谷歌母公司Alphabet本周在万众瞩目中交出了一份亮眼的第二季成绩单，营收超出预期，当天股价却暴跌7%。
尽管谷歌云收入同比大增82%，但投资者看到的是，Alphabet同时把今年资本开支预测再提高150亿美元（约194亿新元），达到1950亿至2050亿美元，并出现上市以来首次季度负自由现金流，流出59亿美元。
这正值市场审视巨额AI资本开支回报之际。投资者要求人工智能（AI）从一个宏大故事，变成看得见的收入和现金流。
路透社近期访问的投资者显示，一些资金开始押注美国大型云服务商资本开支增速见顶。瑞银（UBS）估计，主要超大规模云服务商资本开支今年将大增76%至6730亿美元，但明年增幅可能降至25%，2028年进一步放缓至6%。
几乎同一时间，美国白宫官员指控中国AI公司月之暗面在开发最新模型Kimi K3时，对Anthropic的Fable模型进行蒸馏（distillation），窃取美国技术，并警告可能发出制裁。月之暗面则否认这一指控。
模型蒸馏是指利用规模及成本更高的AI模型来训练较小模型，以降低开发高性能AI工具的训练成本。
月之暗面上周发布全球最大开放权重模型Kimi K3，性能被认为接近市面上最强模型，OpenAI联合创办人布罗克曼（Greg Brockman）也评价它“相当不错”。
它也如去年DeepSeek横空出世般，引发半导体板块大抛售，费城半导体指数当周下挫12.5%，创下15个月来最大跌幅。
这并不让人意外，便宜、开放的中国模型，给股市带来的从来不是利好，而是让市场担心是否会“戳破AI泡沫”。
英伟达创办人黄仁勋本周接受媒体访问时则说，华尔街这次“再次误解了Kimi的影响”，他认为，更便宜、更开放的模型将使更多人和企业受益于AI，这对硬件和数据中心都有益。
他还说，美国不应害怕开放模型，许多用户仍然会为封闭服务的便利性、可靠性和更强的性能付费。“中国绝不可能把美国公司挤出市场。”
月之暗面争议背后是中美科技竞争的影子，“蒸馏”指控是否属实仍是疑云，但可以肯定的是，美国越来越难回避一个问题：在持续限制中国获得最先进晶片之后，中国模型仍能不断追近。
在资本市场担忧和大国竞争博弈的喧闹之外，“第三者”的看法也值得关注。
新加坡政府投资公司（GIC）首席投资官杨健明本周在记者会回答《金融时报》提问时说，中国企业推出越来越有竞争力的开放权重模型，将显著降低全球采用AI的成本，并推动AI更快进入各个行业，对全球AI生态来说是一个积极信号。
GIC本身正是Anthropic的重要投资者，在今年2月领投后者的300亿美元融资，5月份又联合领投新一轮融资。若Anthropic今年按原计划上市，GIC将获得巨额回报。
杨健明也指出，GIC看到了中国AI公司的强劲增长，但对投资初创企业持谨慎态度，称“必须更仔细评估（这些企业）是否有能力投入资金来发展模型。”
延伸阅读
我国前外交部长杨荣文本月早些时候在一场活动上说，中美AI能力差距正在缩小。他提到，去年DeepSeek出现时，中国大约落后美国六至九个月，现在差距可能已经缩短到约三个月。
过去两年，投入越多、领先越多、估值越高，是AI资本市场的基本逻辑。但中国模型的出现，正在挑战这一逻辑。
面对词元账单高企 用户看重模型性价比
OpenAI和Anthropic的估值接近万亿美元，这建立在它们能够持续开发世界领先模型的预期之上。市场人士认为，如果更便宜的模型不断缩小性能差距，最先进模型的技术优势究竟值多少钱，自然成为投资者须重新计算的一笔账。
笔者一名从事IT行业的朋友，是Anthropic的重度用户，经常借助Claude模型编程。有一天使用最新模型后，他发现单日token（词元，大语言模型处理文本的最小单元，也是AI模型的计价单位）费用激增到近50元，他开始考虑，是否有必要继续追求最强模型，还是换一个能力稍逊但便宜许多的选择。
类似的高昂“token账单”也开始出现在企业身上。科技媒体TechCrunch报道，优步（Uber）今年仅用四个月就花完全年AI编程预算，微软也曾在向开发人员开放编程模型Claude Code数月后，因成本过高收回部分许可证。
随着AI从简单问答走向能执行复杂任务的智能体，模型使用量快速增加，价格差异也被进一步放大。
回到新加坡，政府的定位很明确：我们无意在全球基础模型领域竞争，而是着力推动AI应用，目标是通过采用AI释放更多经济价值。
人力部今年公布的企业AI采用调查显示，本地仍有71.5%的企业没有采用AI，真正把AI整合进核心业务流程的只有3.8%。44.9%的企业认为实施成本高是障碍，42.4%则缺乏内部专业能力。
但在已经使用AI的企业中，70.7%表示员工生产力有所提高。AI的价值毋庸置疑，很多企业暂时还跨不过成本和能力这两道门槛。
如果模型价格降低，对美国AI巨头可能意味着竞争加剧、利润率和估值承压，对新加坡企业却未必是坏事。
毕竟，对大多数使用者而言，并不须要拥有世界最聪明的模型，更不必参与AI军备竞赛。只要一个模型能够提高效率、节省成本，很多时候就已经足够。
杨荣文也认为，中国选择开放模型是好事，这有助AI迅速渗透到经济各个领域，新加坡这样的小国也能受益。企业可以采用开放模型，并在不交出自身数据的情况下部署和使用大模型。
当AI模型从昂贵而稀缺的技术，逐渐变成越来越普遍的商品，产业里的价值也可能重新流动。
过去几年，AI热潮最耀眼的赢家，是晶片制造商、建设数据中心和训练模型的企业。
越来越多观点认为，AI下一阶段的赢家，未必是拥有最好模型的企业，而是真正把AI转化为生产力的企业。对于新加坡而言，这可能比谁最终拥有世界最强的模型，更为重要。
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