中国人工智能行业：AI模型作为新型劳动力与编码需求台阶研究（27页，2026年）

分类：人工智能

标签：中国人工智能、AI模型即劳动力、编码需求、ARR、Token价格、单位推理成本、GLM-5.3、智谱

摘要：本报告为摩根大通证券（中国）于 2026 年 11 月 3 日发布的中国人工智能行业研究，全文 27 页，署名分析师为徐文韬、姚橙与陈祺。报告提出一个贯穿全文的类比框架：把 AI 模型视为企业的下一代劳动力，把模型公司视为培养它们的培训学校，企业按 token 付费、像雇员一样在模型能可靠完成任务时才派发工作，而模型归模型公司所有、其劳动所得进入所有者手中。研究口径以中国大模型厂商的需求节奏、定价能力与单位推理成本为主，并援引美国 Ramp AI 指数作为对照。 在需求判断上，报告认为模型能力按台阶推进：编码环节先经历了价格战与年度经常性收入（ARR）放缓，直到 2025 年底模型能够可靠编码后需求才明显放量；当前处于编码与更广泛白领工作两个台阶之间的空档期，实验室仍每隔数月发布更强的模型，市场把这段间隔解读为放缓。报告判断中国至少落后美国六个月、仍处在编码这一台阶，并预计两方面需求会随美国市场上升。由此，报告把观察重点从需求是否到来转向到来的时点，认为价值将向能持续训练前沿模型的少数厂商汇集。 在商业化与经营层面，报告提出商品化与定价权可以并存：龙头实验室一方面提高旗舰模型价格，

来源：zuudee | 日期：2026-11-06 | 格式：PDF | 页数：27