如果AI最危险的地方，在于它太便宜了呢？

本文来自微信公众号： TOP创新区研究院 ，作者：趋势研究组

达里奥（Ray Dalio）最近发了一篇投资备忘录。

标题叫《在现有条件下的投资原则》，里面讲了一个大部分投资人心里犯嘀咕的事儿：现在的市场太集中了，全押在少数几个AI巨头身上。

“大空头”达里奥的建议是，别赌，赶紧分散投资。

报告写得很理性，但达里奥在里面顺嘴提了一句中国：

他把中国在AI领域的低价策略，归到了“需要担心的外部因素”里，和关税、地缘冲突搁在了一起。

在我们看来，那句顺嘴提的话，

或许才是整场大戏的戏眼。

现在市场上天天在玩一个猜谜游戏：我们现在到底是1997年还是1999年？多头说AI是真革命，空头说AI是吹牛。发现没有？这两帮人虽然吵得不可开交，但其实默认了同一个前提——AI股的危险，在于“技术不行”。

1990s互联网泡沫的破灭历程

如果大家都想错了呢？

如果AI最危险的地方，恰恰在于技术太行了，而且太便宜了？

光伏成功了

投资者破产了

大家分析科技泡沫，总喜欢拿2000年的网景公司或者Pets.com说事。其实那时候是技术太早，市场还没准备好。

更贴切的类比，其实是光伏。

光伏可不是泡沫，光伏是一次彻头彻尾的技术胜利。

2010年前后，全世界都觉得清洁能源是未来，需求可以说是无限大。中国的企业和地方政府一看，这是战略行业，必须干。于是给土地、给贷款、免税，大家一拥而上建厂。

结果呢？

技术壁垒很快被拉平。

太阳能电池板本质上是个物理和化学产品，生产线买回来，谁都能产。

不仅制造产能垄断全球，中国本土光伏落地装机规模同样遥遥领先。

这直接导致产能过剩，价格开始雪崩。2011年一年，光伏组件价格跌了四成。到了后来，中国承包了全球大半的光伏组件。太阳能成了人类历史上最便宜的电，世界被彻底改变了。

技术成功了。

但在这个过程里，当初那些明星制造企业，无论是欧美的还是国内的，破产的破产，重组的重组。有的龙头企业毛利率甚至跌到了负的60%以上。这就是说，你每卖一块钱的货，直接就亏出去六毛钱，连管理费都还没算。

光伏制造成本随产能扩张持续下行。

设想有一个投资者，他在2010年时，就准确预测了未来发生的一切。

他说：太阳能会成功，而且会越来越便宜，会成为全球主流能源之一，同时中国会主导整个产业，然后买入了光伏制造股。

那么悲剧了，他的资产大概率已经被蒸发了。

AI推理市场的

“光伏时刻”

