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Token戰爭悄然打響,高盛:基礎設施瓶頸終將消解,AI敘事面臨重新定價

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AI交易的核心變量正在從“技術是否可行”轉向“成本是否可承受”。隨著Token價格快速下行,市場開始重新審視AI推理需求、企業支出回報與相關資產估值之間的關系。

高盛One-Delta部門負責人Rich Privorotsky在最新交易觀點中指出,DeepSeek據稱將Token定價下調75%,小米MiMo降價幅度接近99%,AI生態中的成本壓縮問題已難以忽視。他認為,這種變化可能觸發類似補貼競爭后的“價格戰”邏輯。

這一變化正在重塑市場對AI基礎設施的判斷。他指出,基礎設施瓶頸終會緩解,市場不應為“即將被解決的問題”支付過高溢價。Token支出持續走高,開源模型關注度明顯升溫,而編碼助手安裝量已進入平臺期。

對投資者而言,問題已不再是AI需求是否增長,而是低成本Token會否先于新應用場景的全面爆發,替代高成本推理,從而形成一段收入壓力期。短期來看,月底流動性、散戶資金與機構觀望情緒仍可能支撐半導體和動量交易,但估值溢價與集中度風險正在累積。

成本壓縮成為AI敘事的新變量

過去半年,AI投資敘事的焦點主要是技術能力。現在,市場開始轉向單位經濟模型。

AI技術對部分工作負載、部分用戶、部分場景已經證明有效。但新的問題是,企業級規模下的單位經濟是否成立,以及這種改善能否在實驗室和云服務提供商所需的收入軌跡內實現。

樂觀情形依賴兩個條件:編排能力成熟,以及單位成本在12至18個月內明顯改善。悲觀情形則是,更多企業高管開始公開表示AI支出無法證明其價值,并削減使用量。

這使“Token經濟學”成為AI估值中的承重變量。換言之,市場不僅要看AI使用量,還要看每單位使用量能否產生足夠收入與利潤。

低價Token可能先沖擊高成本推理

Rich Privorotsky提出的關鍵問題是,Token成本快速下降是否會暫時打破Jevons paradox需求擴張邏輯。

Jevons paradox指的是,資源使用效率提高后,總體消費反而增加的現象。應用到AI上,成本越低,長期需求可能越大。但爭議在于,需求擴張是否會立即發生。

如果更便宜的Token首先替代原本價格更高的推理服務,而不是立刻創造全新使用場景,那么AI收入增長可能出現時間差。市場需要評估,這段滯后期會對云服務商、模型公司以及AI基礎設施需求造成多大壓力。

成本邏輯重塑采購

開源模型熱度上升,正在改變企業AI采購邏輯。

當“以10%的成本獲得90%的輸出”變得越來越可行時,企業可能更認真地審視Token支出。Token支出的理性化可能會在第二、第三季度成為董事會層面的重要議題,其重要性可能不低于AI增長敘事本身。

這意味著,AI行業面臨的不是需求消失,而是需求結構改變。企業可能繼續使用AI,但會更傾向于壓低推理成本,減少對昂貴前沿模型的依賴,并在不同任務中選擇更低成本的替代方案。

對市場而言,這種變化可能影響AI價值鏈內部的收益分配。高成本推理、數據中心擴張和高估值基礎設施資產,都會面臨更嚴格的投資回報審查。

半導體動量仍強,但脆弱性上升

盡管Token價格戰帶來新的估值問題,Rich Privorotsky認為,短期市場仍可能繼續上漲。

他指出,月底流動性因素可能繼續機械性支撐動量交易和半導體板塊。散戶資金仍然強勁,機構投資者可能仍比應有水平更懷疑,這種懷疑反而繼續支撐行情上行。

同時,AI相關半導體交易已經經歷強烈擠倉,每一次回調都被積極買入。上行波動率仍受到追捧,下行恐慌持續回落,但部分結構已經顯得拉伸。

這也解釋了當前市場的矛盾:短期資金面和倉位因素仍支持上漲,但Token經濟學的變化正在削弱部分長期估值假設。對投資者而言,風險不是AI敘事終結,而是敘事內部的利潤池重新定價。

瓶頸會緩解,溢價未必安全

Rich Privorotsky并未否定AI長期前景。他認為,AI建設最終可能被證明是正確的,并可能像互聯網一樣改變世界。

但他同時提醒,市場不應結構性做空人類創造力。歷史上,瓶頸往往會被解決:內存短缺會緩解,電力短缺會吸引投資,約束條件會逐步放松。

這對市場構成雙重含義。一方面,AI基礎設施瓶頸不一定能長期支撐高價格和高利潤率。另一方面,成本下降和效率提升也可能在更長周期內釋放更大需求。

當前真正的問題,是市場是否已經為這一過程支付了過高溢價。隨著“Token戰爭”開啟,投資者需要更精細地區分AI需求增長與AI成本壓縮之間的影響,而不是簡單將二者都簡單視為利好。

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