AI價格戰打到火紅火綠：DeepSeek、Kimi K3點樣逼到美國巨頭跪低，劈價八成仲要追住嚟打？

AI Intelligence Index分數顯示兩者已近乎平手：DeepSeek V4 Flash得50分，GPT-5.6 Luna得51分，GPT-5.6 Terra得55分 。DeepSeek仲喺同一基礎價格上，推出咗更強嘅V4-0731版本，即時再壓過OpenAI嘅動作 。

Moonshot AI嘅Kimi K3 被Axios形容為「正逼近美國市場」，係推動七月份價格戰嘅中國模型之一 。Moonshot亦積極擴充基建，加購咗20,000張NVIDIA GPU 。

Anthropic 嘅回應係低調升級其中階模型，但冇改變標價，採取唔同策略 。

上市壓力：盈利故事點樣講？

OpenAI同Anthropic據報都計劃上市，屆時必須展示盈利能力，但呢場價格戰令佢哋好頭痛。中國模型壓低API價格，削弱咗專有模型嘅稀缺性，正正喺美國實驗室需要證明賺錢能力嘅時候壓縮佢哋嘅利潤空間 。《台北時報》指出，中國AI「正對矽谷龍頭實驗室構成壓力，迫使佢哋降低價格搶佔市場份額，同時要設法賺錢」。

企業AI策略：混合開源模式崛起

根據Jefferies研究，2026年8月企業AI成本跌至全年新低，主因係價格戰同低成本中國開源模型嘅採用率急升 。關鍵變化如下：

• Token份額大逆轉：自2026年2月起，中國來源嘅模型每周喺OpenRouter上佔美國企業token使用量超過30%，到7月中更一度高達46%。同期美國來源模型嘅份額只有35.7% 。
• 成本取代能力成主因：性能差距已經窄到幾乎可以忽略，成本成為企業轉台嘅首要考慮 。
• 混合策略普及：企業越嚟越傾向用開源模型處理一般任務，以降低成本同保障數據私隱，同時保留專有API處理特定工作 。2026年春季，短短七個星期內就有四個前沿級開源模型推出，採用速度已經由季度計變成以日計 。

開源 vs 封閉：差距幾近消失

Mozilla嘅首份《State of Open Source AI》報告（2026年7月14日發表）發現，最佳開源模型同頂尖封閉系統之間嘅性能差距已經縮窄至約3% 。其他觀察者指出，MMLU基準測試嘅差距由2024年嘅17.5個百分點，收窄至2025年嘅僅0.3個百分點 。不過，只有大約51%嘅開源模型真正進入生產部署，「整合層」同「授權模式」嘅缺口仍然阻礙企業全面採用 。

半導體市場嘅漣漪效應

關於半導體市場嘅具體影響，證據冇咁多，但趨勢相當清晰：

• 中國AI實驗室繼續大規模購買NVIDIA GPU（Moonshot加購20,000張），即使美國出口限制收緊，需求仍然持續。
• AI token總用量大幅增加——由接近零嘅邊際成本驅動——即使每token嘅運算成本下降，整體晶片需求可能反而上升。
• 分析師向《南華早報》指出，「模型成本急跌長遠對AI行業有利」，因為可以大幅擴張潛在市場規模 。

主要不確定因素

• 盈利時間表：OpenAI同Anthropic上市細節尚未確認；價格戰令佢哋喺上市前要講一個好嘅盈利故事變得更加困難。
• 半導體數據：直接顯示晶片市場定價或供應因呢場價格戰而出現變化嘅證據有限。
• 可持續性：中國實驗室本身都蝕緊錢，可能為咗戰略利益接受微薄利潤 ；價格戰可以持續幾耐係未知之數。