ZERO Market Flash #003# 第二次“中国AI冲击波”，市场又看错了吗？ ——为什么更便宜的AI，可能意味着更大的基础设施需求 去年（2025年）1月，DeepSeek发布后，市场迅速形成一个判断：如果更少的GPU就能训练出优秀模型，那么未来AI基础设施需求将下降。当天，NVIDIA股价大跌近17%，整个AI产业链承受巨大压力。 一年多之后，类似的故事再次出现。 Kimi K3再次证明，中国公司能够以更低成本推出具有竞争力的大模型。市场随之提出了一个熟悉的问题：模型越来越便宜，是否意味着未来需要更少的GPU？ 然而，Kimi随后宣布暂停新的订阅服务，原因不是模型能力不足，而是用户需求迅速增长，GPU容量已接近部署上限。 真正率先达到瓶颈的，并不是模型能力，而是模型开始被大规模使用后的算力供给。 过去几年，AI竞争几乎一直围绕训练（Training）展开。谁拥有更多GPU，谁训练出更大的模型，谁就拥有更强的竞争优势。因此，当训练成本不断下降时，市场自然推导出一个结论：未来需要的GPU会越来越少。 但这个推导隐含着一个前提——AI的价值主要来自训练。真正需要回答的问题是：如果AI变得更便宜、更好用，会不会有更多企业和个人开始使用它？ 一个模型可能只训练一次，却会每天完成数百万、数千万，甚至数十亿次推理（Inference）。真正长期消耗算力的，并不是一次训练，而是持续不断发生的推理请求。 技术进步降低的是单位成本，真正决定产业规模的，却往往是需求增长的速度。如果应用普及快于单位成本下降，整体基础设施需求不仅不会减少，反而可能继续扩大。 这也是为什么，Kimi公布GPU容量接近上限，比模型本身更值得关注。市场讨论的是训练成本，而现实首先出现的，却是部署能力开始承受压力。 这也让SK集团会长崔泰源提出的“Memory正从Price-driven走向Volume-driven”有了新的解释：未来推动行业增长的，也许不只是价格，而是不断扩大的部署规模。 因此，这次所谓的“第二次中国AI冲击波”，留下的或许并不是一个关于模型竞争的故事，而是一个关于需求扩张的故事。真正值得关注的，不是谁能够以更低成本训练模型，而是谁能够长期支撑越来越多用户、越来越多Agent，以及越来越多的推理请求。 一年之前，市场因为DeepSeek重新评估了训练成本。一年之后，Kimi提醒市场，也许真正需要重新评估的，是部署需求。 训练创造模型。部署创造产业。 —— 本文仅代表个人研究观点，不构成任何投资建议。请独立研究，自行决策。 ZERO 优秀，不足以托付。
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