中国人工智能：AI 模型作为新一代劳动力与需求兑现节奏研究（28页，2026年）

分类：人工智能

标签：中国人工智能、大语言模型、Z.AI、MiniMax、GLM、智谱、单位推理成本、token价格

摘要：本篇为 J.P. Morgan 亚太区证券研究团队2026年11月3日发布的中国人工智能主题文稿，全文二十八页，覆盖在中国香港上市的两家模型企业 Z.AI（智谱）与 MiniMax。报告提出核心框架：把 AI 模型视作企业的新一代劳动力，把模型公司视作培养它们的「学校」，模型持续学习，但只有具备承担某类新工作的能力才算取得新「学位」，企业按「学位」用人，故需求呈台阶式跃迁而非线性增长。文稿认为当前正处「编程」与「更广泛白领工作」两级台阶之间，实验室仍每隔数月推出更强模型；争论焦点在下一级需求台阶何时到来。 报告用多张关键图表展开：图1 给出劳动力市场与模型市场的三类角色对照，指出学校不拥有毕业生，而模型公司拥有模型、因而获得模型创造的价值；图2 描述新用例在模型跨过新门槛后解锁；图3 呈现 Z.AI 各代模型发布与 ARR 抬升的对应；图4 援引 Ramp AI Index，显示美国 token 用量增长约36倍、支出增长约15倍，单 token 价格自2025年8月以来减半；图5 说明单步准确率提升4个百分点可使20步任务成功率提高一倍以上。文稿据此认为商品化与定价能力可以并存：Z

来源：zuudee | 日期：2026-11-06 | 格式：PDF | 页数：28