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商业虎嗅·TOP创新区研究院©··AI 生成
如果AI最危险的地方，在于它太便宜了呢？
本文提供了一个反共识的AI投资视角：AI真正的危险性不在于技术失败或泡沫破裂，而在于技术太过成功且价格被中国厂商（以DeepSeek永久降价为例）压低至“大宗商品”级别。作者将当前AI市场类比为2010年前后的光伏产业——技术胜利（廉价太阳能）最终导致制造企业严重亏损和投资者破产。文章建议投资者避开纯粹卖模型和算力的公司，转向物理稀缺资源（电力、先进封装）和拥有独特私有数据、完整垂直工作流的下游应用方。核心论点是，AI可能改变世界，但改变世界的人和赚到钱的人不是同一拨。原文 ↗
核心观点
- ▍AI最危险的地方不是技术失败，而是技术太成功且成本被中国厂商压低至大宗商品水平，这可能导致模型和算力提供商股东价值毁灭，如同当年的光伏产业。
- ▍投资人应该远离估值过高的纯模型和算力公司，转向两个极端：拥有物理稀缺性（电力、先进封装）的一方，以及拥有独特私有数据和完整垂直行业工作流的一方。
- 012026年5月22日，DeepSeek宣布V4-Pro此前75%的促销折扣永久生效，输出100万个token仅需约1美元，而西方前沿模型需要25-30美元。
- 02在软件工程基准测试SWE-bench Verified上，DeepSeek V4-Pro得分80.6分，西方领先模型为80.8分，差距仅0.2个百分点。
- 03文章以2010年光伏产业为例：技术成功后产能过剩导致组件价格一年暴跌40%，龙头制造企业毛利率跌至-60%以下，投资者即便预测正确也损失惨重。
- 04大模型与SaaS软件不同，没有生态壁垒，改变调用地址即可切换模型，这使得价格成为核心竞争手段，模型层难以建立护城河。
- 05AI Agent的普及依赖于Token价格足够便宜（近乎免费），这反过来将压榨模型提供商的利润率，形成规模增大但利润蒸发的大宗商品困局。
- 06文章指出现阶段AI巨头们的现金流很大程度上来自相互之间的资本开支循环（微软买GPU，云公司租给初创公司，资金来自风投/巨头投资），底层依赖能开发出高利润超级应用的预期。
- 07达里奥（Ray Dalio）在其投资备忘录中将中国AI的低价策略列为需要担心的外部因素，与关税、地缘冲突并列。
反方 / 局限
- — 多头认为现在AI巨头有巨额现金流，与2000年泡沫不同，这是文章承认的客观事实，但作者以2008年光伏巨头同样有亮眼财报作为反驳。
- — 文章的核心类比依赖于“AI模型层=光伏制造”的成立性。如果大模型领域最终出现了软件级别的生态壁垒或差异化的高利润应用，则“大宗商品化”的推演会失效。
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