型能显著减少调试成本，单位任务的总拥有成本反而更低。 三是计费维度持续精细化。缓存命中与写入、批处理折扣、峰谷定价、上下文长度阶梯价、推理深度档位等机制逐步落地，大模型计费越来越接近云计算与电力的资源调度模式，厂商的核心竞争力也从模型能力延伸至算力资源的运营效率。 美国闭源厂商的商业模式核心，是依托前沿能力壁垒深度绑定企业级工作流，赚取高确定性溢价。其壁垒本质是工作流嵌入带来的高切换成本，而非单纯的参数领先。 Anthropic、OpenAI均构建了从轻量到旗舰的完整产品矩阵，各档位对应不同价值任务，通过分层定价实现收益最大化。商业闭环的关键是把模型能力嵌入企业真实生产流程，而非提供独立工具。比如Claude Code深度融入软件开发全链路，成为工程师日常生产工具，切换成本和留存率都极高。这种模式下，客户付费的核心是“任务完成的确定性”，而非Token调用量本身，因此企业愿意为更高的准确率、更低的重试率、更完善的安全合规支付溢价。这也解释了海外高端模型为何能维持价格刚性甚至继续上探，其价值已脱离基础推理服务范畴，成为企业生产系统的组成部分。 中国厂商则呈现双线并行的格局，是算力约束与本土市场特征下走出的差异化路径。开源普惠路线靠规模效应摊薄成本，高端定价路线靠场景深耕提升单价。 普惠规模线以DeepSeek、Qwen、MiniMax为代表，依托MoE、稀疏注意力等效率优先的技术路线将推理成本压到极致，再通过开源开放快速渗透全球开发者生态。Agent与批量代码生成场景中，单次任务Token消耗是普通聊天的十数倍，成本敏感度被成倍放大，极致性价比使国产模型在成本敏感场景成为全球开发者的首选底座。OpenRouter数据显示，中国模型周调用量自2026年2月中旬首超美国以来多次位居前列，5月下旬DeepSeekV4-Flash登顶后，中国模型周调用量一度达到美国侧的2-3倍，正是这条路线的直接成果。其商业逻辑不是靠单Token高价盈利，而是靠全球规模化调用摊薄算力成本，再通过缓存、批处理、峰谷调度等运营手段提升单位算力产出