德銀研究：AI「蜜月期」已過，開源閉源模型65倍價差恐難撐估值泡沫

65倍價差：從旗艦到開源的驚人鴻溝

德意志銀行研究（Deutsche Bank Research）在2026年6月發布的一份報告中，點出AI產業一個極具衝擊性的成本對比。報告指出，閉源（proprietary）旗艦模型與開源權重（open-weight）替代方案之間，存在約 65倍的成本差距。

具體來看兩個代表性模型：

• Anthropic 的 Claude Fable 5：每次任務成本約 3.25 美元；在人工分析智慧指數（Artificial Analysis Intelligence Index）上得分約 60。
• DeepSeek V4-Pro：每次任務成本僅約 0.05 美元。

報告認為，隨著低成本開源權重模型迅速逼近旗艦模型的基準表現，閉源模型所享有的價格溢價已愈來愈難以合理化。

品質差距：九成任務已無差別

德銀研究發現，對於約 90% 的例行任務，開源權重模型的表現已與閉源旗艦模型 不相上下。閉源模型的品質優勢僅存在於極少數最困難、最前沿的基準測試上——而非普遍的真實生產工作負載。

更廣泛的產業數據也支持這一觀點：在像程式碼生成這樣的特定生產任務中，閉源模型的基準測試差距（10%-15%）到了實際生產環節，差距即縮小至僅 2%-5%。

能力落後時間：從數年壓縮到數月

德銀的研究與獨立研究機構的發現一致：開源權重模型落後閉源旗艦模型的時間已大幅壓縮——從過去的數年差距，到2026年中僅剩 3 到 4 個月。EpochAI 同期發布的分析更指出，在其整體能力指數上，這個落後時間僅約 3 個月，平均分數差距約 7 分。

這種「階段性轉變」體現在模型發布節奏上：2024 年還是每六個月發布一次，到了 2026 年第一季已加速到每 72 小時就有一個新模型問世。這意味著任何閉源模型的性能優勢，都極其短暫。

非地理性的鴻溝

德銀特別強調，這 並非地理上的鴻溝（例如美國 vs. 中國）。成本與性能的壓縮是一個 結構性的全球現象，由來自多個地區的開源權重模型共同推動——包括中國的 DeepSeek 和智譜 AI（Zhipu AI）、美國的 Meta（Llama）以及其他業者。

報告指出，區隔的軸線是「開放 vs. 封閉」，而非「東方 vs. 西方」。DeepSeek 在 2025 年初的突破，正是舊有地理框架瓦解的關鍵時刻。

AI 估值即將面臨「DeepSeek 時刻」？

德銀認為，這項動態可能 觸發市場對 AI 資產的重新評估。關鍵影響包括：

• 定價溢價侵蝕：閉源模型供應商（Anthropic、OpenAI、Google）可能難以維持高昂的 API 定價，因為企業客戶將轉向成本極低但品質相當的開源權重替代方案。
• 用量計費壓力：隨著 AI 計費模式轉向以使用量為基礎，前沿實驗室的經濟護城河正在縮窄。
• 「蜜月期已結束」論述：這份6月報告延續了德銀2026年初的警告——AI產業正迎來最嚴峻的一年，估值與單位經濟效益脫鉤，基礎設施支出遠超營收。德銀此前已指出，2026年將是獨立AI公司的「生死之年」。
• 估值風險：如果支撐前沿模型公司獲利預期的高溢價定價無法維持，當前 AI 股票估值將面臨下行壓力。德銀形容這可能成為 AI 市場「高價定價層級」的「DeepSeek 時刻」。