AI最致命的风险：技术太成功，价格太便宜
2026/06/30 08:32阅读量 2
本文提出AI行业的最大风险并非技术失败，而是技术成熟后价格急剧下跌，导致行业利润蒸发，类似光伏产业的历史教训。DeepSeek永久降价至西方模型的1/25-1/30，性能仅差0.2个百分点，迫使西方巨头跟进，模型层正沦为低利润大宗商品。未来价值将流向物理稀缺性领域（电力、先进封装）和贴近用户的工作流与独有数据的企业。
事件概述
当前市场对AI风险的讨论集中在技术是否成熟，但本文指出AI最危险的地方恰恰在于技术太成功且价格太便宜，类似光伏行业的历程。达里奥在投资备忘录中将中国AI低价策略列为需担心的外部风险。
核心信息
光伏先例：技术成功，投资者亏损
2010年前后全球看好光伏，中国企业大举入场拉平技术壁垒，2011年光伏组件价格跌四成，中国承包全球大半产能。技术彻底改变了能源行业，但早期制造企业破产重组，部分龙头毛利率跌至负60%以上，预判成功的投资者资产蒸发。
AI复刻光伏的价格战剧本
大模型是标准化API，切换成本极低。DeepSeek于2026年5月22日宣布将75%折扣永久生效，输出100万token约1美元，能力得分80.6分，仅比西方领先模型的80.8分低0.2分，价格仅为西方模型的1/25-1/30。OpenAI、谷歌、Anthropic被迫频繁降价，与当年光伏组件厂降价自保一致。
AI比光伏更易沦为低利润大宗商品
AI模型训练完成后复制成本为零，比需实体生产的光伏更难维持高价。Agent普及的前提是Token足够便宜，将进一步摊薄利润率。当前AI巨头现金流多来自资本开支循环（微软买GPU→云→初创公司→风投），若市场发现模型层无法获得超额利润，资本开支将骤降，硬件需求将被重估。
投资方向建议
若AI变成普惠公共能力，价值流向两个方向：
- 具备物理稀缺性的领域：电力、电网互联、先进代工封装（如TSMC、CoWoS），需求硬性。
- 贴近用户的工作流与独有数据：将大模型整合进用户习惯、拥有垂直行业数据和完整工作流的企业，可依托生态获得定价权。
应远离高估值的纯模型、纯算力企业。AI会改变世界，但改变世界者不一定是获利者，即“技术的胜利，股东的灾难”。