中国所有 AI 模型的收入加在一起，只有美国的 10%。
这是 Rhodium Group 在 9 月 17 号发布的报告《Examining China's AI Financing》给出的结论。
报告称，中国 13 家 AI 公司 2026 年最新的 ARR（年度经常性收入）合计大约 107 亿美元；另一边，OpenAI 和 Anthropic 两家合计大约 1070 亿美元。
差距 10 倍，确实刺眼。
但在被这个“10 倍”吓到之前，先值得把它拆开看清楚：它统计了什么，漏掉了什么，钱到底是从哪来的。
读完整份报告会发现，真正值得担心的事，并不是“收入差 10 倍”。
十倍差距，先别急着下结论
最直观的一件，是增速。中国 AI 公司的增速远超美国同行：智谱的 MaaS（模型即服务）业务，ARR 在 8 个月里涨了 20 倍，从 1 月份的 7400 万美元飙升到 8 月份的 16 亿美元；MiniMax 在 6 个月里涨了 4 倍。而同一时期，OpenAI 的 ARR 大约只涨了 2 倍。这种增速不是估值游戏，是真实的需求在拉动。
另一件，是拿来比大小的那把尺子本身不准。Rhodium 在报告里直接写，用 ARR 衡量快速成长的公司“非常不完美”。token 计费、订阅、企业级私有部署，全都被塞进“经常性收入”这一栏，边界本来就模糊。尺子不准，十倍这个刻度就值得存疑。
还有一件，藏在中国 AI 公司的收入结构里：超过一半的收入来自海外。月之暗面从 2025 年末开始，海外收入占比超过 50%；快手可灵到今年 3 月，海外收入占比到了 75%；MiniMax 在 2026 年上半年，61% 的收入来自海外用户。
这意味着，中国 AI 公司不仅跑得快，更把一半以上的命脉押在了海外。它们正在用中国的基础设施，赚全球的钱。
这是好事，也是一个隐藏的雷。海外收入占比越高，地缘风险敞口也会越大。
现金烧穿了，
中美各找各的钱
阿里、腾讯、百度的自由现金流，今年上半年一起跌穿了零。
2025 年全年，他们的自由现金流还有 1700 亿元（人民币）。到 2026 年上半年，这个数字变成了负 160 亿元。
钱去了哪，腾讯财报里的一组数据能说清楚：2026 年二季度，它的运营现金流里包含了大约 510 亿元的 AI 相关预付款，这个体量已经追上了它二季度的资本开支（590 亿元）。
换句话说，BAT 的 AI 投入已经大到开始吞噬主营业务的现金流。
同样的剧本正在美国上演。微软、亚马逊、谷歌、Meta、Oracle 五家公司，自由现金流从 2025 年的 1910 亿美元，缩水到 2026 年上半年的 140 亿美元。
中美 AI 公司，今年同步掉进了一个“自由现金流黑洞”。
但两边续命的方式截然不同。
美国靠发债。五大 hyperscaler 今年上半年净发债 1630 亿美元，几乎全是长期债券和私募信贷。这是在用未来的债，赌今天。债券市场和私募信贷，就是美国 AI 的承重墙。
中国靠股权、银行和消费。2026 年前 8 个月，中国 AI 板块宣布的股权融资额达到 2820 亿元，创了历史纪录，是前三年低点的两倍多。
阿里宣布在香港增发 800 亿港元，全部投给 AI，这是它 2019 年上市以来第一次配股。
字节跳动更野，用一笔 296 亿美元的离岸银团贷款（来自约 30 家银行）给 AI 算力补血，这也是它今年敢大幅上调 capex 的底气。
所以两边的软肋完全不一样。美国押的是长期债券，一旦美债收益率飙升，就危险；中国押的是股市、银行和内需，一旦 A 股科技股回调，或者内需继续走弱，立刻就缺血。
还有一个细节值得留意：国家队的钱，主要不投大模型，只投芯片。报告拆得很清楚，在 AI 芯片和服务器板块，超过 60% 的股权资金来自国家体系，其中 47% 是政府引导基金和投资平台，14% 是银行（多为国有）。
“硬科技”和“卡脖子”才是国家队的方向，前沿大模型公司，主要还是靠私人资本在撑。
这正是 Rhodium 在报告结尾反复强调"稳定 A 股对维持中国 AI 建设至关重要"的原因。证监会最近也已经在警告银行家，别去助推"低质量"公司的上市潮。监管正在提前灭火。
收入只有十分之一，
估值反而更贵
中国 AI 公司依赖股权市场，还有一个更直接的风险：它们的收入远低于美国同行，但部分公司的估值收入比反而更高。
由于这些公司大多还没有稳定利润，Rhodium 用“估值 / ARR”来比较。简单说，就是看投资者愿意为公司每 1 美元年化收入，支付多少美元估值。
