瑞银证券今日（24日）举行中国人工智能行业展望媒体分享会，瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮指出，以月之暗面最新发布的Kimi K3为代表，中国AI模型正凭借结构性成本优势和活跃的开源生态，在全球舞台上实现从“性价比替代者”向“技术并跑者”的关键跃迁。Kimi K3的问世不仅标志著国产大模型首次迈入2.8万亿参数的量级，更透过明显的价格优势和顶尖的模型性能，为下半年的行业投资指明清晰的主题：模型能力、变现空间与Token ROI。

Kimi K3 性能突破 赋予定价权

熊玮在分享中强调，Kimi K3的发布是中国AI发展史上的标志性事件。该模型拥有2.8万亿总参数和100万tokens上下文窗口，是全球参数规模最大的开源权重模型。根据独立评测机构Artificial Analysis的数据，Kimi K3的智能指数高居全球第三，仅次于Anthropic的Claude Fable 5和OpenAI的GPT-5.6 Sol，并在编程领域登顶Arena.ai榜单。

熊玮指出：“Kimi K3展现了月之暗面追求技术创新、通过预训练规模提升智能上限的决心。其产品特性针对长程编程和知识工作设计，模型性能的突破直接赋予了其定价权。”数据显示，Kimi K3的API定价虽远高于国产同类模型，但在单位任务成本上仅为Claude Fable 5的三分之一左右，展现了极高的性价比。

成本优势与开源生态中国AI的两张王牌

熊玮续表示，成本效率是中国AI模型的核心优势。据中美模型对比显示，中国领先AI模型的训练成本不足美国同行的10%，而API平均价格低于美国同类产品的20%。这一优势不仅源于国产芯片适配带来的硬件成本优化、更低的电费，更得益于独特的开源生态带来的研发协同效应。

她又分析称：“中国的开源生态加速了技术扩散。一旦某家实验室验证了创新，如稀疏注意力或新的优化器，整个生态都能迅速复用，显著降低了重复试错的算力要求和研发成本。”她指出，这种“集体R&D杠杆”是中国AI能够快速追赶全球前沿的关键。

从“Tokenmaxing”转向ROI

展望下半年，熊玮指出行业核心关键词是Token ROI（投资回报率）。随著企业从实验性部署转向规模化落地，市场正从过去粗放式的“Tokenmaxing”（最大化Token使用）转向注重效能的Token优化。这一转变利好具有结构性成本优势的中国模型，因其在高频、ROI敏感的场景中更具吸引力。

熊玮还提到了由用户黏性驱动的护城河。她引用瑞银报告指出，全球SOTA（最先进）模型正凭借数据飞轮和AI自我进化巩固优势。OpenAI和Anthropic内部已广泛利用AI辅助研发，实现了递归式的自我完善。她指出，尽管竞争激烈且算力需求依然大于供应，但“AI泡沫在中国暂时未有”，因为中国科技大厂稳扎稳打，决策高度看重ROI，投入具有持续性。

全球竞争加剧监管与国际合作成变量

在全球层面，基础模型竞争已进入白热化阶段。虽然中美在AI领域的竞争不可避免，但中国模型已凭借上述优势在海外“攻城掠地”。包括Perplexity、Notion、Devin在内的海外主流应用及云平台，近期已批量集成Kimi、GLM、DeepSeek等国产模型。

监管也是未来的重要看点。中国正加快构建自主开源治理规则与国产根社区，力求在技术自主与开放合作间取得平衡。对于公司间的估价区间，分析师认为，随著模型能力分层的加剧，具备多模态行业领先能力、能证明其独特价值与高毛利的模型厂商，将在估值上享有显著溢价。

分享会最后，熊玮总结道，中国AI行业正从追求规模转向追求高质量发展，下半年的投资焦点将紧密围绕技术落地的真实回报与商业可持续性。