2026-06-08 星期一

新聞中心 - 第103頁

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中国AI圈刚排好座次,资本又改规则了

2026年5月,中国AI“四小龙”合并估值突破1万亿元人民币,但这一数字背后,资本对大模型公司的定价逻辑已发生三次颠覆,形成了一个可复用的“定价跳变模型”。 第一次是“技术叙事定价”(约2022-2024年),以模型参数量、评测分数为核心。这一逻辑被DeepSeek R1打破,其以更低成本实现同等能力,动摇了技术壁垒等同于护城河的假设。 第二次是“上市窗口定价”(2025-2026年初)。随着港交所放宽门槛,资本转向押注谁能最快上市套现。但上市后,公司基本面问题暴露,例如头部公司ARR(年化经常性收入)与海外巨头差距巨大。 第三次是“国家战略定价”(2026年上半年)。国家大基金领投DeepSeek,标志大模型被提升至战略高度,叠加硅谷估值参照系,推动了新一轮融资热潮。行业称谓也从“四小龙”转向包含DeepSeek的“五强”。 这三次跳变遵循共同结构:旧逻辑被关键事件打破→新逻辑快速建立并被资本追捧→新逻辑的缺陷在业务数据中显现→等待下一次触发。每一次跳变都有实质依据,但资本常为“最终状态”而非“中间状态”定价。 文章指出,真正的分水岭在于ARR等业务基本面。当国家战略叙事告一段落,资本的目光将回归收入增速。届时,缺乏扎实基本面的估值可能面临均值回归,第四次定价跳变已在酝酿之中。

marsbit05/18 10:42

中国AI圈刚排好座次,资本又改规则了

marsbit05/18 10:42

当算力商品化,GPU 期货市场还要等多久?

《当算力商品化,GPU 期货市场还要等多久?》一文探讨了算力(特别是GPU计算资源)发展成为可交易期货市场的可能性。文章基于Variant基金的分析框架,提出了一个稳健期货市场所需的五个先决条件,并对当前算力市场在这五个维度上的成熟度进行了评估。 **核心结论是:目前算力市场尚不具备支撑成熟期货市场的条件。** 以下是基于五个维度的具体评估: 1. **供给端碎片化(评分:🔴 不足)**:市场供给高度集中,四大云巨头(AWS、Azure、GCP、Oracle)控制了全球大部分关键IT电力和高端GPU(如H100)的供应。在垄断格局下,价格发现机制难以形成。 2. **价格波动(评分:🟢 具备)**:GPU价格和算力成本波动剧烈,受供需不确定、芯片迭代、需求激增等因素影响,这满足了期货市场对波动性的基本要求。 3. **实物结算基础设施(评分:🟢 初步具备)**:场外(OTC)经纪商已开始承担聚合供应、清算交易等职能,并发布价格指数(如Ornn、Silicon Data),为实物交割奠定了基础,但远未完善。 4. **标准化(评分:🔴 不足)**:算力缺乏统一、可交易的单位。GPU实例的价格因地区、硬件配置、合同期限等因素差异巨大,尤其是为AI训练定制的硬件难以互换,阻碍了标准化合约的形成。 5. **缺乏替代品(评分:🟡 部分具备)**:大型模型提供商可通过长期协议内部对冲风险,但大量中小型用户缺乏有效的对冲工具,只能承受现货市场波动。 **未来展望与关键变量:** * **供给碎片化**:预计未来1-2年会出现适度碎片化,新云厂商、依托廉价电力的运营商以及服务AI初创公司的经纪平台(如Hyperbolic)将增加市场参与者。 * **标准化路径**:最有可能的突破口是**AI推理算力市场**。与训练不同,推理工作负载对硬件要求相对统一、更同质化,且预计将占据未来AI算力需求的大部分。开源AI模型的广泛采用可能加速推理算力的标准化进程,类似比特币挖矿催生标准化硬件的模式。 * **交易单位**:最终活跃的交易更可能围绕 **“芯片实例小时”** (即已部署并通电的GPU可用时长)展开,类似电力的区域化交易模式。以“Token”(AI模型输出)作为交易单位目前面临模型间差异大、难以标准化的问题。 **总结**:当前算力市场交易主要停留在场外和非标阶段。虽然具备价格波动和初步结算设施,但供给集中和缺乏标准化是主要瓶颈。未来,AI推理需求的增长、开源模型的普及以及随之而来的供给去中心化,可能是推动算力真正成为可交易大宗商品的关键动力。

marsbit05/18 09:09

当算力商品化,GPU 期货市场还要等多久?

marsbit05/18 09:09

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