国产大模型版本迭代窗口期及投资机遇交流纪要

摘要： 本次会议重点讨论国产大模型在 2026 年 6 月即将进入的大版本迭代窗口期，分析了中美模型能力差距、Scaling Law 的延续性以及 AI Coding 带来的商业化机会，并探讨了国产模型公司的估值映射逻辑。

行业主线：

1. 密集迭代窗口期：6 月预计国产模型将迎来密集更新（如 MiniMax M3、Kimi K3 等），能力跃升有望带动 Token 消耗量和 ARR（年度经常性收入）的阶梯式跳跃。
2. 商业化路径演进：AI Coding 为当前核心增长点，未来增长动力将由单纯的渗透率提升转向每个用户的用量（UP）增长，尤其是实现端到端交付完整软件产品的能力。
3. 估值锚定海外：国产模型估值有望参考 OpenAI 和 Anthropic，且在港股市场具备稀缺性，具有较大的估值弹性。

关键变化与分歧：

1. Scaling Law 延续：通过强化学习构造环境和数据，预训练瓶颈得到缓解；后训练阶段在 Reasoning RL 和复杂长程任务 Agent 上有新进展。
2. 定价趋势转向：头部模型价格由之前的快速下降转为保持稳定甚至提价，反映出下游需求端（如 Agent 爆火）的强劲增长。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备领先 Coding 能力、能快速通过模型迭代提升 AR 的头部模型公司，以及能有效缓解算力制约的厂商。
2. 核心风险：算力供给紧缺制约 ARR 增长速度、模型迭代效果不及预期、终端应用落地节奏低于预期。