彭博引述消息人士報導，新加坡正在加快步伐、致力成為區域黃金中心，新加坡金融管理局(MAS)最近已與多間銀行舉行會談，評估新加坡作為實物黃金交易樞紐的可行性。(圖片來源於網路)據悉，全球最大兩間黃金做市商瑞銀、摩根大通，以及倫敦黃金市場的清算銀行工銀標準銀行亦參與其中，其他銀行還有星展集團、大華銀行、華僑銀行。消息人士稱，新加坡希望成為黃金貿易及倉儲中心，但所有計畫仍處於早期階段。星展集團、大華銀行、華僑銀行證實，一直在與新加坡金融管理局合作，支援新加坡黃金市場的發展。星展表示，認為新加坡可以成為區內值得信賴的黃金流通中心。新加坡金管局發言人表示，自去年以來，金管局一直積極與主要黃金市場參與者合作，探討支援新加坡黃金市場增長的藍圖，未來會適時公佈更多關鍵措施。報導引述消息人士稱，新加坡交易所(SGX)正評估重新推出黃金合約的可能性，其公斤金條合約(Kilobar Gold Contract)因交易量偏低，於2018年暫停，而該產品僅推出4年。 (瑞恩資本)

摩根大通分析師近日在最新報告中做了一道數學題：把中東產油國陸上、海上原油儲存能力除以每日產能。這道題的結論是，如果荷姆茲海峽完全關閉，這些產油國在連續生產25天後就不得不停產，因為油運不出去。連接波斯灣和阿曼灣的荷姆茲海峽是全球戰略要衝。美國和以色列2月28日對伊朗發動軍事打擊後，該海峽通行情況受到各方關注，特別是伊朗方面表示將“封鎖”海峽引發多方恐慌。荷姆茲海峽有多重要？通過該海峽的航道受阻將如何影響世界經濟？伊朗能夠“封鎖”這道海峽嗎？“梗阻”影響幾何除伊朗外，主要產油國沙烏地阿拉伯、伊拉克、卡達和阿聯的原油出口都要經過荷姆茲海峽。通過該海峽運輸的原油約佔全球石油運輸總量的五分之一。作為全球液化天然氣前三大出口國之一，卡達液化天然氣幾乎全部通過荷姆茲海峽外運，佔全球供應份額約20%。美以襲擊伊朗後，國際油價大漲，紐約商品交易所4月交貨的輕質原油期貨價格1日一度上漲12.4%，至每桶75.33美元；5月交貨的倫敦布倫特原油期貨價格一度上漲13%，至每桶82.37美元。分析師預測，如果戰事延續，原油價格可能最高衝至每桶150美元。油價漲，運費和保費也都在漲。活躍在這一海峽區域的全球物流巨頭地中海航運、馬士基航運、法國達飛海運、德國赫伯羅特公司等日前均採取措施，指示船隻前往安全區域避險、暫停接新單、調整航線和時刻表，同時不少貨輪、油輪改道好望角，避開蘇伊士運河。《經濟學人》分析，荷姆茲海峽局勢緊張，僅因保險費用飆升、油輪繞行好望角，全球能源運輸成本就會大幅抬升。以前“關閉”過嗎歷史上，荷姆茲海峽從未被完全、長期關閉，但每次圍繞這一地區的戰略博弈都會對國際油價和世界經濟產生直接影響。1980年至1988年兩伊戰爭期間，伊朗多次威脅封鎖荷姆茲海峽，並於1987年在這一區域布設水雷並襲擊油輪。當時，有油輪船員將該海峽稱為“死亡走廊”。伊朗的威脅引發油價從每桶30多美元上漲至每桶45美元以上。與此同時，油輪運費也因海峽局勢緊張上浮，最高時翻倍。2018年，美國政府退出伊核協議，恢復對伊朗制裁。伊朗方面當時表示，有能力擾亂荷姆茲海峽原油運輸。當年7月，伊朗在荷姆茲海峽扣留了一艘英國油輪。緊張局勢當時推動原油價格小幅上漲。2025年6月，美方宣稱對伊朗福爾道、納坦茲和伊斯法罕三處核設施發起“成功打擊”。伊朗官員隨後表示，伊議會已就“應該關閉荷姆茲海峽”達成共識。消息傳出後，倫敦布倫特原油價格一度跳漲6%。真的能被“封鎖”嗎憑藉獨特的地理位置，荷姆茲海峽一直以來都是各方實施戰略威懾的重要地點。儘管長期以來伊朗多次威脅要“封鎖”海峽，但這條原油運輸“大動脈”真的能被封鎖嗎？對於伊朗來說，“封鎖”海峽要考慮“願不願”，也要考慮“能不能”。有分析師認為，伊朗長期以來一直避免封鎖荷姆茲海峽，是因為其自身的原油出口也經由這一通道，關閉海峽實際上也將切斷其重要的財政收入來源。另外，有軍事專家分析，伊朗要長期徹底封鎖荷姆茲海峽，最簡單的辦法是持續在這一地區布設水雷，但這難度很大，同時還將面臨外部的軍事報復。此外，荷姆茲海峽作為重要的能源通道，備受國際社會關注。伊朗方面也需要考慮避免與依賴這條能源通道的眾多國家對立。日本廣播協會報導稱，由於日本原油進口90%依賴中東地區，倘若荷姆茲海峽被長期封鎖，日本經濟將受到“致命打擊”，國內生產總值可能減少3%。綜合各方分析，荷姆茲海峽或許不會長期完全封閉，但當前緊張局勢或將持續，給全球能源運輸和經濟發展帶來更多不確定性。 (新華網思客)

ChainCatcher 消息，據彭博社報導，摩根大通表示，如果美國立法者在年中前通過全面的市場結構立法，即便當前市場情緒仍然低迷，加密市場在今年下半年仍可能獲得顯著提振。該銀行在一份研究報告中稱：“如果該法案獲得通過，它將通過提供監管清晰度、結束‘以執法代替監管’的做法、推動代幣化發展，並促進更多機構參與，從而重塑市場結構。”一、市場寒冬：信心比價格跌得更狠1、坦白說，現在的市場，用“寒冬”形容毫不為過。朋友圈從“財富自由”變成了“活著就好”。比特幣從去年高點一路下滑，以太坊等主流幣更是腰斬再腰斬，整個加密市場像被人按在水裡，喘不過氣。2、但就在這人心惶惶的時候，華爾街老大哥摩根大通突然站出來說了句“公道話”：別慌，只要美國國會今年年中前把“市場結構法案”搞定，那怕現在市場再喪，下半年也可能迎來一波顯著提振。二、摩根大通：從“嘴炮王者”到“規則玩家”很多人一聽“摩根大通”四個字就煩，覺得這幫傳統金融巨頭就是來割韭菜的。但你不得不承認，在“看風向”這件事上，他們比大多數散戶都敏銳得多。這次的報告，他們直接把話挑明了：1、核心觀點：如果美國立法者在年中前通過全面的市場結構立法，即便當前市場情緒低迷，加密市場在今年下半年仍可能獲得顯著提振。2、重塑市場結構的四大支柱：①監管清晰度：給數位資產一個明確的身份，不再“說你是啥就是啥”。②結束“以執法代替監管”：別再天天打官司，給條明路讓大家合規做生意。③推動代幣化發展：讓現實世界的資產（國債、基金等）上鏈，變成可程式設計的代幣。④促進更多機構參與：讓養老金、保險、主權基金這些“大錢”放心進場。3、翻譯成人話就是：先把規則講清楚，再把大錢請進來。三、解密“市場結構法案”：到底在爭什麼？1、很多人一聽“法案”就頭大，其實核心就三件事：誰管、怎麼管、誰能玩。