中國公司開發的人工智能（AI）開源（開放底層代碼）大模型DeepSeek橫空出世，極大地震撼了世界，顛覆了大眾對AI發展的固有印象，在金融市場造成了核彈級反響，至今還在發酵。
在美國公司用堆積芯片和算力發展AI的思路統治了世界一段長時間後，DeepSeek開源大模型用優異的性能與極低的訓練成本和時間向世界證明，除了美國引領的依賴高端芯片、高算力、高成本的AI發展道路之外，還有一條中國引領的不一味依賴高端芯片、不靠堆積算力、主要依賴優化演算法、提升效率、低成本的AI發展道路。
這條道路，將過去高高在上的AI拉下雲端，成為大眾用得起、普通國家可以負擔的智能助手，協助全球共同走進AI應用時代。
DeepSeek服務 拉低市場使用費
美國之前發展AI的邏輯，是利用其在芯片方面的霸權，把持全球高端芯片的供應，優先向美國其次向最核心盟友供應先進芯片，利用大量堆積芯片和算力的方式，提高AI大模型的學習和計算能力，然後用閉源（不開放底層代碼）的方式，企圖壟斷先進大模型的發展，再向使用者收取較高的費用，以回收算力投資成本，完成閉環。
和中國的開源大模型相比，美國過去的AI發展模式存在兩個問題。首先是中國模式不需要大量堆積芯片和算力，美國公司之前的高成本芯片和算力投入的合理性令人懷疑；其次是中國大模型是開源，任何人都可以根據其底層代碼發展為自己量身訂造的AI，不需要再花大錢去購買美國閉源大模型應用，令美國已經投資大量芯片和算力的公司，很難通過收費來回收算力投資成本。
中國的開源大模型出現後，已經迫使過去奉行閉源路線的美國公司改變其策略，例如美國AI行業龍頭OpenAI，其首席執行官奧爾特曼（Sam Altman）罕見地表態稱，OpenAI在開源AI軟體方面「一直站在歷史的錯誤一邊」。
如果將AI行業裏的高端芯片比作房地產行業的土地（麵粉），將算力或者大模型比作房地產行業的樓宇（麵包），將使用大模型的費用比作房屋的租金，新鮮熱辣的AI芯片和算力問題，就變成了一個大家熟悉的房地產問題。
房地產是一個大眾熟悉的傳統行業，特別是近幾年內地和香港的房地產市場恰恰遇到供應過剩，其市場發展過程可以用來為AI行業可能發生的芯片和算力過剩做參考。
以香港市場為例，香港樓市的房屋價格除了和市場情緒和資金等因素有關外，很大程度與租金回報掛鈎，當租金回報很低時，房屋（麵包）的估值就會降低，直至租金回報率接近貸款利率左右。將這個經驗應用到算力市場，就意味着如果算力或者大模型使用的費用（租金）低廉，算力或者大模型（麵包）的估值就會下降。而中國開源大模型，例如DeepSeek，提供的免費和低價應用，恰恰會拉低市場的大模型使用費，意味着算力市場的使用費（租金）必然下降，根據租金決定房屋價值原則，大模型使用費的下降必定會導致算力價格的下降。
高端芯片如土地 估值相應降
算力（麵包）價格下降了，芯片（麵粉）的價格自然也要下降，不下降就會沒人買，就好像香港近年樓市（麵包）價格持續走弱，政府的賣地（麵粉）成績就持續無法達標一樣，土地拍賣市場頻頻流標，土地價格也一降再降。
根據房地產市場經驗，當租金大幅下降時，必然帶動房屋估值降低，房屋估值下降又必然導致土地價格下降；將此經驗套用至算力市場，大模型使用費用的大幅下降，必然帶來算力估值的下降，而算力估值的下降又必然拉低高端芯片價格。
有一種觀點認為，大模型使用費用的下降，會擴大大模型的使用量，使得AI的應用更快、更廣泛地在全球普及，這種普及會帶來對高端芯片需求的上升。換言之，雖然高端芯片的價格可能走低，但其使用量卻可能顯著擴大，高端芯片相關企業未必利空。
這種觀點是否正確，同樣可以借鑑房地產市場經驗。在內地和香港房地產市場，一面存在商品房（私樓）供應普遍過剩，另一面也存在基層民眾的住房需求沒有得到滿足，商品房供應過剩和保障房供應不足同時存在。但必需要注意的是，在房地產市場中，保障房供應不足並沒有能夠支撑土地市場，因為廉價的住房需求負擔不起較高的土地成本。
同樣地，全球對低成本算力的渴求，類似於基層民眾對保障性房屋的需求，但正如房屋的保障性需求無益於土地價格上漲一樣，對低成本算力的渴求，理論上只會有利於低成本芯片，也就是說，全球對AI算力的快速需求增長，對低成本的算力和芯片擴張是有利的，但對高成本先進芯片的需求，卻未必有甚麼好處。
中國低成本芯片 料受益更大
因此，如果依照房地產市場經驗總結中國低成本AI發展模式對全球的影響，可以推論：所有美國式靠堆積高端芯片、算力之類的高成本公司，其估值恐怕都會有較大下降空間；而高端芯片的相關企業，其產品可能會遇到銷售量下降、價格下降的雙重打擊，中端芯片雖然可能會受益於低成本算力的快速擴張，但由於中國正逐步變成中高端芯片全球最大的生產商，反而中國芯片企業可能受益更大。
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【知識庫】「開源大模型」是甚麼？
•開源大模型（Open Source Large Model）是指那些基於開源原則的AI大型模型。
•任何人都可以訪問、使用、修改和分發這些模型，從而促進技術共享和創新。
•開源模型的架構、訓練方法和數據集都是公開，可提高研究和應用的透明性。
•開源模型通常是免費的，可以降低研究和應用AI技術的成本。
•用戶可根據自己的需求對模型進行修改和調整，使其更適合特定的應用場景。
撰文 : 楊玉川 華大證券首席宏觀經濟學家
行政總裁
香港金融管理學院客座教授
香港四川社團總會副會長
欄名 : 中美博弈