中国大模型供给与厂商研究：厂商类型划分与差异化布局全解析（精华版）
头豹研究院
| 袁栩聪,廖子烨
| 20260716
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📊 AI 智能摘要
核心观点
中国大模型产业正从模型发布密集期转向供给分层与商业化验证阶段，厂商竞争焦点已从参数规模和榜单表现转向推理成本、系统集成和复杂场景交付能力。长期利润将向掌握算力、平台、入口和行业交付节点的厂商集中。
关键数据
- **厂商分类与能力结构**：
- 云厂商：通过算力资源和企业客户生态（如阿里云Qwen、华为云盘古）
- 大模型原生厂商：依托算法创新和Agent能力（如DeepSeek、Kimi）
- 场景生态型厂商：结合垂直场景Know-how（如科大讯飞星火、小米MiMo）
- **能力演进指标**：
- 单位推理成本：AMD MI300X vs 英伟达H200延迟差距达37%-75%
- 算力有效转化率：DeepSeek V4通过MoE架构将token处理成本降低40%
- SLA达成率：具备复杂生产环境适配能力的厂商可提升企业部署决策信心
风险提示
- ⚠ ⚠ 技术迭代风险：前沿模型架构（如Mixture of Experts）可能颠覆现有竞争格局
- ⚠ ⚠ 商业化落地风险：场景生态型厂商需平衡通用能力与垂直场景Know-how的投入
- ⚠ ⚠ 政策变动风险：算力基础设施补贴政策调整可能影响厂商成本结构
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内容由 AI 基于研报原文分析生成，数据来源：东方财富
| 生成时间：2026-07-16 16:37