2、目前美國的情況是，SEC（證監會）和CFTC（商品期貨交易委員會）互相“踢皮球”，導致整個行業在灰色地帶裡裸奔。項目方不知道自己發的是“證券”還是“商品”，交易所不知道自己要不要註冊，使用者更不知道自己的資產安不安全。3、所以，這次的“市場結構法案”（比如《CLARITY法案》）就是想終結這種混亂，核心內容包括：①明確資產分類：數位資產分為“證券”和“商品”。比特幣、以太坊這類去中心化資產大機率是“商品”，歸CFTC管；而依賴項目方“講故事”的代幣，則更可能是“證券”，歸SEC管。②劃分監管邊界：CFTC主抓現貨交易和託管，SEC主抓證券型代幣和發行。對於混合型資產，兩家得一起管，避免推諉。③為DeFi和託管開綠燈：為去中心化協議（DeFi）的非託管服務（寫程式碼、運行節點）提供豁免，同時允許傳統金融機構合規地提供託管服務，且託管資產不計入銀行資產負債表，降低資本金壓力。④引入“成熟區塊鏈”認證：如果一個區塊鏈足夠去中心化、開源，就可以被認定為“成熟”，其原生代幣的監管主導權將完全交給CFTC。4、說白了，就是既要管，又不能管死；既要防風險，又不能把創新趕出國門。四、穩定幣大戰：華爾街與加密圈的“利益分配”1、法案裡最激烈的博弈，其實在穩定幣的收益上。①傳統銀行：堅決反對平台給使用者發穩定幣利息，擔心存款從銀行流向鏈上，衝擊整個信貸體系。②加密行業：認為收益是使用者應得的，禁止發利息等於剝奪使用者財產權，會把創新逼到海外。2、白宮現在在中間當“和事佬”，希望找到一個折中方案：允許有限的穩定幣獎勵，但不能威脅銀行存款業務。據說，3月1日是個關鍵談判節點，如果談不攏，法案可能再次被拖後腿。3、這場博弈的本質，是誰掌握“數字美元收益權”——是傳統銀行，還是鏈上協議。五、這波“提振”可能長啥樣？作為投資老炮，我對“利多”這兩個字已經有點PTSD了。但這次，我得說，摩根大通的分析，確實有幾分道理。1、監管清晰 = 降低“不確定性溢價”過去幾年，項目方最怕的不是虧錢，而是突然被SEC起訴。這種不確定性讓很多機構寧願在場外當觀眾，也不敢下場。如果法案通過，明確那些能做、那些不能做，機構心裡就有底了，自然願意把資金從黃金、美債裡分一部分過來。2、代幣化 = 打開兆級市場現實世界裡有海量的資產（國債、公司債、房地產等）可以上鏈。一旦監管明確，這些資產就可以變成代幣，在鏈上自由流動。想像一下，全球幾十兆美元的資產，那怕只有一小部分上鏈，對加密市場的流動性都是巨大的提升。3、機構入場 = 改變市場“玩家結構”過去的市場是散戶主導，情緒化交易嚴重，一有風吹草動就集體砸盤。如果養老金、保險、主權基金這些“長線資金”進場，它們更看重長期價值，交易頻率低，反而能穩定市場，拉長牛市周期。六、冷靜分析：別把“預期”當“現實”當然，我不是摩根大通的托兒，該潑的冷水也得潑。1、法案能不能通過還是個問號：現在參議院裡，傳統銀行和加密行業還在吵，3月1日的談判結果還是未知數。就算通過了，具體條款也可能被“閹割”。2、“提振”不等於“V型反轉”：即使法案通過，市場也可能先漲一波，然後進入長時間的震盪消化。畢竟，宏觀環境（利率、通膨）和鏈上基本面（使用者增長、應用落地）也很重要。3、記住，你看到的是“利多消息”，華爾街看到的是“套利機會”。利多出儘是利空，這句話永遠不過時。七、幾點建議1、關注ETF的資金流向、鏈上大額轉帳等硬資料。2、佈局“基礎設施”，而非“空氣幣”：如果真有牛市，受益的一定是交易所、託管機構、RWA平台這些基礎設施，而不是那些沒有實際應用的“概念幣”。3、保持耐心，別被情緒左右：加密市場最不缺的就是波動和噪音。如果你相信長期價值，就做好長期持有的準備；如果你只是想投機，那就做好隨時被收割的準備。結語：規則改寫，才是真正的“牛市發動機” 。說到底，摩根大通這次的表態，釋放了一個明確的訊號：真正的牛市，不是靠某個項目拉盤，而是靠規則改寫。當監管明確、機構入場、基礎設施完善，加密市場才有可能從“賭場”變成“全球金融基礎設施”的一部分。當然，這條路不會一帆風順，中間肯定還會有各種博弈和反覆。但至少，我們現在有了一個可以期待的方向。所以，與其在恐慌中割肉，不如冷靜下來，想想如果這波“規則紅利”真的來了，你準備好了嗎？ (窄門Crypto)

JPMorgan Chase CEO Jamie Dimon warned Monday that current financial conditions and banks doing “dumb things” like taking on risky loans could lead to a market meltdown similar to the one before the 2008 financial crisis.摩根大通首席執行長傑米·戴蒙周一警告稱，目前的金融狀況以及銀行採取“愚蠢行為”，比如承擔高風險貸款，可能導致類似2008年金融危機前的市場崩盤。“There will be a cycle one day,” he said, “I don’t know what confluence of events will cause that cycle. My anxiety is high over it. I’m not assuaged by the fact that asset prices are high. In fact, I think that adds to the risk.”他說：“總有一天會有周期出現，我不知道那些事件的匯合會引發這個周期。我對此非常擔憂。資產價格高並不能讓我放心，實際上，我認為這反而增加了風險。”In remarks to investors Monday Dimon said the conditions in the market, including record levels, could be cause for concern.戴蒙在周一對投資者的講話中表示，市場狀況，包括創紀錄的水平，可能引發擔憂。“Unfortunately, we did see this in 2005 and 2006 and 2007, almost the same thing. The rising tide lifting all boats. Everyone was making a lot of money. People were leveraging to the hilt. The sky was the limit,” he said.