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报告概述

本报告由Bernstein于2026年6月发布，聚焦AI模型商品化进程与全球市场细分。报告提出以人类用户对任务完成质量的感知而非模型内在能力趋同作为商品化驱动力的分析框架，并基于此框架划分AI市场：美国前沿实验室服务于高复杂度的特定场景，而中国AI实验室以更低价格覆盖“足够好”的日常用例。报告还探讨了商品化对AI实验室盈利模式的影响，认为随着“已解决”用例增多，研发支出增速将放缓。

报告的核心结论

AI模型商品化将由用户感知的“足够好”驱动，而非模型能力趋同。

报告认为，当AI在特定用例上实现可靠的大规模任务完成时，竞争焦点将从推理能力转向成本、可靠性和开发者信任。消费级AI将率先商品化，企业级用例稍后，而前沿科学应用将长期保持差异化。

中国AI实验室凭借低价策略可获取全球约35-40%的AI收入TAM。

报告测算长期全球AI收入TAM约1万亿美元，中国AI实验室可触及约3500亿美元，即使考虑美国市场受限和发达市场对数据安全的顾虑。在多数非美市场，中国模型因“足够好”且价格低廉有望获取份额。

AI商品化将有利实验室盈利能力，研发支出增速将放缓。

随着更多用例被“解决”，投入高额研发的回报递减，实验室可将资源转向新前沿。整体训练成本增速趋缓，结合较高的推理边际利润和精简的运营费用，AI实验室有望实现经营杠杆。

报告回答的关键问题

AI模型会商品化吗？商品化由什么决定？

报告认为AI模型会商品化，但驱动力并非模型内在能力趋同，而是用户对特定任务完成是否“足够好”的主观感知。一旦某个用例在规模上部署且用户认可，竞争就会转向成本和可靠性，从而推动商品化。

中国AI实验室在全球市场能获得多大份额？

报告估计，即便考虑地缘政治和客户偏好限制，中国AI实验室长期可触及全球AI收入TAM的35-40%，约3500亿美元。其低价策略在“足够好”的用例场景中极具竞争力，尤其在非美市场。

AI商品化对AI实验室的盈利有何影响？

商品化有利于盈利：当任务被“解决”，进一步研发的投入回报下降，实验室可缩减该方向的研发支出，转向新前沿。同时，推理毛利可观，运营费用保持精简，使得实验室整体更易实现经营杠杆和利润。

完整报告包含什么

  • 详尽的AI模型商品化分析框架：报告从人类用户感知角度出发，构建了“任务完成可靠度”模型，并对比传统能力趋同观点，提供新的思考维度。
  • 全球AI市场细分图表：包括按区域和客户类型的市场可及性矩阵（如美国、欧洲、世界其他地区），以及面向中国AI实验室的收入TAM测算。
  • 竞争格局与定价策略：讨论Claude Fable 5高定价事件对开发者的影响，以及OpenAI降价、中国模型低价策略的竞争动态。
  • 对中国AI实验室的深度分析：包括其研发成本优势（50% CAGR五年并不意外）、第二发者优势（跟随全球SOTA减少探索性研究）以及硬件集群策略。
  • AI Lab损益模型展望：涵盖研发支出增速趋缓、推理利润率、运营费用结构，以及整体实现经营杠杆的路径。
  • 估值与选股：提供腾讯、阿里巴巴等中国互联网公司的评级与目标价，并附估值比较表。
  • 风险因素：包括宏观经济、竞争、监管以及AI技术落地不及预期的风险。
  • 附录：披露与分析认证信息，包括评级定义、利益冲突声明及法律条款。

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