綜合港媒報導，瑞銀新興市場及亞洲股票策略主管 Sunil Tirumalai 表示，中國人工智慧（AI）模型正不斷吸引海外使用者，其吸引力並不一定在於它們是全球最智慧的模型，而是在於它們足以勝任大部分日常任務的同時，成本還明顯低於美國同業，在某些情況下，其使用成本僅為同類美國模型的 15% 至 20%；與此同時，中美 AI 模型之間的性能差距持續收斂，預期中國 AI 的崛起將改變全球科技產業的價值鏈分配格局，而非單純對現有贏家構成威脅。
報告指出，中國AI模型足以勝任大部分日常任務，其價格優勢正推動市場應用。Tirumalai指出，中國開發者傾向專注於提升效率，注重以較低成本提供具實用價值的性能，而非單純追求最強算力的模型。以中國AI大模型新創公司月之暗面（Moonshot AI）近期推出Kimi K3大模型為例，反映市場正關注低成本及開源策略的發展。較低的AI使用成本，意味著更多企業能負擔並嘗試應用AI服務，進而提升不同應用場景的商業化可行性。
此外，針對市場關注AI成本下降是否削弱對底層硬體及晶片的需求，Sunil Tirumalai以電信業發展舉例，從2G演進至5G期間，數據傳輸成本大幅下降，惟衍生出串流媒體等新用途，帶動數據總使用量爆發性成長。瑞銀預期AI發展將步入類似路徑，雖然模型效率提高會讓單一任務的資源消耗下降，而若平價AI帶動總使用量急增，對算力基礎設施的整體需求仍可能不跌反升。
另一方面，對於許多中國模型屬於「開放權重」（open-weight）模型，但如果這些模型在美國或歐洲取得成功，它們依然需要算力基礎設施來服務用戶。而運行這些模型的資料中心很可能會部署在靠近客戶的地區，而不是中國境內。因此，中國AI模型的成功，並不必然意味著資料中心、記憶體晶片或雲端基礎設施的需求走弱。
（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載；首圖來源：pixabay）
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