Callahan梳理出AI浪潮下三大結構性轉變：智能體（矽基）流量超越人類（碳基）流量（機器人流量已佔全網53%）；光學元器件大幅跑贏記憶體晶片（8月以來領先逾20個百分點）；開源模型以不足閉源8%的成本實現更優性能，直接衝擊閉源商業模式。當前市場被定性為"回歸正常而非繁榮"。 在AI浪潮重塑科技類股格局的關鍵節點，高盛頂級TMT交易員Peter Callahan梳理出10大核心觀察與10張關鍵圖表，勾勒出當前科技投資最重要的結構性轉變：AI智能體（矽基）流量正在超越人類（碳基）流量、光學元器件正在跑贏記憶體晶片、開源模型正在以不足閉源8%的成本實現更優性能——三組對比，折射出AI基礎設施投資邏輯的深層演變。 Callahan在8月9日的報告中對科技類股8月及後續走勢維持開倉性判斷，理由包括倉位結構趨於清潔、技術面壓力緩解、估值相對合理，以及基本面與盈利表現強勁。上周納斯達克100指數單周上漲5%，VIX收於14附近，創年內新低，聯準會政策路徑討論在非農數據公佈後暫退幕後。 在行業層面，本輪業績期進一步拉大了數據基礎設施與開發工具類公司與傳統SaaS應用廠商之間的情緒分化——前者正從AI"逆風"敘事切換至AI"順風"敘事，而後者能否跟上這一敘事轉換，將是接下來市場關注的焦點。與此同時，GPU算力持續緊張、非人類網絡流量佔比突破50%、企業AI預算快速擴張等信號，共同指向一個正在加速成形的"推理經濟"。

①開放權重模型降低AI使用成本後，可能刺激更多企業部署，從而帶動Token、算力和電力需求增長；②開放權重並不等於完全免費，企業仍需承擔GPU、雲服務、運維和安全等成本，實際經濟性取決於應用場景；③大摩提出未來三種情景，並認為無論模型開放程度如何變化，輝達等均有望受益。 財聯社8月4日訊（編輯 夏軍雄）摩根士丹利在最新報告《開放權重模型與三種未來情景》中指出，開放權重模型並不一定削弱AI算力需求。 恰恰相反，更低的使用成本可能加快AI普及，形成典型的「傑文斯悖論」：單次推理變便宜後，企業會把AI用於更多任務，最終推高Token、算力、電力和基礎設施的總需求。 開放權重不等於完全開源

摩根士丹利為AI終局構建三套情景框架：閉源寡頭壟斷、開閉混合共存、開源全面勝出。三條路徑下，雲服務商、安全軟件、半導體各有側重，而輝達、PANW等核心標的貫穿所有情景，堪稱"全天候贏家"。AI格局走向仍存重大不確定性，但結構性受益者已逐漸浮現。分析師斷言，開放權重模型是加速AI普及的催化劑，而非威脅——真正的問題不是AI需求會否萎縮，而是價值將在那個層級沉澱。 開源與閉源模型之爭已從學術討論演變為影響數十億美元投資決策的核心議題。 摩根士丹利在最新研究報告中系統梳理了這場博弈的三種終局情景，併為投資者劃出了跨越半導體、雲計算、安全軟件及能源基礎設施的受益股票圖譜。 Kimi K3發佈，以及$輝達(NVDA.US)$和Anthropic相繼發佈的開放權重立場檔案，將這場爭論推向白熱化。投資者擔憂：隨著更小、更高效的開源模型大量湧現，算力與AI基礎設施需求將遭到壓制。摩根士丹利對此持不同看法——該行認為，開放權重模型有助於競爭，並通過"傑文斯悖論"加速AI普及，由此推動更大規模的企業級AI採用，而非削弱需求。 調研數據印證了這一趨勢。據麥肯錫對41個國家700位科技領袖的調查，63%的企業已將開源模型納入AI技術棧，通常與閉源模型並行使用。另有數據顯示，2026年2月至7月間，美國公司每周通過OpenRouter路由至中國開源模型的Token佔比超過30%，儘管這一數據可能更多反映初創企業而非大型企業的行為。儘管如此，摩根士丹利判斷，企業AI支出的格局將隨模型效率提升和開源模型發展而持續演變，投資者需要一套清晰的分析框架來把握這場變局。

