顛覆者反被顛覆：中國對美國人工智能的挑戰

過去數十年來，由必需消費品、電子產品以至汽車等眾多領域，中國企業一直為美國及其他成熟市場產品提供成本更低的替代選擇。 如今，隨著美國企業開發的人工智能模型顛覆各行各業、經濟體系以至社會模式，中國又再次推出成本更低且功能相若的人工智能產品，構成日益嚴峻的競爭挑戰。

中國初創企業月之暗面於7月初推出Kimi K3人工智能模型後，投資者憂慮這款新模型可能對美國人工智能供應商造成影響。 據稱，Kimi K3的效能優於Anthropic及OpenAI等美國企業的模型。在此之前，中國智譜亦已發佈了GLM 5.2人工智能模型，成為美國模型以外另一個具競爭力且成本較低的替代選擇。

投資者或許仍然低估中國人工智能產業，但這兩款模型的發佈均顯示，中國對全球人工智能發展格局的影響已難以忽視。 中國正在人工智能領域作出具實質意義的創新，而中國企業推出價格低廉的開源大型語言模型，或會限制美國大型語言模型供應商的定價能力及收入潛力。 這一點至關重要，因其可能破壞整個供應鏈的現有融資模式，並削弱多家美國大型供應商的價值主張。

價格低廉得不容忽視

Kimi K3及GLM 5.2面世之際，市場正愈來愈抗拒「詞元最大化」（token-maxxing）的做法，即盡量增加詞元用量，以期加快取得人工智能可能帶來的效益；而這種趨勢似乎正推動用戶紛紛轉投中國模型。 去年較早時，輕量級模型DeepSeek以顯著較低的成本實現相若效能，觸發所謂的「DeepSeek時刻」，令市場大感意外。 如今，人工智能使用者可能愈來愈需要有充分理由，才會願意支付前沿大型語言模型收取的高昂溢價。 假如低成本模型能夠以較少的資本投入及較低階的硬件，持續提供大致相若的效能，投資者自然會仔細審視美國企業繼續維持高額開支是否合理。

在我看來，中國模型的崛起無疑提醒投資者，必須分辨效率提升與過度投入。 從鐵路、寬頻以至流動網絡，幾乎每一次科技革命都無可避免會出現過度建設，並作出超越經濟現實的承諾；只有在熱潮消退後，當中的過剩問題才會浮現。 具競爭力的替代方案可為過度投資的企業提供比較基準，亦能制衡過於樂觀的預測。 這並不表示目前主流的投資論點有誤，但我認為，這確實提高了當今資本配置者的驗證門檻。

一個「開放」問題

中國政府及中國實驗室已將開源模型視為中國「人工智能+」倡議的核心支柱，並視之為一項競爭策略。 起初，這是在硬件限制下被迫作出的選擇，但其後逐漸重新界定人工智能領域的競爭格局，並對閉源大型語言模型以詞元為核心的商業模式構成挑戰。

開源模型較易普及和採用，也更難受到遏制。 它們透過網上社群、本地部署及定制化再開發而迅速擴散。 開源模型依靠網絡效應而非銷售渠道擴大規模，並迅速融入全球生態系統。

開源模型允許用戶自主部署，因而亦能更有效保障數據私隱，並紓緩企業對專有商業機密可能面臨風險的憂慮。 對模型供應商而言，開源模式有助把運算負擔轉移至用戶端。 隨着模型使用變得幾乎免費，開源模型把人工智能競爭的戰場由核心智能擴展至部署、分銷、服務、數據、工作流程及業務成果，而這些領域的定價邏輯尚未形成。

政策與技術角力

影響人工智能中期前景的最大影響因素，或許並非負責建立和訓練模型的技術人員，而是那些必須決定人工智能的擴散範圍和速度，以及如何對其進行有效監管的政策官員。 美國與中國大型語言模型之間的效能差距日益收窄，亦令監管機構及政界人士面臨壓力，需要權衡：究竟應為安全及管治而減慢科技發展，還是為了贏得「人工智能競賽」而加快發展步伐。

今夏較早時，美國政府曾短暫叫停Anthropic的Claude Fable 5模型，正好反映這種兩難局面。 當局認為有必要全面叫停模型並降低其功能，以遏止新浮現的風險，這或許意味我們已進入一個由管治而非技術制約人工智能進步的階段。 技術進步與社會容忍度之間的矛盾，往後只會愈演愈烈。

此外，地緣政治令情況更為複雜。假如美國與中國均同意優先建立安全防護措施，市場目前的預測或許只須計入更多阻礙發展的因素。 然而，若雙方都無法承受相對於另一方而言「不必要」的監管延誤，則可能會轉而依賴出口禁令或存取管制，最終或會形成更混亂及割裂的生態系統。 在我看來，這些已不再是純屬假設的情境。 所有模型最終都無法迴避安全及管治問題，無論是開源還是閉源、美國還是中國的模型皆然；但中美競爭或會扭曲各方的誘因，並加劇管治失誤的風險。

對投資者而言，我認為關鍵不在於看淡人工智能，而是應更審慎看待各項預測和假設，並認清國家安全及地緣政治因素對人工智能發展的重要性，可能遠高於其在以往各輪技術進步浪潮中的重要性。 中國或能在人工智能競賽中長期保持強勁挑戰者的地位，足以令市場質疑目前的共識。 這意味投資者需要在股票及信貸配置上採取更審慎的策略，並著重於美國及中國兩大人工智能生態系統之間進行多元化配置。