他說：“不幸的是，我們在2005年、2006年和2007年也看到了幾乎相同的情況。‘水漲船高’，每個人都賺了很多錢。人們槓桿使用到了極限，天花板彷彿不存在。”“And I think today, the rising tide is lifting all boats. My own view is people getting a little comfortable that this is real, these high asset prices and high volumes, and we won’t have any kind of problem, whatsoever,” he said. “I don’t know how long it’s going to be great for everybody. I see a couple of people doing some dumb things.”他說：“我認為今天也是‘水漲船高’，每個人都在受益。我的觀點是，人們對高資產價格和高交易量感到有些安心，以為一切是真的，不會有任何問題。我不知道這種狀況還能持續多久。我看到有幾個人在做一些愚蠢的事情。”Dimon didn’t specify which institutions he was referring to, and assured investors that his bank, the nation’s largest, is “quite cautious,” noting that “we stick to our own rules.”戴蒙沒有具體說明他指的是那些機構，並向投資者保證，他所在的全國最大銀行“相當謹慎”，並指出“我們堅持自己的規則”。He also said that recent concern among investors about artificial intelligence disrupting the software sector is also typical of disruptions in the financial markets in the past.他還表示，近期投資者對人工智慧可能擾亂軟體行業的擔憂，也屬於過去金融市場中常見的擾動類型。“There’s always a surprise in a credit cycle,” he said, citing some previous examples of industries that seemed stable bets right up until they developed problems, such as newspapers, utilities and phone companies. “And this time around, it might be software, because of AI….There’s moving tectonic plates underneath it, it causes the industry to be challenged.”他說：“在信貸周期中，總會有意外發生。”他舉例稱，以前一些看似穩健的行業，直到出現問題之前都是安全投資，比如報業、公用事業和電信公司。“而這一次，可能是軟體行業，因為人工智慧……其下方有‘構造類股移動’，這會給行業帶來挑戰。”In October, Dimon warned of weakness in the private credit market after subprime auto lender Tricolor and parts manufacturer First Brands both filed for bankruptcy following allegations of financial fraud.去年十月，戴蒙在次級汽車貸款機構Tricolor和零部件製造商First Brands在涉嫌財務欺詐後雙雙申請破產時，警告私人信貸市場存在疲弱跡象。JPMorgan Chase later took a $170 million impairment charge on its loan to Tricolor. “My antenna goes up when things like that happen,” he said at the time. “When you see one cockroach, there are probably more.”摩根大通隨後對向Tricolor提供的貸款計提了1.7億美元減值準備。他當時表示：“遇到這種情況，我的警覺性就會提高。你看到一隻蟑螂，可能還有更多。” (英語咖啡屋)

積累巨額財富的秘訣在於閱讀頻率——比爾·蓋茲（Bill Gates）和華倫·巴菲特（Warren Buffett）等頂級精英正是這一習慣的長期踐行者。圖片來源：Goads Agency/Getty Images若你夢想有朝一日躋身億萬富豪之列，最佳起點或許並非商學院，而是社區讀書會。摩根大通最新報告顯示，閱讀是全球頂級富豪家族最為推崇的成功習慣。該報告調研了100餘位億萬富豪，其總資產淨值超過5000億美元。這家財富管理機構發現，堅持鍛鍊、持之以恆、早起這三項習慣也是實現長期成功的關鍵因素。但綜合所有訪談內容，一條核心準則貫穿始終：高度重視時間的價值。一位匿名頂級富豪家族掌門人在報告中寫道：“生命的貨幣單位是時間，而非金錢。你會仔細盤算如何花掉每一美元，也理應以同等審慎的態度，規劃生命中的每一小時。”若想成為億萬富翁，別讀MBA，先重拾書本在ChatGPT等工具能在數秒內總結數百頁內容的科技時代，坐下來精讀一本書似乎顯得效率低下。但眾多全球頂尖商業領袖卻持相反觀點：深度閱讀仍是建構紮實知識體系的最快途徑之一。微軟聯合創始人比爾·蓋茲曾將閱讀視為自身學習體系的核心支柱。他坦言自己曾每年閱讀約50本書以保持思維敏銳。