瑞銀證券今日（24日）舉行中國人工智能行業展望媒體分享會，瑞銀證券中國互聯網行業分析師熊瑋指出，以月之暗面最新發佈的Kimi K3為代表，中國AI模型正憑藉結構性成本優勢和活躍的開源生態，在全球舞台上實現從「性價比替代者」向「技術並跑者」的關鍵躍遷。Kimi K3的問世不僅標誌著國產大模型首次邁入2.8萬億參數的量級，更透過明顯的價格優勢和頂尖的模型性能，為下半年的行業投資指明清晰的主題：模型能力、變現空間與Token ROI。

Kimi K3 性能突破 賦予定價權

熊瑋在分享中強調，Kimi K3的發佈是中國AI發展史上的標誌性事件。該模型擁有2.8萬億總參數和100萬tokens上下文窗口，是全球參數規模最大的開源權重模型。根據獨立評測機構Artificial Analysis的數據，Kimi K3的智能指數高居全球第三，僅次於Anthropic的Claude Fable 5和OpenAI的GPT-5.6 Sol，並在編程領域登頂Arena.ai榜單。

熊瑋指出：「Kimi K3展現了月之暗面追求技術創新、通過預訓練規模提升智能上限的決心。其產品特性針對長程編程和知識工作設計，模型性能的突破直接賦予了其定價權。」數據顯示，Kimi K3的API定價雖遠高於國產同類模型，但在單位任務成本上僅為Claude Fable 5的三分之一左右，展現了極高的性價比。

成本優勢與開源生態中國AI的兩張王牌

熊瑋續表示，成本效率是中國AI模型的核心優勢。據中美模型對比顯示，中國領先AI模型的訓練成本不足美國同行的10%，而API平均價格低於美國同類產品的20%。這一優勢不僅源於國產芯片適配帶來的硬件成本優化、更低的電費，更得益於獨特的開源生態帶來的研發協同效應。

她又分析稱：「中國的開源生態加速了技術擴散。一旦某家實驗室驗證了創新，如稀疏注意力或新的優化器，整個生態都能迅速復用，顯著降低了重複試錯的算力要求和研發成本。」她指出，這種「集體R&D槓桿」是中國AI能夠快速追趕全球前沿的關鍵。

從「Tokenmaxing」轉向ROI

展望下半年，熊瑋指出行業核心關鍵詞是Token ROI（投資回報率）。隨著企業從實驗性部署轉向規模化落地，市場正從過去粗放式的「Tokenmaxing」（最大化Token使用）轉向注重效能的Token優化。這一轉變利好具有結構性成本優勢的中國模型，因其在高頻、ROI敏感的場景中更具吸引力。

熊瑋還提到了由用戶黏性驅動的護城河。她引用瑞銀報告指出，全球SOTA（最先進）模型正憑藉數據飛輪和AI自我進化鞏固優勢。OpenAI和Anthropic內部已廣泛利用AI輔助研發，實現了遞歸式的自我完善。她指出，儘管競爭激烈且算力需求依然大於供應，但「AI泡沫在中國暫時未有」，因為中國科技大廠穩扎穩打，決策高度看重ROI，投入具有持續性。

全球競爭加劇監管與國際合作成變量

在全球層面，基礎模型競爭已進入白熱化階段。雖然中美在AI領域的競爭不可避免，但中國模型已憑藉上述優勢在海外「攻城掠地」。包括Perplexity、Notion、Devin在內的海外主流應用及雲平台，近期已批量集成Kimi、GLM、DeepSeek等國產模型。

監管也是未來的重要看點。中國正加快構建自主開源治理規則與國產根社區，力求在技術自主與開放合作間取得平衡。對於公司間的估價區間，分析師認為，隨著模型能力分層的加劇，具備多模態行業領先能力、能證明其獨特價值與高毛利的模型廠商，將在估值上享有顯著溢價。

分享會最後，熊瑋總結道，中國AI行業正從追求規模轉向追求高質量發展，下半年的投資焦點將緊密圍繞技術落地的真實回報與商業可持續性。