序言：當「封閉高塔」遇上「開放市集」
在 2026 年的今天，回頭看兩年前的晶片禁令，我們可能會發現一個歷史性的黑色幽默：原本旨在扼殺創新的圍牆，反而逼出了一群最擅長在「貧瘠土地」上生存的掠食者。
當 OpenAI、Google 這些美國巨頭正忙著修築技術的高塔，將算法視為商業機密保護時，以阿里巴巴、DeepSeek 為首的中國企業卻反其道而行，推倒了圍牆，選擇了「開源權重」（Open-weight）這條路。
很多人問我：「Boris，這難道不是在把家底送人嗎？」
我越深度了解，我發現這絕非大方，而是一場極其冷靜的「非對稱作戰」。今天，我想帶你透過我的濾鏡，看看這場關乎地緣政治、商業變現與你錢包增長的 AI 權力大戲。
第一章：範式轉移——為何「窮」則變，變則通？
這是我在研究中最感興趣的一個問題：如果給你最好的晶片，你會追求極致的性能；但如果不給你晶片，你會追求什麼？
答案是：極致的效率。
1. 晶片制裁：架構創新的「催化劑」
自 2022 年起，美國的半導體出口管制確實讓中國在算力儲備上吃盡苦頭。但正如我常說的，「精準的提問」往往能帶來意外的解答。中國工程師面臨的問題不是「如何跑得更快」，而是「如何在只有 10% 算力的情況下，跑得跟對手一樣快」。
DeepSeek V3 與 R1 的成功，就是這種「極簡主義」的勝利。透過混合專家架構 (MoE)，他們只激活必要的算法節點，最終僅用了約 560 萬美元的研發成本，就達到了美國同行耗資數億美元的性能。似乎說明了，算力雖然很重要，但是「算法」也是關鍵！
2. 生態虹吸：誰掌握了開發者，誰就掌握了未來？
開源戰略的背後隱藏著一個巨大的陽謀：定義標準。
截至 2025 年底，基於阿里 Qwen 系列開發的衍生模型已經超過 18 萬個。這意味著，全球有數十萬名頂尖大腦，每天都在免費幫中國企業優化代碼、尋找 Bug、開發插件。
Boris 的觀察： 在 AI 的世界裡，擁有最強的模型很重要，但擁有「全球最多人使用的模型」也很重要。開源讓中國企業在硬體受限的劣勢下，部分奪回了軟體生態的主導權。
第二章：開源的雙面刃——這是一場蓄意的「成本核平」嗎？
在商業世界裡，免費往往是最昂貴的。當我看到 DeepSeek 將推理成本壓到 OpenAI 的三十分之一時，我腦中浮現的第一個詞不是「大方」，而是「焦土政策」。
1. 殺敵一千的「定價權破壞」
開源模型最狠的一招，是直接摧毀了閉源巨頭的 ROI（投資報酬率）神話。OpenAI 必須靠極高的訂閱費與 API 授權來支撐其天文數字般的算力支出。 但當中國的開源模型（如 DeepSeek R1）以極低的成本提供同等性能時，全球的開發者會開始算帳：「我為什麼要為了 5% 的性能提升，多付 30 倍的價格？」 這種定價權的破壞，迫使全球 AI 產業從「比誰更聰明」轉向「比誰更省錢」。
2. 數據主權：全球南方的「避風港」
許多歐洲與「全球南方」國家（如東南亞、中東）對於將數據上傳至美國雲端感到不安。開源模型允許他們在本地部署，這成了中國 AI 走向國際的最佳敲門磚——「數據留在你家，技術我給你」。這種信任溢價，是閉源模型難以跨越的門檻。
3. 隱憂：利潤的「自我蠶食」與合規緊箍咒
當然，濾鏡之下也有陰影。DeepSeek 2025 年的預計營收僅為 2 億美元，與 OpenAI 的 37 億美元相比，簡直是零頭。這就是開源的宿命：你贏得了生態，卻可能弄丟了帳單。 此外，中國《人工智能安全治理框架 2.0》對開源模型的合規要求日益嚴苛。作為開發者，你必須為那些「利用你的模型做壞事的人」承擔連帶的審計成本。這是一場與監管機構的長期賽跑。