“自兒時起，閱讀就是我獲取知識的主要途徑之一，”蓋茲在2016年接受《紐約時報》採訪時表示，“如今我雖能遊歷奇趣之地、與頂尖科學家交流、線上觀看海量專業講座，但閱讀依然是我學習新知識、檢驗自身認知的核心方式。”彼時，他坦言自己最鍾愛的著作是約翰·布魯克斯（John Brooks）的《商業冒險》（Business Adventures）——這也是他與巴菲特結識後，對方推薦給他的第一本書。巴菲特本人同樣是狂熱讀者。當被問及如何掌握時事動態時，巴菲特表示：“我就是不停地讀、讀、讀。每天我都會投入五到六個小時用於閱讀。儘管閱讀速度已不及年少時，但我依然堅持閱讀五份日報、大量雜誌、10-K年報、企業年度報告，以及其他各類文獻。”他給雄心勃勃的商業領袖們提出了一個極具挑戰性的建議：每天閱讀500頁。“知識的積累遵循複利效應。這件事你們每個人都有能力做到，但我敢斷言，真正能長期堅持下來的人，寥寥無幾。”全球頂級富豪家族的7大成功習慣閱讀鍛鍊持之以恆早起任務優先順序管理設定目標深度思考時間來源：摩根大通最新《核心觀點》報告。超級富豪如何度過閒暇時光儘管閱讀被視為實現長期成功的關鍵驅動力，但多數超級富豪家族並不熱衷於將所有閒暇時間都投入閱讀。在摩根大通的這份報告中，閱讀在富豪們最熱衷的興趣愛好榜單中僅位列第7，排在戶外活動、陪伴親友乃至工作之後。富豪家庭最熱衷的十大興趣愛好戶外與自然工作陪伴親友網球滑雪高爾夫閱讀健身房鍛鍊垂釣騎行這一排名凸顯關鍵差異：閱讀或許並非頂級富豪的首選休閒方式，但其價值賦予了它戰略性精進準則的定位。隨著人工智慧重塑資訊獲取方式，這一模式的重要性或將愈發凸顯。人工智慧在頂級富豪群體中的應用已相當普遍。近八成受訪者表示，他們在個人生活中使用人工智慧；69%的富豪稱在商業經營中運用該技術。在這個資訊獲取空前便捷的時代，以清晰目標規劃學習路徑，以審慎態度分配時間，或許比以往任何時候都更為重要。摩根大通2026年度推薦書單“旨在激發宏大思維與大膽探索”，正是這一導向的體現。推薦書目包括芭比·布朗（Bobbi Brown）回憶錄《依舊芭比》（Still Bobbi）、安德魯·羅斯·索爾金（Andrew Ross Sorkin）的1929年華爾街股災紀實，以及講述邁克爾·喬丹（Michael Jordan）商界成功之路的《Air Jordan》。（財富中文網）

摩根大通(JPM)行政總裁戴蒙(Jamie Dimon)表示，他將繼續執掌公司多幾年。他於周一(2月23日)在出席the bank's investor day event in New York時表示，未來數年將繼續擔任行政總裁，之後亦有可能會出任執行主席數年。戴蒙領導這家美國規模最大、獲利能力最強的銀行已有二十年之久，是美國企業界最傑出的高階主管之一。戴蒙此前曾表示：「我熱愛我的工作。至於我還能做多久，這取決於董事會。只要我有精力、有精神、有激情，我就想繼續做下去。」戴蒙，2025年報酬按年增10.3%至4,300萬美元，其中包括150萬美元基本薪金、及4,150萬美元獎勵。其在2024年為3900萬美元。即將70歲(3月13日生日)的戴蒙自2005年執掌摩根大通，《福布斯》估計其身家28億美元。 (瑞恩資本Ryanben Capital)

美國總統川普告摩根大通銀行的訴訟有了新進展。摩根大通日前承認，在2021年1月6日國會山騷亂後，這家美國大型銀行關閉了總統川普及其名下多家企業的銀行帳戶。△美國摩根大通銀行（資料圖）摩根大通前首席行政官丹·維爾克寧在本周提交的一份法庭檔案中寫道：“2021年2月，摩根大通通知原告，其在摩根大通私人銀行和商業銀行持有的某些帳戶將被關閉。”據悉，這是摩根大通首次以書面形式承認在國會山騷亂事件後關閉過川普的帳戶。川普法律團隊發言人說，上述披露是“一項令人震驚的讓步”。川普的律師1月22日向佛羅里達州一家法院提交訴狀，指控摩根大通及其首席執行長傑米·戴蒙，指控被告出於政治原因關閉原告相關帳戶，嚴重擾亂商業營運，並為此索賠至少50億美元。摩根大通稱這一訴訟毫無根據，該行不會因為政治或宗教原因關閉帳戶，關閉帳戶通常是因為法律、合規或監管風險。佛州是川普現階段主要居住地。摩根大通正尋求將案件移送至紐約州，理由是涉案銀行帳戶設立於紐約州，且直至近期，部分關聯川普名下企業的商業營運也設在紐約州。近年來，銀行關閉客戶帳戶或拒絕向客戶提供貸款等金融服務的做法成為極具政治爭議的話題。當年的歐巴馬政府曾施壓銀行停止向槍支商店和無抵押短期貸款的機構提供服務，保守派人士指責這種做法是對相關利益團體的歧視。川普重返白宮後，美國的銀行業監管機構已採取措施，禁止銀行以“聲譽風險”為由拒絕向客戶提供服務。 (央視財經)

我們認為，中國人工智慧行業正從“百模大戰” 階段，邁向以商業化落地能力、模型創新實力及全球化佈局為決定成敗之關鍵的階段。我們認為，MiniMax 和智譜脫穎而出，已成為最具特色的兩家獨立大語言模型開發商，海外佈局不斷加速：MiniMax 目前超過 70%的收入來自海外市場，兩家企業均在通過全球開發者生態落地快速推進 API 業務的規模化擴張。海外佈局不僅實現了收入來源的多元化、推動毛利率提升，更彰顯了二者的全球競爭力。我們自下而上的分析預測，到 2030 年全球 AI 市場規模將達到 1.4 兆美元，其中 B2B 應用市場規模約 1.1 兆美元，B2C 應用市場規模約 3,000 億美元，兩大類股均具備廣闊的發展空間。儘管兩家企業自近期上市後股價出現顯著上漲，我們仍建議投資者佈局。我們首次覆蓋智譜和 MiniMax，給予“增持”評級，截至 2026 年 12月的目標價分別為 400 港元和 700 港元，將其視為把握全球 AI 下一輪價值創造浪潮的首選標的。市場格局：從分散競爭到集中角逐：中國 AI 市場正迅速整合，具備實力且資金充足的模型開發商數量已從超 200 家縮減至不足 10 家。我們認為當前行業呈雙軌競爭格局：一方面是擁有規模和管道優勢的綜合性科技巨頭；另一方面是以智譜和 MiniMax 為代表的、驅動創新與敏捷性的獨立先鋒。兩家公司均展現出頂尖的模型性能，智譜的 GLM-4.7 與 MiniMax的 M2.1 在程式設計和智能體任務方面的表現位列全球領先水平。隨著市場成熟，API 定價、使用量及基準測試表現正成為衡量可持續能力與商業價值的最重要指標，而 MiniMax 與智譜的模型近期均表現出色。