摩根大通日前发表报告，把中国人工智能市场的发展逻辑给讲清楚了。这是个明显的拐点逻辑，只要模型能力突破了某个门槛，需求就能大规模释放出来，不是匀速增长。比如美国的Anthropic，2024年12月ARR才10亿美元，到了2026年3月就激增到190亿美元，15个月翻了19倍。现在中国具备类似的条件，国内模型能力已经追上甚至超过了美国领先模型一年前的水平，定价也更符合本土经济效益。 这是中国企业端AI需求能不能复制2025年美国曲线的关键一年。编码和智能体是最主要的催化剂。报告认为，美国市场给我们提供了最好的样板。数据显示，Anthropic的ARR从2024年12月的10亿美元快速增长到了2026年3月的190亿美元。15个月时间内增加了近19倍。 智能体方面的需求逻辑也在变强。报告指出，OpenClaw已经成为重要的推动力量，它把使用场景从单轮交互变成了多步骤执行。腾讯、阿里和字节跳动都把这种工具融入了自己的生态系统。API定价不太可能一路上涨或者下跌，大概率会分化。 如果某个模型能独一份地搞定高价值任务，比如智能体编码、长流程工作或者企业级的高可靠性，客户就愿意多花钱买服务。因为回报是实实在在的。但要是硬件、系统和算法效率提高了，推理成本就会下降。那些能力原地踏步的模型就会有压力。 摩根大通强调现在竞争的焦点变了，不再是大家打价格战了。客户买的不是便宜的Token而是任务能不能顺利完成。举个例子在多步骤工作流里，单步骤成功率从90%提高到95%，20步骤的完成率就会从12%猛涨到36%。这就意味着高单价但更可靠的模型实际成本更低。 行业格局也是生死相搏的局面。技术差距小、产品周期又长、商业模式都往API卖钱靠拢。失去动能的公司很快就会被淘汰。互联网巨头进军B端AI让竞争变得更直接。阿里巴巴已经把云和AI当成了战略重点。腾讯推出的智能体也细分到了个人、开发者和企业场景。 对于盈利前景的看法是毛利率有望变好但运营杠杆还得看情况。报告拿Anthropic当例子来说事——虽然收入在2026年2月就达到了140亿美元水平，但他们还是宣布要搞300亿美元融资继续开发。 智谱和MiniMax这两家公司摩根大通都维持增持评级，目标价分别是800港元和1,100港元。预测两家公司都能从2029年起扭亏为盈。报告特别强调了这一点：比实现利润的具体年份更重要的是使用量一直往上涨还有单位经济效益变好这个趋势。