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• 你可能想知道
• 主要議題
• 關鍵見解表
• 後續…

你可能想知道

中國 AI 模型開發者的收入數字與美國領先公司相比如何？

收入差異對新創估值、投資風險和未來擴張有何影響？

主要議題

美國研究機構 Rhodium Group 最近發布的估算顯示，美國領先 AI 公司的收入與整體中國 AI 模型開發者所產生的收入之間存在明顯差距。Rhodium 使用一種稱為年經常性收入（ARR）的行業指標，該指標將近期月度收入數據年化以反映快速增長。Rhodium 發現，所有中國 AI 模型合計的 ARR 約為 OpenAI 與 Anthropic 報告 ARR 的十分之一。這一差距凸顯了不同市場中廣泛用戶採用與營收能力之間的分歧。

Rhodium 的分析評估了幾家知名中國 AI 公司的已報告與估算 ARR。報告將 DeepSeek 的 ARR 定在 5 億美元，MiniMax 為 8 億美元，Moonshot 為 10 億美元。Z.ai 在近期的投資者溝通中報告其 ARR 為 18 億美元，而較大型的科技集團如字節跳動與阿里巴巴分別貢獻約 40 億美元和 24 億美元。相比之下，OpenAI 的 ARR 估計約為 400 億美元，Anthropic 約為 650 億美元。綜合來看，這兩家美國公司主導了收入版圖，儘管中國模型在國內與區域市場的採用速度很快。

這些數字不僅在絕對值上引人注目，還與公司估值的關係值得注意。Rhodium 強調，若干中國新創公司的估值水準似乎與其目前的收入來源脫節。具體而言，報告指出 Moonshot 的估值對收入倍數估計約為 50 倍，DeepSeek 約為 163 倍。相比之下，報告引述 OpenAI 近 34 倍、Anthropic 約 21 倍的倍數。這些差異意味著投資者對某些中國新創公司預期更強的未來增長，而這些預期似乎超出了當前收入所能證明的範圍。

中國報告收入較低的部分原因在於產品模式與分發方式的差異。許多中國 AI 研究室以更容易讓第三方使用的方式發布或分發模型，包括開源釋出或允許客戶在自有基礎設施上部署的授權方式。這種開放方式會降低直接收入捕捉，因為擁有足夠硬體的第三方可以在不依賴開發者的情況下自行運行模型。相反，領先的美國模型大多是封閉的，且經常通過提供方託管的 API 訪問，平台保留控制權並收取更多使用費用。根據 AI 比較公司 Artificial Analysis 的說法，頂級美國模型的每次任務成本遠高於可比的中國模型，這支持了美國供應商每單位使用所能獲得的較高收入。

Rhodium 也指出，其比較依賴於可得的最新數據，其中部分數據反映了夏季資料。中國模型的使用率正從早期低點快速上升，且多家公司已更新其前瞻性收入預期。例如，據報導 Z.ai 將其年終 ARR 預測從先前的 24 億美元上調到 30 億美元。因此，如果增長持續並且公司能夠將使用量轉化為經常性客戶合約與貨幣化服務，收入差距可能會隨時間縮小。

然而，融資環境構成了結構性挑戰。Rhodium 團隊認為，中國前沿 AI 實驗室若無持續有利的公私募資本市場環境，可能難以實現可持續擴張。歷史上，中國高成長科技的資本市場可能相當波動。雖然國家一直是資金的重要來源——特別是在晶片與伺服器等硬體方面——但對前沿 AI 研究與私人模型開發者的直接政府資金可能較為有限。Rhodium 估計，中國 AI 晶片與伺服器的股權投資中超過 60% 與國家相關來源有關，凸顯了對公共支持以建設基礎設施的依賴。

估值與市場動態也與數家公司籌備 IPO 與投資者情緒相互交織。據報導 Anthropic 正在準備赴美上市，而 OpenAI 已將 IPO 延後到明年。在中國方面，據稱 Moonshot 已向香港證券監管機構機密遞交上市文件，DeepSeek 也被指正在準備潛在上市。公開市場對這些上市案的反應，將在驗證或挑戰當前觀察到的高估值倍數方面發揮重要作用。

市場波動性顯而易見。中國 AI 股價有時出現劇烈波動：Z.ai 的股價在一個交易日曾在先前下跌後上漲逾 5%，而其他公司如 MiniMax 則難以維持 IPO 當日的漲幅。領先美國 AI 公司的高層警告快速發展風險後，美國科技股也曾出現拋售。中國主要 AI 實驗室的領導者在這些更廣泛風險討論上大多保持沉默。

分析師警告，要獲得更高比例的收入，中國實驗室須採取能更直接捕捉使用價值的貨幣化模式，或構建專有且封閉的產品以將客戶鎖定於付費服務。否則，有助於快速採用的開放分發與較低的每次任務成本特性，可能會持續壓縮直接收入。正如 Rhodium 合夥人暨報告共同作者 Logan Wright 所觀察到的，大量硬體投資支持加上對前沿實驗室的直接資金有限，使得長期擴張依賴於有利的股權市場——而這在中國的歷史上並不穩定。

總之，Rhodium 報告凸顯了一個明顯的緊張關係：強勁的採用與技術進展並不會自動轉化為相稱的收入捕捉。分發結構、產品包裝與市場通路策略非常重要。在中國 AI 公司將使用量轉換為大規模且穩健的經常性收入之前，儘管採用率上升且增長快速，其總體貨幣化仍將遠低於最大型的美國公司。

關鍵見解表

後續…

展望未來，有若干領域值得密切關注。首先，中國實驗室貨幣化策略的演進將決定其收入增長能否縮小與美國競爭者的差距。公司可以採取基於 API 的託管服務、企業合約或分層授權模式來捕捉更多經常性收入。其次，硬體與運算成本的發展——特別是本地化供應鏈與降低單位成本的努力——將影響競爭定位。政府與國家相關投資者可能會繼續支持基礎設施，但公開市場在驗證估值方面仍扮演關鍵角色。

第三，治理與分發選擇——開放與封閉模型——將對創新擴散與商業回報產生長期影響。開放方式能加速採用與生態系發展，但可能壓抑直接收入；封閉方式則提高收入捕捉但可能限制覆蓋與整合。最後，國際動態、監管框架與投資者情緒都會相互作用，影響哪些公司能夠持續擴張並證明其高估值的合理性。

在短期內，關注更新的 ARR 披露、IPO 結果與產品上市策略的變化，將提供是否中國 AI 開發者能把動能轉化為持續且大規模收入的最明確訊號。採用、貨幣化設計與資本市場之間的相互作用，將在很大程度上決定哪些公司能成為全球 AI 經濟的長期領導者。 關於定價、分發與產品控制的戰略選擇，可能將是決定性的。