商業化：全球擴張與 API 變現：MiniMax 與智譜的商業化戰略正逐漸趨同——將 API 變現與國際擴張作為其核心增長引擎。MiniMax 以其稀缺的全球化佈局脫穎而出，其橫跨消費應用、生成式媒體及 B2B API 的均衡業務組合，支撐我們對其 2026-30 年營收年複合增長率 138%的預測，並預計公司將於 2029 年實現盈虧平衡。智譜則憑藉其在國內受監管行業積累的穩固私有化部署客戶基礎，結合可規模化擴張的雲 API 業務，目前正加速推進全球開發者生態的落地；我們預計其 2026-30 年營收年複合增長率為127%，同樣有望在 2029 年實現盈利。我們認為，隨著海外業務佔比提升及理性定價策略帶動 API 毛利率改善，兩家公司均將從中受益。首次覆蓋智譜與 MiniMax，給予“增持”評級：我們首次覆蓋智譜與MiniMax，均給予“增持”評級，12 個月目標價分別為 400 港元和 700 港元。我們的估值基於 30 倍的 2030 年預期市盈率得出，並以 15%的加權平均資本成本進行折現，這反映了行業的高成長性以及相較於中國網際網路同業的估值溢價。主要風險包括：出口管制與地緣政治（智譜被列入美國商務部工業和安全域實體清單）、持續的法律訴訟（MiniMax）、激烈的競爭、高昂的研發投入、以及客戶採用率和算力成本的不確定性。我們認為，在國內獨立 AI 開發企業中，智譜與 MiniMax 最有望把握全球 AI 價值創造的下一階段機遇。主要圖表投資理據中國 AI 市場正從“百模大戰”過渡至結構性整合階段，能否生存取決於商業化落地能力與可持續的模型迭代。在此階段，我們認為模型能力是決定長期競爭力的根本要素。在行業格局持續演變的背景下，MiniMax 和智譜脫穎而出，成為最具特色的兩家獨立大語言模型開發商，二者各自開闢出了獨特的商業化路徑。我們首次覆蓋均給予“增持”評級，因為我們認為二者有望在快速成熟的全球 AI 生態中獲得顯著價值。通過自下而上分析，我們搭建了嚴謹的情景分析框架以計算 AI 市場規模，結果顯示，至 2030 年 B2B 和 B2C 市場合計規模將超過 1.4 兆美元。其中 B2B市場規模約 1.1 兆美元，其結構性驅動力源於全球各行業的人力成本替代與生產力提升；而 B2C 市場規模約 3,000 億美元，增長則由時間節約、便捷性及新型娛樂模式所驅動。該框架並非精準預測，而是基於當前已知變現路徑（主要為訂閱與 SaaS 定價模式）建構的基礎模型。本次研究的投資啟示，不僅在於這些基準情景下的市場規模預估，更在於理解未來存在的巨大“期權價值”。 以 AI 程式設計為例：隨著模型能力的提升，我們認為潛在使用者群將顯著擴張，從 4,700 萬名專業開發者，擴展至全球 10 億知識工作者。參照過去 20 年視訊行業的演進，視訊製作門檻的降低催生了YouTube 和 TikTok 等超級平台，其商業模式也從簡單的 DVD 租賃/劇集訂閱，衍生出直播、電商、廣告等多種形態。我們認為 AI 模型開發商的長期經濟效益，主要取決於其能否在多輪技術周期中保持模型能力處於全球領先位置，而商業模式形態、部署方式及短期利潤率結構，很大程度上是該能力衍生出的下游表現。智譜和 MiniMax 均已展現出堅實的技術實力，二者只要能將其自研模型的性能保持在全球頂尖梯隊，那麼對AI 能力需求的巨大規模，疊加中國獨特的工程成本優勢，將支撐兩家公司營收走出強勁增長軌跡。在當前階段，智譜和 MiniMax 選擇了截然不同的 AI 能力變現路徑，反映出二者對市場機遇和風險的不同判斷——MiniMax 依託多模態 AI 原生產品矩陣和MaaS 平台，而智譜則聚焦通用大模型與智能體解決方案。然而正如我們強調的，在 AI 模型競爭的賽道上，模型本身就是核心產品，也是競爭優勢的主要來源，兩家公司似乎都走在正確的道路上，通過持續迭代模型能力以保持全球頂尖梯隊地位。雖然二者的整體商業化路徑不同，但正匯聚於同一核心賽道：通過向全球開發者提供 API 介面，實現其先進 AI 能力的商業化變現，其中程式設計應用已成為雙方重點聚焦和快速增長的關鍵領域。我們的單位經濟效益分析表明，API 毛利率主要由以下因素決定：1）單位推理算力的實際定價；2）以單次呼叫 GPU耗時衡量的推理效率；3）租賃 GPU 的使用率與容量管理；4）營收的地域結構。鑑於兩家公司均在穩步推進 API 業務向全球開發者擴張，我們預計，MiniMax 和智譜相關業務的收入結構將持續最佳化，利潤率也將快速提升。此外，智譜和 MiniMax 主要依賴租賃算力而非自建基礎設施，我們預計 2025年後算力相關成本結構將經歷顯著調整。雖然總算力消耗將隨商業化處理程序持續擴大，但訓練與推理的增長曲線和成本驅動因素將與 2022-25 年的擴張階段出現顯著差異：我們預計智譜和 MiniMax 的總算力成本在 2026-30 年將保持58%/65%的年複合增長率，而訓練成本佔比將大幅下降，從 2025 年的 93%/80%降至 2030 年的 32%/28%。智譜——技術驅動的 API 業務迎來拐點，私有化部署業務構築長期穩固基本盤智譜已確立深度企業級解決方案提供商的定位，專注於為 B 端客戶提供高定製化的私有化部署和 API 服務。我們認為，公司發展已抵達重要拐點：近期推出GLM-4.5/4.6/4.7 系列模型，戰略重心明顯向智能體化、生產級應用場景（尤其是在程式設計和多步驟任務執行領域）傾斜。這一能力演進軌跡得益於其業務架構：在中國受監管行業構築的長期穩固的私有化部署客戶基礎，疊加雲 API 業務的規模化拓展機遇；同時公司在可控但不可忽視的出口管制風險框架下營運。智譜的 API 業務迎來重要拐點。GLM-4.5/4.6/4.7 系列的發佈，連同公司戰略明顯向智能體系統、工具增強推理及面向開發者的基礎設施傾斜，表明其技術路線圖正與全球前沿技術能力維度對齊，特別是在生產級程式設計、長上下文推理和多步驟執行穩定性方面。隨著 GLM-4.7 在全球開發者社群（尤其是在高付費意願和使用強度的程式設計工作流領域）中獲得認可，我們預計其採用率將加速提升。私有化部署是國內市場的長期穩固需求。智譜已在國內受監管行業建立起可觀的私有化部署客戶基礎，我們認為這構成了長期穩固的需求池。