供需缺口疊加成本上行，全品類缺貨行情蔓延。 產能持續吃緊疊加上游原材料價格大幅上漲，全球MLCC行業兩大日韓頭部廠商接連落地新一輪漲價舉措，被動元件市場再度迎來全面調價周期。據近期披露的供應鏈消息，三星電機已正式向全球各級銷售合作夥伴下發調價通知，決定自8月1日起，旗下全線MLCC產品出貨價格在現有定價基礎上統一上調30%，此次調價覆蓋公司所有規格品類電容產品，也是該企業年內幅度最大的一次漲價調整。 本輪大幅提價的核心驅動力，源自AI算力產業爆發帶來的高端大容量MLCC需求結構性暴漲。三星電機在內部通知中坦言，過去數月全球電子產業需求格局發生根本性轉變，AI伺服器、高端算力硬體催生了海量高耐壓、大容量MLCC採購需求，儘管公司持續最佳化產線生產效率、加碼高端產能擴建，但整體供應鏈承載壓力早已突破自身可調節區間，單純依靠內部產能調配無法平衡供需矛盾，漲價成為緩解營運壓力的必要選擇。 旺盛的長期訂單需求，早已提前印證了算力賽道對MLCC資源的爭搶態勢。短短兩個月內，三星電機連續簽下兩筆大額長期供貨合約：7月23日，企業對外公告與一家全球科技巨頭達成合作，簽署總價值2億美元的AI伺服器專用MLCC供貨協議，合約周期覆蓋2027年全年；回溯至6月，該公司已同另一家全球頭部科技企業敲定約3億美元的長期供貨訂單。行業分析人士對此解讀，當前AI伺服器所需大容量MLCC產能供給極度緊缺，各大雲廠商、晶片企業為保障硬體量產節奏，紛紛選擇提前鎖定未來1至2年產能，長協訂單的集中落地，進一步收緊了現貨市場流通貨源，也給原廠上調產品價格提供了堅實支撐。

DeepSeek 之後，又一個中國模型讓美國緊張了。 7 月 22 日，同一天裡發生了四件事。 白宮科技政策辦公室主任 Michael Kratsios 在 X 上公開指控月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K3 涉嫌「大規模蒸餾」美國模型。 OpenAI 總裁 Greg Brockman，在接受 Bloomberg 採訪時承認 K3「是一個很不錯的模型，毫無疑問」。

7月29日下午半導體類股一度跌超3%，繼昨天跌超7%後繼續走弱。不僅A股，放眼全球，美股的費城半導體指數、韓國股市的三星和SK海力士等巨頭，近期都遭遇了猛烈的拋售，不少龍頭股從高點回呼幅度甚至超過了20%。這波調整到底是怎麼回事？ 資料來源：iFinD金融終端，圖為下午（13：55）半導體指數分時圖 註：指數走勢不代表基金表現，並非對基金業績的保證，也不預示未來業績表現。基金有風險，投資需謹慎。 為什麼會持續走弱？

Kimi K3再次觸發 「DeepSeek 式」 擔憂，美股半導體類股應聲下挫，但多家華爾街機構認為算力需求並未走弱。這款2.8兆參數、百萬上下文長駐推理開源模型，會拉高KV 緩存、HBM、記憶體及雲基建需求。Kimi K3更像是AI使用量擴散的催化劑，而不是硬體需求見頂信號。 市場把Kimi K3當作「DeepSeek時刻2.0」來恐慌，但這一次，華爾街的判斷截然不同。 7月16日深夜，月之暗面在上海發佈Kimi K3。這個2.8兆參數的開源模型，在Artificial Analysis智能指數上得分57，排名全球第三至四位，與Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5持平。更關鍵的是，在加州大學伯克利分校創建的Frontend Code Arena編程榜單上，K3以1679分登頂，超越Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，成為首個在權威編程榜單上超越全部海外閉源模型的開源模型。 7月17日，美股半導體類股出現明顯下跌。市場的條件反射不難理解——2025年初，DeepSeek R1的發佈觸發了算力股的一輪急跌，邏輯是：中國模型越來越強，美國AI公司還有必要砸那麼多錢在算力上嗎？如果中國模型能用更低成本逼近前沿能力，輝達、HBM、服務器、網絡設備的需求是否會被重估？

20VC with Harry Stebbings × Roman Chernin（Nebius聯合創始人）最新訪談 核心要點： AI基礎設施是泡沫嗎？還是剛剛起步？ 不是泡沫，是最開端：唯一跑通的用例（程式設計）才幾個月前開始奏效；任何一家公司的 AI 採納都只在"頭百分之幾"的業務量、"頭百分之幾"的用例；即使技術先進的大公司也剛起步