结果是：OpenAI 约为 34 倍，Anthropic 约为 21 倍；智谱约为 46 倍，月之暗面约为 50 倍，DeepSeek 更高达 163 倍，简直是“信仰级别”的。
中国 AI 公司赚得更少，每 1 美元收入却卖得比美国同行更贵。
比如月之暗面的估值从 2025 年末的 40 亿美元，涨到 2026 年 8 月的 500 亿美元，8 个月翻了 12 倍，但 ARR 约为 10 亿美元。
高估值不一定就是泡沫，投资者买的是这些公司未来的增长。
问题是，中国大模型公司主要靠股权融资。估值越高，融资越容易；估值一旦下跌，输血也会跟着变难。
所以，高估值不只是资本市场给出的成绩单，也是中国 AI 公司继续购买算力、训练模型的燃料。
卖 token 这盘账，
其实已经追平了
DeepSeek 2026 年 7 月报告的 API 毛利率是 83%，已经接近 Anthropic 的 80%+。
单看“卖 token”这一门生意，DeepSeek 的单位经济效率已经接近 Anthropic。但这只代表一个公司。
到了公司整体层面，数字分化得很明显：
即便 OpenAI 刚转型企业市场、收入结构还在调整期，39% 的公司毛利率，仍然高于智谱的 26% 和 MiniMax 的 18%。也就是说，它的“赚钱效率”依然比中国头部公司高。
为什么 API 这一项能赚，公司整体却赚不动？Rhodium 报告给了三个原因。
最直接的一个是价格。中国前沿模型的 token 定价，只有美国的几分之一：中国主流模型一个任务收 0.04 到 0.5 美元，Claude 收 2 到 4 美元，GPT 收 1 到 2 美元，整体差 4 到 10 倍。这是公司层面毛利率差距最主要的来源。
另一重压力来自开源。中国前沿模型普遍走 open-weight 路线，这么做的后果是，第三方云厂商可以直接部署你的模型，却不付一分钱。这对中国 AI 公司是结构性挑战。智谱最赚钱的其实是企业级私有部署，毛利率 42%，而开源 API 只有 25%。开源生态一冲击，API 变现就最弱。
还有一层，是国内客户的付费意愿。中国云和 SaaS 市场历来“客户不愿付钱，价格战内卷”，AI 业务把这个基因原封不动地继承了过来。
不过，有一个变化正在发生：价格开始回升了。
智谱和 MiniMax 都在 2026 年初上调了模型价格。DeepSeek 原本死守低价，到 8 月也撑不住了，开始提价，并推出高峰时段的加价。
回头再看 DeepSeek 那 83% 的 API 毛利率，其实已经说明：只要价格回升叠加模型效率继续优化，中国 AI 公司完全有可能在两年到三年内，把公司层面的毛利率拉到接近美国的水平。
这里藏着一个值得关注的信号，API 层面的效率差距已经不大了，真正决定未来的，是商业模式和市场结构。
下一颗雷，可能在算力租赁
讲一个故事。
四川一家叫宾极（Binji）的小公司，做“售后回租”加杠杆拿 GPU。结果公司破产，导致 15 家持牌金融租赁公司在今年 Q2 直接亏损。
Rhodium 在报告里写得很克制：“如果算力市场出现进一步波动，我们可能看到更多破产和违约案例。”
但数字是冰冷的：54.3%。这是 2026 年上半年，中国新增算力中心项目中涉及金融租赁的比例。
中国信通院的数据：今年一季度，中国算力租赁市场同比增长 62%，达到 680 亿元。
超过一半的新算力项目，靠“卖方租赁”模式融资。也就是用未来现金流做抵押，把 GPU 和数据中心的产权“卖给”金融机构换现金。这种模式在景气周期里是加杠杆利器，在景气拐点就是炸弹。
这条链路其实是这样的：
AI 算力需求 → 算力中心建设 → 金融租赁加杠杆 → GPU/数据中心产权分散在租赁公司 → AI 需求放缓 → 项目亏损 → 租赁公司爆雷
对中国 AI 融资体系来说，算力租赁是最薄弱的环节。
ABS（资产证券化）和 REITs 虽然也在增长，但占整体融资比例仍较小，且主要利好大厂（GDS、RangeIDC 等）。小厂商只能依赖金融租赁这条最危险的路。
回到开头那个“十分之一”：中国 AI 真正需要担心的，其实不是模型，而是这条金融链条的韧性。
效率差距在缩小，未来三年真正比的，是谁能在这场烧钱游戏里扛到最后。
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