隨著基礎模型的持續迭代，現有私有化部署基礎有望轉化為以更新驅動的、具備復購特徵的經濟模式。在此背景下，我們認為智譜是一個具備顯著增長潛能的技術能力驅動型平台，其營運面臨可控但不可忽視的監管風險。我們預計公司 2025-30 年營收年複合增長率為 127%，並將於 2029 年實現盈利。MiniMax——擁有可擴展增長引擎的全譜系 AI 企業在 AI 基礎模型領域，MiniMax 是罕見的兼具技術實力、多模態商業化潛力和全球可擴展性的企業。公司已建立紮實的技術積澱，其模型在核心基準測試中表現優異，同時其全譜系產品矩陣為 B2B/B2C 雙端變現奠定基礎。其全球化佈局（2025 年前三季度海外營收佔比已達 73.1%）進一步提升了規模擴張潛力與盈利能力。我們的投資邏輯基於以下兩點：全譜系模型支撐 B2B/B2C 雙端商業化。公司對文字、視訊和音訊多模態模型的同步佈局，使其能夠匹配企業與消費端日益多模態化的場景需求，降低了對單一變現路徑的依賴。MiniMax 實現了收入的均衡增長：2025 年前三季度，開放平台、生成式媒體和 AI 陪伴業務的營收佔比各約三分之一。這一結構降低了風險，並加速了規模擴張。全球化導向驅動規模與盈利：MiniMax 很早就確立的全球化導向（體現在客戶定位和基礎設施策略上），使其在發展階段類似的同業中具備稀缺的經濟靈活性。在推理成本高企、國內競爭激烈的行業背景下，進入國際市場、多元化的客戶群和差異化的定價環境，為公司提供了結構性優勢。雖然仍存在執行風險，但我們認為這種全球化佈局將增強 MiniMax 將技術進步轉化為實質性經濟效益的長期能力。我們預計公司 2025-30 年營收年複合增長率為 138%，並將於 2029 年起實現盈利。通往 1.4 兆美元市場（2030 年）的路徑及期權價值通過自下而上分析，我們搭建了嚴謹的情景分析框架以計算 AI 市場規模，結果顯示，至 2030 年 B2B 和 B2C 市場合計規模將超過 1.4 兆美元。其中 B2B市場規模約 1.1 兆美元，其結構性驅動力源於全球各行業的人力成本替代與生產效率提升；而 B2C 市場規模約 3,000 億美元，增長則由時間節約、便捷性及新型娛樂模式所驅動。該框架並非精準預測，而是基於當前已知變現路徑（主要為訂閱與 SaaS 定價模式）建構的基礎模型。本次研究最重要的投資啟示，不僅在於這些基準情景下的市場規模預估，更在於理解未來存在的巨大“期權價值”。 我們估算的市場規模面臨的下行/上行風險有：AI 推理的單位經濟效益波動，可能會衝擊 SaaS 式定價；AI 原生市場創造（類似於視訊行業演進過程中短影片的爆發）的潛力或被低估；僅聚焦軟體收入，或未能覆蓋廣告和交易價值向 AI 優先平台遷移的顛覆性變革。以 AI 程式設計應用場景為例：其市場規模的“期權價值”可從視訊行業的發展歷程中找到最佳參照。20 年前，視訊還是一種稀缺且高門檻的產品。分發大眾化、拍攝成本趨近於零以及基於演算法的分發管道這三次技術浪潮，推動內容創作者規模實現 200 倍的擴張，重塑了整個媒體行業格局，催生了 YouTube 和TikTok 等超級平台，行業商業模式也從簡單的劇集訂閱不斷創新，衍生出直播、電商、廣告等多種形態。我們看到 AI 賦能程式設計領域正湧現類似模式。當前的“副駕駛”（Copilot） 階段提升了專業開發者的生產效率，這是我們估算B2B 市場規模改採用的基準情景。然而，真正的期權價值在於從“副駕駛”向“創作者”的轉型——AI 技術降低軟體開發本身的門檻，解鎖一次性、高度個性化的軟體市場。這一路徑依賴的增長潛力意味著，我們當前預測的市場規模，尤其是在程式設計等領域，或許只是即將迎來供給側解放的龐大市場的冰山一角。B2B市場規模自下而上分析我們專有的自下而上分析預計，到 2030 年，企業級和專業級 AI 應用市場規模將達約 1.1 兆美元。該市場可分為兩大核心且互補的應用場景：AI 智能體/協作者（高價值替代型模式）和 AI 工具/副駕駛（更廣泛的增效模式），預計市場規模分別為 6,590 億美元和 4,560 億美元。受職業、地域和應用深度三大關鍵維度驅動，市場結構高度分層。價值集中於高技能、高成本的職業領域，即醫療、金融和法律行業的管理人員、專家和專業技術人員。從地域上看，我們估計美國是主導市場，憑藉高定價水平與高採用率，其市場規模預計佔全球總量的約 47%（其中智能體佔 3,060 億美元，工具佔 2,140 億美元）。中國憑藉龐大的就業基數成為第二大市場（智能體 1,470億美元+工具 960 億美元）；而世界其他地區則受規模化發展和成本最佳化驅動，具備長期滲透機會方法論：精細化自下而上的市場規模建構模型我們對市場規模的估算基於一個精細化的自下而上模型，核心由三大元件構成：1）就業基數；2）滲透驅動因素；3）定價模型。此方法可提供透明且可論證的預測框架，具體如下：• 就業基數和細分維度：模型以全球職業勞動力為測算基礎，將其劃分為七大核心職業群體（如管理人員、ICT 專業人士、服務行業從業者等）及三大核心區域（美國、中國、世界其他地區）。這一細分方式考慮到，AI 的價值主張和滲透曲線在知識工作者與基礎崗位之間、發達經濟體與新興經濟體之間存在根本差異。• 分場景滲透驅動因素：針對兩大不同應用場景，我們的模型設定了不同的滲透率假設，以反映 AI 在各場景的融合深度差異：o 應用場景 1–AI 智能體/協作者：假設 AI 系統可自主完成任務，部分替代人力。考慮到該場景落地的複雜度與成本較高，模型設定的滲透率較為保守（例如，美國為 5-20%），且滲透率與 AI 所能替代的人力成本比例直接掛鉤。o 應用場景 2–AI 工具/副駕駛：假設 AI 通過輔助類軟體為人類賦能。由於其落地門檻和成本較低，且其核心作用是提升效率而非替代人力，模型設定的滲透率顯著更高（例如美國為 20-80%）。• 定價模型與價值兌現：各場景下的定價體系與 AI 創造的經濟價值高度繫結：o 對於 AI 智能體，其年度價格按各地區目標職業的年度人力成本的一定比例（約三分之一）測算，以此體現其人力替代或賦能的價值。o 對於 AI 工具，其單使用者年均收入（ARPU）按人力成本的較小比例（通常為 1-5%）設定，與軟體類效率提升工具的定價邏輯一致。