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美股

美股AI股再遇「DeepSeek時刻」?華爾街警告低價模型正改寫產業規則

鉅亨網新聞中心

AI gen LogoAI新聞摘要
  • 美股科技股近期走弱,市場原以為主因是 OpenAI 可能延後 IPO,但華爾街認為,更深層的壓力來自中國低成本 AI 模型快速崛起。隨著模型性能差距縮小、成本大幅下降,企業採購策略、AI 基礎設施投資與產業估值正面臨重新檢驗。

美股科技股本週持續承壓,市場原先將焦點放在 OpenAI 可能延後首次公開募股 (IPO) 計畫,但多家華爾街機構認為,更深層的壓力恐來自中國 AI 模型快速崛起。

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(圖:REUTERS/TPG)

隨著智譜推出新一代 GLM5.2 模型,以接近國際頂尖模型的性能搭配大幅降低的推理成本,市場開始擔憂,AI 模型價格體系、企業採購策略,甚至數千億美元 AI 基礎設施投資邏輯,都可能面臨重新洗牌。

本輪科技股賣壓的直接催化因素,是市場傳出 OpenAI 正考慮延後 IPO 時程。市場人士指出,主要考量包括近期科技股波動加劇,以及 SpaceX 上市後股價表現未如市場預期,促使 OpenAI 重新評估上市時機。不過,多位策略師認為,IPO 消息只是短期導火線,真正引發市場重新定價的,是低成本 AI 模型對產業競爭格局帶來的衝擊。

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Jefferies 全球股票策略師 Christopher Wood 在最新客戶報告中引述產業消息人士表示,智譜推出的 GLM5.2 模型,性能幾乎可與 Anthropic 旗艦模型相當,但每 Token 使用成本僅約為後者四分之一。他更將近期市場變化形容為「又一個 DeepSeek 時刻」,認為中國 AI 模型再次透過極具競爭力的成本結構,挑戰美國 AI 產業既有商業模式。

市場賣壓也反映在個股表現上。週五盤中,Micron Technology(MU-US) 股價一度下跌逾 7%,Advanced Micro Devices(AMD-US) 與 Intel(INTC-US) 均跌逾 4%,Oracle(ORCL-US) 則在過去五個交易日累計下跌約 19%,股價續創波段新低,顯示 AI 概念股估值正同步面臨修正壓力。

Jefferies 指出,GLM5.2 除了在性能表現接近 Anthropic 旗艦模型外,隱私保護能力亦被認為已達到國際領先水準,使企業客戶更有意願重新評估 AI 模型採購策略。分析師認為,當模型能力逐漸趨近,企業決策將愈來愈偏向成本效率,而非單純追求最高性能。

Morgan Stanley 交易部門亦在最新報告中表示,GLM5.2 展現出「極為出色的程式開發能力」,已足以對企業市場形成直接競爭。報告指出,目前市場看到的並非 AI 需求降溫,而是企業與超大型雲端服務供應商 (CSP) 開始重新校準 AI 支出,在模型性能相近的情況下,更低價格的產品正快速吸引企業工作負載轉移。

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類似觀點也出現在 Deutsche Bank 分析師 Jim Reid 日前發布的研究報告中。報告指出,DeepSeek 推出的 V4-Pro 模型,在約 90% 的日常工作場景中,已能提供接近 Anthropic Claude Fable 5 的使用體驗,但整體成本僅約為後者的 1.5%。若更多中國模型持續採取低價策略,市場原先建立在高 Token 價格基礎上的 AI 商業模式,恐將面臨更大挑戰。

分析人士指出,企業 AI 支出結構已開始出現變化。近幾個月,不少企業雖然仍持續增加 AI 應用,但也開始縮減部分大型模型預算,或重新分配 AI 投資方向。對企業而言,Token 價格逐漸成為影響總持有成本 (TCO) 的重要因素,在模型能力差距縮小的情況下,價格競爭的重要性持續提升。

Jefferies 進一步指出,若低成本模型同時具備成熟的隱私保護能力,企業未來甚至可能將部分 AI 工作負載,由公有雲重新移回企業自建伺服器,降低長期雲端推理成本。這項變化將不僅影響 AI 模型供應商,也可能重新定義市場對 AI 資料中心、GPU 採購及雲端基礎設施的投資邏輯。

Morgan Stanley 交易團隊亦表示,目前需求結構已開始明顯向低成本模型傾斜。若此趨勢持續,市場對 NVIDIA(NVDA-US) 供應鏈、雲端平台以及 AI 資料中心建設所給予的高成長預期,未來都可能面臨重新評價。

另一方面,市場也開始重新審視 OpenAI 與 Anthropic 的估值前景。分析師指出,若企業客戶持續轉向價格更低、性能相近的模型,兩家公司未來營收成長速度可能受到壓抑,而為了維持市占率,不排除雙方未來展開價格競爭,進一步壓縮獲利能力,也可能影響 IPO 估值。

市場人士認為,真正值得關注的並非單一模型是否擊敗另一款模型,而是 AI 產業競爭正逐步從「能力競賽」走向「成本競賽」。隨著開源模型及中國 AI 模型快速追趕,市場過去建立在高價模型、龐大算力投資與持續擴建資料中心基礎上的成長敘事,正面臨重新檢驗。

若未來低成本模型持續縮小與國際領先模型的性能差距,企業將擁有更多採購選擇,AI 服務供應商也將面臨更激烈的價格競爭。對資本市場而言,這或許比單一企業 IPO 時程調整,更可能成為左右下一階段 AI 產業估值的重要變數。

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