①雲廠商承擔巨額資本開支,但股價與自由現金流承壓,風險或隨後傳導至晶片和設備企業;②中美低成本模型快速縮小性能差距,企業客戶正加速轉向更便宜的模型與自主訓練方案;③基礎模型和Token或逐步商品化,OpenAI、Anthropic等前沿實驗室的盈利前景面臨更大挑戰。
摩根大通資產管理市場與投資策略主席Michael Cembalest近日對當前美國股市的AI交易發出謹慎信號。
報告指出,AI仍在推動資本支出、科技企業利潤和半導體股上漲,但產業鏈內部已出現明顯分化:負責銷售晶片和設備的公司繼續繁榮,承擔巨額投資並負責將AI轉化為收入的超大規模雲廠商,股價和自由現金流卻開始承壓。
與此同時,來自中國和美國的新一代低成本模型正在迅速縮小與OpenAI、Anthropic之間的性能差距。