B2C市場規模自下而上分析我們認為，面向消費端的 AI 市場規模相對較小，但結構迥異，至 2030 年其市場規模將達 3,000 億美元，驅動力更多來自時間節約、便捷性、情感價值和娛樂需求。核心變現情景包括通用 AI 助手、AI 陪伴/虛擬人、個人創作工具、AI家教/教練、健康/心理健康、效率提升類應用 ，AI 原生娛樂和遊戲等。市場規模估算的潛在偏差與未及之處本次市場規模分析是基於結構化情景假設的觀點，而非精確預測。其基礎是當前的商業模式、成本結構和使用模式；若其中任何一項發生重大變化，相關資料可能出現大幅變差。模型的核心風險並非隨機誤差，而是我們定價、需求與價值兌現分析框架中存在的系統性偏差。第一重也是最根本的風險，在於我們將 ARPU/SaaS 式定價假設應用於 AI 工作場景。傳統 SaaS 模式的邊際使用成本近乎為零；而生成式 AI 的每次token/API 呼叫均產生真實且波動的可變成本。若推理成本持續高企，供應商可能被迫限制使用量或維持高價，導致實際滲透率和/或利潤率低於我們的測算曲線。反之，若推理成本大幅下降，AI 技術可能被廣泛嵌入和捆綁至各類作業系統、裝置、雲服務、現有 SaaS 產品中，顯性 ARPU 極低，而商業價值將通過其他方式獲得。上述兩種情形下，簡單以“ARPU x 使用者數量”建構的預測模型，均可能錯估營收端的市場規模，且無助於分析利潤池的分佈。第二重風險在於市場創造和使用量爆發，我們的基準情景對此可能偏保守。雖然我們已考慮 AI 陪伴、AI 原生娛樂、長尾創作者等新增需求，但測算仍以現有消費品類的增量支出為錨點。短影片行業的發展歷程表明，生產門檻的急劇降低加上供需匹配最佳化，能夠催生全新的內容形態並帶來數量級的消費增長。AI 技術的潛力可能更大：不僅在於最佳化供需匹配，更在於規模化的個性化內容創作——使用者定製的、持續不斷的視訊/音訊/文字內容，AI 驅動的社交圖片，智能體營運的微型商業等。若其中任一 AI 原生形態能實現如短影片或移動社交般的規模化發展，那麼無論是消費端還是中小微企業驅動的 B2B 市場規模，均可能數倍於我們當前的估算。我們的框架還可能面臨變現結構覆蓋過窄、對廣告業態考量不足的風險。我們主要將 AI 視為一種工具來計量（SaaS、API、訂閱、佣金），而此前幾波網際網路浪潮中，廣告和效果類分發最終均成為核心收入池。目前我們僅通過行銷技術工具和 AI 購物助手等場景計算了部分價值，卻可能忽視了一種變化：AI 助手、AI 媒體流和 AI 陪伴產品或成為主要的注意力介面，大量廣告預算和贊助將轉向 AI 優先環境。那種情景下，AI 驅動的價值將有相當一部分被計作平台內“廣告收入”，而非“AI 軟體收入”，而我們當前估算的市場規模將會低估AI 在廣告經濟中的規模和戰略核心地位。與之相關的是，即使在廣告領域，我們的測算也隱含了一個類似 TikTok 的模型假設——即 AI 的核心作用是最佳化廣告供需匹配。而更具顛覆性的發展路徑是，AI 直接生成內容和廣告創意，並根據不同使用者和場景實現即時個性化定製。屆時，“內容”、“廣告”和“助手”的邊界將變得模糊：同一 AI 模型將同時完成文案創作、呈現形式、投放位置及周邊敘事。此種模式不僅能大幅提升廣告效果和可觸達支出，還將重構商業價值分配格局——現有平台、新AI 平台、模型提供商，智能體網路均可能成為價值兌現主體。而我們當前按細分領域自上而下的價值分配，尚未充分納入這種價值鏈重構帶來的影響。最後，我們對部分結構性不確定性僅作簡要提及。例如，B2B 市場規模測算以職業分類下的人數為錨點，這在早期階段合適，但在智能體之間自主交易、經濟活動規模與人類員工數量不再呈線性相關的場景下，該測算方式將系統性低估市場規模。此外，算力成本曲線和監管/地緣政治因素（如安全規則、資料駐留、出口管制），也可能導致實際結果顯著偏離基準情景。綜上所述，我們的市場規模測算應被視作一套嚴謹的基礎分析框架。若定價模型、市場形態、政策約束的發展與當前參考基準出現顯著偏離，實際市場規模將面臨顯著上行/下行風險。以AI程式設計為例——借視訊行業發展脈絡看市場規模的期權價值我們先前對 AI 程式設計市場規模的分析，主要通過“效率提升視角”，將其視為助力目前約 4,700 萬名專業程序/軟體開發者降低成本的工具。這一分析雖能支撐該領域的基準情景測算，卻可能忽視了其背後蘊含的巨大期權價值。通過觀察視訊行業過去 20 年的發展軌跡，我們發現了一個反覆出現的規律：技術的終極價值，不在於最佳化專業從業者的工作流程，而在於通過降低技能要求釋放大眾供給潛力。若 AI 程式設計遵循“視訊行業發展範式”，從精英技能轉變為通用素養，軟體市場的現有規模天花板將被打破。這一潛在的範式轉變，代表著一個“一次性軟體”新時代的“期權價值”——這是一個尚不存在，但具備不對稱上行潛力的市場。案例研究：過去二十年視訊行業的發展歷程20 年前，視訊行業的核心特徵是稀缺性。高昂的裝置成本和非線性編輯技術的陡峭學習曲線，將內容生產主體侷限於好萊塢製片廠和廣播公司。當時的市場聚焦於這一封閉體系內的漸進式升級（例如從 DVD 到藍光），未能將內容生產大眾化的可能性納入價值考量。然而，三輪技術創新浪潮的出現，系統性地消除了這些壁壘：• 分發環節：YouTube 等平台的出現，降低了分發成本。• 拍攝環節：智慧型手機的普及，讓實體拍攝成本趨近於零。• 工具與演算法：TikTok 演算法推薦等工具彌合了技能差距，將數十億消費者轉化為內容生產者。最終結果是，這場“供給側解放”不僅擴張了現有市場，更催生了一種全新的經濟形態。創作者數量從不足 100 萬激增至超過 2 億（增幅超 200 倍），視訊內容存量更是實現萬倍級增長，從 2005 年的數百萬條，增至 2025 年的每年超200 億條。因此，字節跳動等純科技平台得以崛起，企業價值比肩並最終超越了派拉蒙等傳統媒體巨頭。結論顯而易見：降低准入門檻所創造的價值，遠大於僅為既有從業者改進工具。此外，商業化潛力或許並不止於使用者規模的擴大。使用者基數的擴大，還能通過商業模式創新，推動市場規模實現二次擴張，且第二輪的規模可能更大。以視訊行業為例，市場規模的爆發式增長，並非僅因為更多人能夠上傳視訊，更是因為直播、電商、達人行銷和微交易等全新模式在 TikTok 和抖音等平台上的湧現。