根据荣鼎集团的估计，中国人工智能模型的运行成本可能较低，但它们产生的收入仅相当于美国领军企业 OpenAI 和微软（纳斯达克股票代码：MSFT）支持的 Anthropic 所产生的收入的一小部分。

所有中国人工智能模型合计产生的收入约占 OpenAI 和 Anthropic 报告收入的 10%，这突显了模型采用、货币化和获得资本之间不断扩大的差距。

Rhodium 估计 DeepSeek 的年度经常性收入约为 5 亿美元，MiniMax 为 8 亿美元，Moonshot 为 10 亿美元。

Z.ai 最近告诉投资者，其 ARR 已达到 18 亿美元，而字节跳动的估值约为 40 亿美元，阿里巴巴 (NYSE:BABA) 的估值为 24 亿美元。

这些数字仍远低于 OpenAI 报告的 400 亿美元的年收入运行率和 Anthropic 的 650 亿美元。

估值差距更加惊人。

Rhodium 估计 Moonshot 的交易额约为收入的 50 倍，DeepSeek 的交易额约为 163 倍，而 OpenAI 的交易额约为 34 倍，Anthropic 的交易额约为 21 倍。

报告称，目前 Moonshot 和 DeepSeek 相对于收入的估值似乎过高。

尽管中国模型的任务成本通常比美国领先系统低得多，但还是出现了这种情况。

投资者要点

关键问题是较低的定价最终能否转化为足够的规模来缩小货币化差距。

中国的人工智能实验室可能在成本上有优势，但更便宜的推理并不会自动产生更强的经济效益。

OpenAI 和 Anthropic 目前似乎有更大的能力将企业和消费者需求转化为经常性收入。

这很重要，因为前沿人工智能仍然是资本密集型的​​。

荣鼎合伙人 Logan Wright 表示，资金缺口意味着中国前沿人工智能实验室可持续扩展的难度将大大增加。

对于投资者来说，这在技术竞争力和财务耐久性之间形成了鲜明的区别。

DeepSeek、Moonshot 和其他中国开发商可能会继续在定价和模型效率方面向美国竞争对手施压，但除非收入赶上，否则高私人估值可能会变得更难以证明其合理性。

更广泛的结论是，人工智能竞赛日益成为一场竞赛，不仅是模型质量的竞赛，而且是谁能为基础设施提供资金、吸引付费客户和大规模货币化的竞赛。