财联社7月14日讯（编辑 李莹）越来越多的企业高管对高昂的“Token支出”发出警告；市场更青睐便宜的非前沿模型，尤其是来自中国的模型；超大规模云服务商（Hyperscalers）暗藏债务隐忧……
此前“全线看多AI”的单一牛市叙事正面临前所未有的考验。正如阿波罗全球管理公司首席经济学家Torsten Slok所指出的，AI回报放缓将成为每个人的问题。
高盛报告提出，未来的终极赢家，将不再是那些在AI上砸钱最多的公司，而是那些在每美元AI投资中能产生最高“有用产出”的公司。
转向多极化格局
高盛One-Delta（股票及线性衍生品）交易台主管Rich Privorotsky在最新发布的市场报告指出，市场对AI生态系统的感知与预期已经发生了显著的转变。
他在报告中总结道，AI的行业叙事正在从“双雄并立（英伟达与谷歌）的前沿技术竞赛”，转型为“高度竞争的多极化格局”。
Meta和xAI都已经证明，它们能够以明显更低的价格提供具有前沿水准的API服务。
虽然竞争的加剧不可避免地会压低Token的定价，但AI算力硬件产业链多头的反驳论点是：更廉价的Token将释放呈指数级增长的需求，从而让硬件供应商受益。
然而，高盛的分析指出，这种所谓的“需求弹性”在现实并非必然发生。
目前，企业端的AI应用已经相对成熟。根据Ramp AI指数的最新数据，目前企业对付费AI工具的采用率稳定维持在50%以上。因此，单凭降价可能无法立刻引发新一轮的强劲需求。
注：蓝色实线为统计样本企业对付费AI工具的采用率。
Ramp AI 指数基于美国企业账单数据编制，反映企业付费AI需求景气度。
从大模型转向小模型
尽管前沿大模型在处理复杂的推理任务和定制化问题上仍极具价值。但在实际生产中，企业的工作负载正加速向体积更小的专用模型转移。
这些模型被专门优化以用于执行特定的企业任务，例如文档处理、工作流路由、合规审查以及客户服务等。其运行成本低，速度更快，且具备在边缘设备（手机、车载终端、工业传感器等本地智能硬件）或普通CPU上进行本地化运行的能力。
这一转向与AI开源模型平台Hugging Face首席执行官Clément Delangue的观点高度吻合：
随着企业AI使用规模的扩大，成本压力正推动企业经历一场“从租赁闭源的前沿API，到拥有并运行自己的开源模型”的结构性转型。
通缩显现，效率为王
这种结构性转变对API和Token的定价具有根本性的通缩效应。
随着本地化和开源模型的普及，第三方API的溢价空间被极大压缩。这直接导致超大规模云服务商面临着更加巨大的市场审视压力——它们必须向股东和市场证明，其庞大的资本支出计划在未来能够带来合理的商业回报。
此外，如果AI的推理过程变得越来越去中心化和本地化，那么此前那些依赖集中式算力租赁的新一代AI云服务商（Neo-Clouds）的底层商业模式也将面临根本性的结构性质疑。
在这一轮AI投资周期的早期阶段，投资者的策略很简单：做空AI支出方（如资本开支巨大的巨头），做多AI现金流受益方（如芯片股）。
而如今，随着市场的发展，这两类交易已高度正相关，传统的对冲策略正在失效。
注：图中红色曲线代表超大规模云服务商相关指数，绿色曲线代表美国AI半导体硬件供应商相关指数 。
现在的核心问题不是云巨头是否会放缓投资，而是股东何时会要求更高的资本效率。
高盛的Privorotsky指出，一旦云巨头们迫于股东施加的压力，开始在资本支出上进行收缩，那么即便硬件行业受益方的业绩数据依然亮眼，其估值倍数也很难维持。
注：红色实线代表每吉瓦算力对应的资本投入成本；蓝色虚线代表单位AI产出对应的成本
Privorotsky在报告中给出的结论也很明确：每美元带来的“有用产出”正在下降……因此，“非AI领域的赢家”才是市场当前应该寻找机会的方向。
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