第三章：變現路徑——不賣模型，那錢從哪來？
如果模型是免費的，這場戲要怎麼演下去？
1. 以雲促產 (MaaS)：模型只是「引水渠」
對於阿里巴巴和百度來說，Qwen 或文心大模型其實是雲計算的「試用品」。 你要跑最強的開源模型？那你得租用我的 GPU 算力、買我的安全防護、用我的數據存儲。2025 年阿里雲 AI 產品連續的增長，證明了這個策略：模型可以免費，但跑模型的「電力」（算力）可是要收費的。
2. 私有化部署：深耕「高牆內的生意」
金融、政府、能源等行業對隱私有近乎偏執的要求。他們不買雲端服務，他們要的是「私有化微調」。中國企業透過提供上門安裝、行業大腦定制服務，獲取了極高的客單價。這不是賣產品，而是賣「安全感」與「專業服務」。
3. 2026 的新風口：從生成內容轉向「Agentic AI」
這是今年最關鍵的轉折點。AI 不再只是陪你聊天，而是開始「幫你幹活」。 這些自主執行任務的智能體（Agent）能直接幫企業銷售、管理 CRM、甚至自動化合規流程。當 AI 能直接創造價值（而非僅僅是文字）時，企業付費的意願會從「試試看」變成「必須買」。
Boris 的觀察： 不要被「免費」騙了。中國 AI 巨頭正在玩一場長線遊戲：先用開源佔領你的電腦底層，再透過雲端與服務鎖定你的錢包。
第四章：2026 年最新投資結論：是窪地還是陷阱？
將所有提煉出的線索匯聚起來，我們來回答那個價值連天的問題：中國 AI 巨頭值得投資嗎？
1. 估值窪地與「效率溢價」
截至 2026 年初，中國 AI 產業總估值約為 1.2 兆人民幣。儘管技術實力已接近美國一線水平，但中國科技巨頭的預期本益比（P/E）仍遠低於美國同行（如 PDD 2026 年預期 P/E 僅 10 倍）。這種「估值錯位」提供了潛在的 Alpha 收益空間。DeepSeek 證實了：具備「非對稱競爭」能力的企業，在算力短缺時代展現了更強的韌性。
2. 不可忽視的邊界風險
冷靜地看，這條路並非無敵：
- 監管成本： 中國日益細化的合規審計，雖然為模型貼上了「安全標籤」，但也增加了企業的營運開支。
- 地緣變數： 美國對 AI 擴散（AI Diffusion）的進一步管制，仍是懸在所有中國科技股頭上的達摩克利斯之劍。
結語：在算法的浪潮中，保持提問的姿態
透過這次跨領域的資料整合與分析，我們看見了中國 AI 產業在逆境中展現的韌性。這不是一場關於「誰擁有更多晶片」的簡單競賽，而是一場關於「資源配置效率」與「生態定義權」的權力大戰。開源策略不僅僅是技術的擴散，更是中國企業在強敵環伺下，為了確保自身在未來十年 AI 協議中不被打斷脊樑而下的豪賭。
對於投資者而言，2026 年的關鍵詞是「辨識力」。
當算法成本已經被壓到極低，當 AI 模型開始從「會說話」進化為「會幹活」的智能體（Agent），那些空有流量而無變現邏輯、或是空有技術而無行業場景的企業，將會迅速被市場拋棄。阿里巴巴的平台廣度、騰訊的應用厚度，以及百度在垂直領域（如自動駕駛）的先行優勢，構成了當前中國科技股估值重估的核心基礎。
但請記住，作為一個冷靜的觀察者，我們不能忽視那些依然懸在頭頂的宏觀變數。地緣政治的角力與合規成本的攀升，意味著這場 Alpha 收益的追逐，註定只屬於那些有耐心、且能看透底層邏輯的人。
好奇心是 AI 時代最稀缺的資產。 在這個算法主宰的浪潮中，讓我們一起保持提問的姿態，看見那些被大多數人忽略的真相。
我是 Boris，期待我們下次再見。
