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从DeepSeek到Kimi K3: 18个月，AI投资逻辑变了
文章指出，从DeepSeek到Kimi K3的18个月里，AI投资逻辑非但没有因“效率提升”而转向省钱，反而在“杰文斯悖论”的验证下，重回“拼算力”的军备竞赛模式。作者的核心论点是：效率提升释放了更强的竞争动力，导致总算力需求不减反增，AI硬件（存储、半导体）成为最大受益者，而承担巨额资本开支的云厂商则因盈利前景不明而遭受市场抛售。本文适合关注AI产业趋势、科技股投资逻辑的读者，能帮助理解当前市场从“炒模型”到“炒硬件”的结构性分化。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍AI投资逻辑并未因效率模型的出现而崩塌，反而在“杰文斯悖论”的验证下，重回以“拼算力”为核心的军备竞赛，资本开支不降反升。
- 01Kimi K3模型拥有2.8万亿总参数，属于全球最大开源MoE模型之一，说明行业并未放弃扩大模型容量。
- 022025年6月，由微软、谷歌、Meta、亚马逊、苹果构成的超大规模云厂商股票累计下跌18%，而同期AI硬件公司上涨16%，形成“镜像行情”。
- 03谷歌2026年资本开支指引上调至1950-2050亿美元，并预告2027年将继续大幅增加，市场对此反应负面，财报后股价盘后跌4%。
- 04摩根士丹利判断，2026年全球前五大云服务商资本开支总额将超8000亿美元，2027年有望增至1万亿至1.2万亿美元。
- 05一位AI产业链研究人士分析，Kimi K3首先改变的是AI利润池在模型厂商与下游客户之间的分配格局，而非硬件需求本身。
- 062.8万亿参数模型本地部署至少需要10张GB300级别GPU，硬件成本并不比云端便宜。
- 07文章指出市场误判：即便单次训练成本降低40%，若训练频次翻倍，总训练算力需求仍增长20%。
- 08AI硬件板块中，高带宽存储（HBM）市场由SK海力士、三星、美光主导，未来两至三年仍将供不应求。
反方 / 局限
- — 文章承认，承担巨额资本开支的云厂商（如谷歌、微软）因盈利前景不明，即使短期财报优异，股价仍可能面临回调压力，这是当前市场的主要担忧。
前置背景
市场格局
平行视角
未来推演
延伸追问