7月24日，瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮在媒体分享会上表示，当前中国AI行业没有泡沫，中国大模型在训练和推理环节均展现出系统性成本优势。与美国同行相比，中国云厂商扩大AI资本开支的节奏更为稳健，也更加重视投入产出比（ROI）和长期可持续性。
熊玮表示，根据公开数据及专家调研估算，部分中国头部模型的训练成本可能仅为海外龙头的十分之一；在推理端，中国模型API定价通常约为海外可比模型的10%至20%，同时仍能实现约20%至40%的毛利率。这表明，国产模型的低价主要建立在成本结构优势之上。
这一优势主要来自模型架构和算法创新、算力利用效率提升、活跃的开源生态以及相对较低的数据中心运营成本。目前，行业推理端GPU利用率普遍约为40%至50%，部分中国领先厂商通过优化调度算法，可将利用率提升至70%以上。未来，随着国产芯片性能和供应能力提高，中国大模型的推理成本仍有进一步下降空间。
资本开支方面，熊玮表示，加大AI投入已成为行业共识，但与美国厂商相比，中国互联网企业在投资规模和增加投入的节奏上更加稳健。中国云厂商管理层通常更加重视ROI，需要在模型能力、财务影响和资本市场预期之间寻求平衡，从而以更可持续的方式扩大AI投入。
“我们不认为中国行业有AI泡沫。”熊玮表示，中国互联网企业从一开始就采取了更加注重ROI、稳扎稳打的投资节奏。随着模型能力继续提升、AI应用加快普及，推理需求仍将持续增长，中国互联网企业及基础设施厂商的AI投入也有望逐步增加。
谈及近期Kimi K3模型发布，熊玮表示，K3作为全球开源模型中最大参数量的模型，与全球第一梯队的差距进一步收窄，其定价位于国产模型高端，表明优质模型能力具备溢价权。她认为，K3的发布对中国开源生态的繁荣具有积极意义，中国模型在性能持续逼近全球前沿的同时，结构性成本优势正成为全球竞争中日益重要的差异化因素。
展望下半年，熊玮认为，模型性能、模型变现以及Token ROI将成为中国AI行业的三条重要观察主线。其中，AI编程的使用范围正由程序员向更广泛的知识型工作者拓展，多模态模型也有望打开新的变现空间。
不过，算力供应仍是行业发展的关键约束。熊玮表示，调研显示，部分模型厂商的收入增长并非受需求不足限制，而是取决于有多少算力能够支持推理需求。未来中国大模型能否继续提升性能、扩大收入规模，仍需关注算力供给以及国产芯片的发展进展。
