中國開源模型迅速崛起，對AI採用率是催化劑嗎？

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中國開源模型加速 AI 普及，推動基礎設施龐大需求

中國開源模型如智譜AI的GLM、月之暗面的Kimi、DeepSeek及阿里巴巴的Qwen，正迅速縮小與美國頂尖實驗室在技術上的差距，並提供更具競爭力的推論成本。美銀認為，此趨勢不僅是AI採用率的正面催化劑，更將藉由擴大應用範圍與部署場域，最終帶動對運算、記憶體、網路及電力基礎設施的龐大需求。
低成本模型催生廣泛應用，改變價值創造重心

美銀分析團隊指出，中國開源模型的崛起，其核心價值不在於單純的模型效能競賽，而在於推動AI應用的普及化。如同網際網路的發展，當資訊獲取變得普及甚至商品化時，龐大的軟體產業應運而生。同樣地，開放模型加速AI的普及，將價值創造的重心從單純的模型本身，轉移至AI代理、工作流程以及企業自動化等應用層與基礎設施。例如，過去一年，諸如 Kimi Chat 等模型已展現出處理長文本內容的優勢，這為知識工作者和內容創作者帶來了新的工具與可能性。
基礎設施需求激增，記憶體產業價值重估

低成本AI的普及化，意味著更廣泛的部署場域與更多樣化的應用場景，這將直接轉化為對底層基礎設施的龐大需求。美銀預計，到2027年，全球雲端與AI基礎建設的資本支出將接近1.5兆美元。其中，記憶體在雲端AI資本支出中的佔比已攀升至35%至40%，顯示其戰略重要性日益提升。儘管市場對記憶體價格與供給存在疑慮，但產業正逐步轉向更長期的供貨合約，使價格機制更具可預測性。這預示著記憶體產業將從過去高度景氣循環的商品，轉變為AI時代不可或缺的戰略性核心元件，其估值倍數有望隨之提升。

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