现在看AI，剧本惊人地相似。

大模型刚出来的时候，西方巨头觉得这是稀缺资源，毛利率应该像软件（SaaS）一样，高达80%。

但大模型和软件有个根本区别：

软件是有生态壁垒的。你用Salesforce或者Office，你的数据、你员工的操作习惯都在里面，换一个软件成本极高。

大模型呢？它是一个API。

输入Token，输出Token。开发人员换个接口地址（Base URL），直接就能切换到另一个模型。

这时候，中国的开源和低价模型杀进来了。

因为中国认为，AI技术是一种战略资源，是一种公共能力。应该尽可能扩散，而不是守着高利润慢慢收租。

2026年5月22日。DeepSeek做了一件本该成为年度AI大事件的事情。却意外地被市场轻描淡写地消化了。

它宣布：此前75%的促销折扣，永久生效。

请注意，这不是限时活动，不是引流产品，这是新的官方价格，并且永久有效。

调整之后，DeepSeek V4-Pro输出100万个token的价格，大约只需要1美元左右。

为了让大家直观地感受这个数字，我们对比一下：

同样生成100万个token，

DeepSeek：约1美元。

西方前沿模型：约25—30美元。

那么能力差距呢？

在软件工程基准测试SWE-bench Verified上：

DeepSeek V4-Pro：80.6分。

西方领先模型：80.8分。

两者的差距只有0.2个百分点。

这就尴尬了。

企业级客户不是傻子，大家算账都很精。为了多那百分之零点几的虚无飘渺的体验，去付几十倍的价格？

结果就是，西方的巨头也坐不住了。

OpenAI、谷歌、Anthropic开始频繁降价，推出各种“轻量版”、“极速版”。这根本不像是高利润科技公司的作风，这活脱脱就是当年光伏组件厂降价自保的架势。

为什么AI比光伏还容易

变成“大宗商品”？

其实，AI比光伏更惨。

光伏好歹还要挖硅石、建厂房、搞物流。AI模型一旦训练出来，复制成本是零。

而且，大家天天盼着智能代理（Agent）时代的到来。多头觉得，Agent一旦普及，调用量会成百上千倍增长，钱就来了。

但这恰恰是个陷阱。

你想，一个Agent要帮你订机票、做攻略，它在后台得自我纠错、调用各种工具，一来一回可能要消耗几百万个Token。

如果Token像以前那么贵，这个Agent一启动就要花掉你几十块钱，谁用得起？

所以，Agent要能用，前提必须是Token便宜到几乎不要钱。

也就是说，AI要想在大规模场景下派上用场，它的单价就必须被压到泥潭里。

规模是变大了，但利润率被彻底蒸发了。

这就是大宗商品的命运。

他们确实赚到钱了，但那是现在。

现在的多头最喜欢用的一张安全牌是：“这可不是2000年，现在的微软、谷歌、英伟达都是日进斗金，手里有巨额现金流。”

美国七大科技巨头的自由现金流情况

这话没错。

但光伏巨头在2008年的时候，财务报表也是极其亮眼的。

现在AI的现金流是怎么来的？

很大程度上，是科技巨头们互相之间在买装备:

微软买GPU建云，云租给初创公司，初创公司的钱又是风投给的，或者干脆是巨头自己投资的。这是一个资本开支的循环。

OpenAI与微软、英伟达、甲骨文等巨头间

形成的资本开支循环

这个循环能转下去，底层的逻辑是：

买到这些算力之后，最终能开发出高利润、躺着收钱的超级应用。

如果这个底层逻辑变成了“智能是免费的公共服务”，

那么这些昂贵的算力投入，最后怎么回收？

一旦华尔街发现模型层根本赚不到超额利润，巨头们的资本开支就会骤降。到时候，英伟达的GPU、云厂商的服务器，都会面临需求重估。

应该买什么

如果智能注定要变成免费的自来水，

钱会流向哪里？

当年，光伏泡沫破裂后，真正赚到大钱的，不是那些多晶硅和组件制造商，而是下游电站资产持有者、智能微网开发商以及清洁能源的最终消费者，他们切实分享到了最丰裕的时代红利。

光伏能源价格不断走低，使得清洁能源消费者受益

AI也是一样。

未来的价值，大概率会流向两个极端。

一端是物理稀缺性。

模型可以用软件优化，但电力不能，电网interconnection不能，先进代工和封装（比如TSMC、CoWoS）不能。只要大家还在拼命跑模型，对电力的需求、对先进硬件的需求就是硬性的。

另一端是离用户最近的工作流和数据。

大模型本身没有壁垒，但谁能把模型无缝地缝合进用户的日常习惯里，谁就拥有定价权。这就好比，水很便宜，但把水净化好、装进精致的瓶子送到你手里的矿泉水，可以卖得很贵。

拥有独特私有数据、拥有完整垂直行业工作流的企业，可以把免费的大模型当成工具，来巩固自己既有的生态。

我们回到牌桌前。

现在，坐在你对面的多头在赌技术成功，空头在赌技术失败。

而真正的局势是，你不需要和他们押同样的注。

但同时，你选择离那些高估值的、纯粹卖模型和算力的公司远一点。

AI可能真的会改变世界，就像当年太阳能改变世界一样。但改变世界的人，和在这个过程里赚到钱的人，往往不是同一拨。

这可能就是“技术的胜利，股东的灾难”。