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报告概述

本报告是Bernstein此前发布的AI token经济学入门报告的补充。作者根据中国顶级AI实验室的反馈，更新了H1 2026年的推理利润率模型估计。核心调整包括全面上调每秒token吞吐量假设，并新增商业折扣变量。报告应用该模型分析了Minimax、Z.ai等头部厂商的推理利润率，并对新发布的DeepSeek V4和腾讯hy3-preview模型进行了初步评估。报告旨在为投资者提供更贴近实际的数据和框架，以理解中国AI推理的经济性和竞争格局。

报告的核心结论

Z.ai与Minimax推理利润率差距小于此前估计

更新后的模型显示，Minimax M2.7实现40%文本/编码推理利润率的指引，要求其数据中心级TPS约为Z.ai GLM-5/5.1的4.5-5.0倍，而非此前假设的4倍。第三方基准测试（Lambda Labs）支持了更高的TPS假设，使得两家推理利润率差距缩小，但报告仍认为Z.ai在可比折扣下利润率更高。

GPU吞吐量是推理利润率的核心驱动因素

报告指出，通过量化、预填充-解码分离等软硬件优化技术，可以显著提升每GPU每秒处理的token数（TPS），从而降低推理成本、提高利润率。Minimax的高TPS部分来自其较小参数规模的内置优化，而Z.ai的更大模型也需要更高TPS才能维持竞争力。这一变量对利润率的影响比GPU成本更为显著。

DeepSeek V4使中国保持全球领先水平，但国内竞争加剧

DeepSeek V4在发布时接近数月前的全球顶尖水平，且成本显著更低。V4-Pro定价与GLM-5.1等国内模型相当，但发布24小时内即对国内用户推出75%限时折扣，凸显用户获取策略的激进。V4-Flash定价处于同类轻量模型的下限，强化了报告对低端模型价格竞争将依然激烈的判断。

报告回答的关键问题

商业折扣如何影响中国AI推理利润率？

报告新增了商业折扣变量，认为客户结构和折扣力度显著影响每token收入。假设平均折扣从0%提升至20%，会直接压低推理利润率，但不同厂商影响程度不同。大型企业客户折扣通常高于中小开发者，且限时促销需动态看待。报告敏感性分析显示，在相同TPS下，折扣每增加2.5个百分点，利润率下降约2-4个百分点。

多模态推理的利润率是否高于文本/编码？

是的。Minimax确认其多模态工作负载（如视频生成、语音合成）的毛利率高于文本/编码推理。这是因为GPU计算成本相同，但多模态token定价更高（例如视频生成每个token收入可达文本的数倍）。不过文本/编码工作负载在2026年至今贡献了更大的增量增长，主要受OpenClaw和智能体AI热潮推动。

腾讯hy3-preview模型的竞争力如何？

报告认为hy3-preview是“姗姗来迟的向好一步”，表现符合温和预期，但缺乏“惊喜因素”。其定价接近同类轻量模型的下限。真正的考验在于腾讯是否能够通过重建AI数据和基础设施组织，加快内部模型迭代，并在未来推出自己的“Muse Spark时刻”（如更大参数的模型）。目前投资者对腾讯AI的关注过于狭隘。

报告中的代表性数据

40%

Minimax M2.7推理利润率指引

H1 2026，Minimax管理层估计其M2.7模型的文本/编码推理毛利率约为40%。报告据此反推，需要M2.7的TPS达到GLM-5/5.1的4.5-5.0倍才能实现。

M2.5: 4,031 tok/s per GPU; GLM-5: 788 tok/s per GPU

Lambda.ai基准测试：M2.5 vs GLM-5每GPU吞吐量

2026，Lambda.ai部署级测试显示，M2.5在2x B200 GPU上总TPS为8,062 tok/s，而GLM-5在1x HGX B200 (8 GPU)上为6,300 tok/s。折算每GPU，M2.5吞吐量约为GLM-5的5.1倍，部分支持了Minimax的高TPS主张。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 详细的AI token经济学模型框架，包括收入、成本、利润率计算公式及各变量定义（如Rev/Mtok、KV缓存命中率、商业折扣等）。
  • 更新后H1 2026年Z.ai（GLM-4.5至GLM-5.1）和Minimax（M2.5、M2.7）的推理利润率估算对比表。
  • GPT成本每小时的估算方法及合理性讨论（$1.6/GPU/hr）。
  • 敏感性分析：展示不同TPS吞吐量和商业折扣组合下的推理利润率变化（含多张热力图）。
  • DeepSeek V4-Pro和V4-Flash与国内同行（如GLM-5、Qwen3.6 Max、Kimi K2.6等）的token定价对比图表。
  • 腾讯hy3-preview及其他轻量模型定价对比分析。
  • 对DeepSeek V4技术特点的初步观察，包括推理FLOPs、KV缓存节省等。
  • 腾讯AI进展的讨论：HY-World 2.0模型、WeChat智能体功能、广告业务AI应用等。
  • 覆盖的亚洲互联网公司（腾讯、阿里、PDD、美团等）的估值比较表（PE、EV/Sales）。
  • 分析师的资质声明、评级定义、风险提示及法律披露。

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