百億估值下，低成本 AI 模式能否持續？

隨著 AI 模型進入深度推理時代，市場正陷入「單位成本下降、總帳單上升」的矛盾。儘管 Token 單價每年以十倍速度下降，但複雜任務所需的運算量激增，導致 Notion 等軟體商毛利受侵蝕，Cursor 等新創被迫調整定價。與此同時，DeepSeek 等低成本模型的崛起，證明了以極低預算達成頂尖效能的可能性，這股「節儉創新」浪潮正衝擊過去由矽谷巨頭壟斷的算力霸權，迫使百億估值的新創必須在擴張用戶與維持獲利間做出抉擇。

產業核心競爭力正從「模型規模」轉向「單位經濟效益」。投資人不再盲目追求技術敘事，而是看重企業能否透過演算法優化實現「算力套利」，即以更低成本交付同等價值。對大廠而言，低價策略是鎖定生態系的防禦手段；對新創來說，若無法在垂直領域深耕並重構工作流，將難以跨越 95% 企業面臨的 ROI 鴻溝。未來，高估值的支撐點將不再是算力規模，而是企業能否將 AI 轉化為可預測的毛利增長，避免淪為算力供應商的代工者。