瑞银最新研究报告《中国AI模型如何在成本效率上竞争》称，中国AI模型正以显著的成本优势在全球市场快速崛起。 报告指出，虽然模型智能仍是重要指标，但随着AI采用从实验阶段转向规模化部署，成本效率已成为决定长期竞争力的关键因素。

报告估计，中国AI模型的训练成本不到OpenAI、Anthropic等全球领导者的 10%，主要中国模型的平均API价格更低于可比美国同业的 20%。 以Artificial Analysis最新数据（截至 2026 年 6 月 15 日）为例：
- MiniMax-M3 混合价仅 $0.2/M tokens
- DeepSeek V4 Flash 低至 $0.1/M tokens
- Tencent Hy3-preview 也仅 $0.1/M tokens

相较之下，Anthropic Claude Fable 5 高达 $7.7、OpenAI GPT-5.5 为 $4.4、Google Gemini 3.1 Pro 为 $1.7。 中国模型在性价比上展现压倒性优势，尤其适合高量、ROI敏感的工作负载。

报告强调，中国的成本优势并非短期补贴，而是来自结构性与可持续的技术创新。 训练端透过较小参数、稀疏注意力与针对性 R&D，大幅降低工作负载并提升GPU吞吐量；推理端则依靠 MoE混合专家架构、优化注意力机制、KV cache、更低精度计算、P/D 分离、批处理排程，以及国内晶片适配等工程优化。 这些创新让中国模型在维持合理毛利率（约 20-40%）的同时，仍能提供极具竞争力的API定价。

报告预测，全球AI总可及市场长期可能超过10兆美元。 由于前沿模型供应主要集中在美国与中国，中国供应商拥有重要全球扩张机会。 随着企业从追求最大化token使用转向注重投资报酬率，前沿模型将在复杂高价值任务维持定价溢价，而高性价比的中国模型则有望在广泛的中低阶应用中抢占大量市占，正如中国企业过去在电动车、智慧手机与家电领域的成功经验。 报告认为，中国前沿模型智能已达到美国领先模型的约90%，且R&D成本远低于对手，显示其效率优势具备长期可持续性。