對 AI 程式設計市場擴張潛力的啟示當前 AI 程式設計市場正處於“副駕駛”階段，核心在於提升全球約 4,700 萬名程式設計師的生產力，這也是我們估算 2030 年該行業 1,640 億美元基準市場規模的核心依據。而關鍵的期權價值在於向“創作者”範式的轉型。正如視訊編輯工具從好萊塢製片廠普及至所有智慧型手機，AI 程式設計智能體有望將軟體創作的門檻，從編寫程式碼語法降至用自然語言表達意圖。這一變革或將推動相關使用者群體從程式設計師擴展至近 10 億知識工作者——潛在使用者規模實現 20 倍的擴張。這些新使用者無需具備專業開發能力，即可生成滿足日常需求的一次性、個性化或部門級程式碼。因此，投資者應將 AI 程式設計 2030 年預期 1,640 億美元的市場規模視為冰山可見的一角，而非其上限。然而，AI 程式設計要實現屬於自己的“TikTok 時刻”，模型/智能體本身必須實現從“提示詞補全”到 “意圖→設計→實施→驗證”全流程閉環的跨越。目前尚處萌芽階段，但視訊行業的發展脈絡，無疑為 AI 未來的發展提供了重要借鑑。中美AI分岔路：殊途同歸中美 AI 發展態勢往往以競爭形式呈現，但更準確而言，這反映了戰略重點及經營限制的差異，引領向截然不同但日趨關聯的發展路徑。• 美國的“拓展前沿”範式：OpenAI、Anthropic 和 Google 等公司擁護的美國路徑把絕對性能領先放在首位。其特點是海量研發投入、追求下一代架構突破，以 API 為核心的閉源商業模式為主。戰略目標是建立壓倒性的技術領先優勢，通過高利潤企業解決方案變現。這一路徑以基準測試壓倒性優勢以及開拓新的技術前沿為成功標準。• 中國的“效率至上”範式：在不同於美國的資本及半導體獲取環境下，以智譜、MiniMax 和 DeepSeek 為代表的中國路徑強調務實最佳化。目標是以估計成本的一小部分實現接近前沿的模型能力（約 90-95%）。這一路徑建立在極高的架構效率（如專家混合模型 MoE）、複雜的演算法最佳化以及對快速商業化落地及規模化部署的高度專注之上。這一路徑以卓越的成本性能比及採用速度為成功標準。這種發展態勢形成了一種不對稱競爭。美國生態追求通過根本性創新來引領未來，而中國生態旨在通過工程卓越和市場應用來實現商業化和規模化。這兩條路徑不是孤立的；中國的成本效益創新影響全球定價，而美國的前沿研究為全球產業設定了雄心勃勃的性能目標。中國內部角逐：從碎片化到高度集中化競爭國產大模型市場發生大變局。“百模大戰”時期的百花齊放在達到頂點後以行業急劇整合而告終。有能力訓練前沿規模模型的可信度高、資金雄厚的實體已經從 200 多家坍縮至可能不足 10 家有力爭奪者，僅留下少數佼佼者在戰場上。這一大浪淘沙反映了市場從潛力驅動向商業可行性及可持續單位經濟效益主導的轉變。行業格局已清晰分化為兩大往往互補的派系：• 綜合性科技巨頭：這一陣營包括阿里巴巴（千問）和字節跳動（豆包）等頭部企業，通過規模效應、海量內部資源以及與現有生態的深度整合來競爭。其戰略充分利用了龐大資本儲備、專有資料池及大規模原生使用者分發管道。• 獨立先驅：少數純粹 AI 公司佼佼者，包括智譜、MiniMax 和 DeepSeek，憑藉技術專長、敏捷性和專業化創新進行競爭。他們不具備巨頭的雄厚財務實力，在特定高價值領域開創出領先優勢：• 智譜在複雜推理和企業級部署方面建立了深厚專長。• MiniMax 在多模態生成及面向全球消費者 AI 應用領域處於領先地位。為什麼獨立基礎模型提供商可以保持結構性重要地位基礎模型之爭通常過分強調規模——資本、資料和基礎設施——而低估了激勵及客戶協同差異對長期結果的塑造。實踐中，獨立基礎模型提供商不會在廣度或分發上與超大規模提供商正面競爭。它們結構性佔據著截然不同的地位，隨著 AI 採用成熟，依然重要。雲整合是優勢，也是制約因素超大規模提供商理所當然地設計最適用於其自身雲環境的基礎模型。與專有基礎設施、資料服務和身份層的緊密整合增強了客戶留存及平台效益。對於完全依賴於單一雲的客戶，這可能頗具吸引力。然而，對於許多大型企業來說，這種整合也帶來了限制。多雲架構、供應商風險管理及長期成本考慮降低了模型和基礎設施之間深度耦合的吸引力。選擇獨立提供商通常不是因為它們在絕對意義上“更好”，而是因為它們允許做出獨立於雲策略的模型決策，這一特點在規模化之後愈發重要。變現激勵不同造成客戶關係差異。超大規模提供商和獨立提供商之間的關鍵區別在於基座模型如何變現及分發。超大規模提供商主要利用模型賦能內部 AI 產品並強化整體平台生態，API 作為支援生態系統擴張的補充管道發揮作用。獨立提供商通常通過 API、企業授權或私有化部署、以及選擇性 AI 產品等方式直接將模型變現。這些管道服務於同一個根本目標——最大化模型採用及利用——而不要求客戶繫結單一基礎設施或軟體生態。這種結構通常更能深度匹配建構專有 AI 應用的客戶。功能侵蝕風險在垂直整合平台上建構 AI 應用的企業面臨一項風險：成功的工作流程隨後可能被平台內化並作為競品重新發佈。這種風險可能阻礙核心任務使用場景深度依賴超大規模提供商模型。獨立模型提供商通過結構性中立來緩解這種擔憂。他們的業務激勵依賴於賦能客戶應用，而非與客戶競爭，從而降低感知到的戰略和執行風險。中國的生成式 AI 利潤池可能向平台巨頭傾斜全球投資者日漸認為生成式 AI 是一個“模型實驗室贏家通吃”的故事。媒體報導稱，OpenAI 正在探索為 IPO 鋪路，估值高達 1 兆美元，該估值參考了2025 年底年化經常性收入或達到約 200 億美元的預期。另外，有報導稱，Anthropic 正在尋求募資，隱含估值可能在 3,500 億美元左右。我們認可這些資料，因為它們為“為他人做嫁衣裳”之說立下了高門檻。不過，我們仍認為國內生成式 AI 的持久利潤池將高度集中於大型網際網路平台，尤其是騰訊和阿里巴巴，因為它們掌控著全國範圍層級的分發、變現通道以及高頻消費和商戶事務流。我們的這一觀點基於一個簡單的觀察：最有價值的“模型公司”越來越像平台，而非純粹上游供應商。當投資者投注兆美元市場時，他們往往押注的是消費者門戶、企業分發管道及開發者生態系統，而非僅僅是模型質量的邊際改進。這一邏輯在中國非常關鍵，因為騰訊和阿里巴巴已然擁有國內最強大的消費者及商家介面，可以將生成式 AI 嵌入既有介面，意向、轉化及定價權都是現成的。 (水木紀要)