瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮认为，中国AI模型在性价比上的竞争力，正越来越取决于任务类型本身，复杂且长周期的任务尤为关键。海外前沿模型虽然单Token定价更高，但凭借更强的Token效率与任务成功率，一定程度上削弱了价格劣势。更多开发者推出更小型/Flash模型，以优化规模驱动任务的推理效率。

瑞银提到，围绕是否限制开放权重模型的讨论，正在给相关模型走向海外市场带来变数。头部厂商收紧反蒸馏措施，叠加美国政策面对工业化规模蒸馏的关注升温，使外界对能力追赶的速度存有疑虑。该行判断，随着最先进模型与非最先进模型各自承接不同层级的任务，二者定价走势将加速分化：规模驱动型市场竞争会继续压低单Token价格，能力前沿的定价权则可能更具韧性。

瑞银预计，中国AI实验室仍会持续加码算力，以支撑下一代更大规模模型的训练。该行指出，未来模型能力的提升，将更多依赖多元化数据来源、合成资料及持续积累的特定领域环境资料所驱动。

在规模驱动型市场，中外开发者正加快推出性能贴近旗舰、但价格明显更低的小参数或Flash模型；全球同行也在通过直接降价、重置免费Token额度、压缩KV缓存成本等方式提升成本效率。而在能力前沿，更强的模型能力与更高的Token效率，即便单Token定价偏高，仍能拉低单个成功任务的成本，前沿模型因此有望守住甚至扩大价格溢价。

瑞银认为，后续模型发布节奏可能趋于审慎，但各AI实验室的内部研发强度不会下降，AI辅助研发与递归式自我改进等方向仍将是探索重点。中国实验室预计继续扩充算力，并借助多元化数据、合成数据及特定领域环境数据推动能力升级。该行还提示，中国实验室在海外分发、架构创新及开源研发协同方面的进展，可能尚未被市场充分定价。