事件說明
中國一間人工智慧實驗室 在發布 R1 大型語言模型後令美股市場惶惶不安，其中尤以科技股為重災區，那斯達克指數大跌，費城半導體指數重挫；然而，傳產族群明顯抗跌，顯見恐慌情緒並未引發系統性風險。
根據《金融時報》報道，該公司聲稱僅使用2048台H800 AI晶片和560 萬美元來訓練一個具有6710 億個參數的模型，這只是Open AI 和其他公司用於訓練類似規模模型費用的一小部分。
這引發了一場爭論：美國科技公司是否能夠捍衛其技術優勢，以及當可能產生更有效的結果時，未來在人工智慧計畫上的資本支出是否真正有其必要，也因此消息發布後美國科技股殺聲隆隆，市場質疑目前高估值的合理性以及由美國科技巨頭主宰的AI賽道是否將產生轉變。
事件評析
這家成立於2023 年、資源相對較少的中國新創AI企業，不到兩年的時間內開發出一種模型，比所有美國和歐洲公司和學術界開發的模型更具有成本優勢，鑑於潛在的監管措施和限制，以及對其可靠性的追蹤記錄的需要，這間中國新創AI企業在多大程度上能夠直接威脅美國的巨頭企業仍是未定之數。
該公司開發的人工智慧模型是開源的，這意味著廣大開發者社群可以檢查和改進軟體；該應用程式與其他聊天機器人如 OpenAI 的 ChatGPT 的區別在於，它會在對提示作出回應之前闡明其推理；該公司聲稱其 R1 版本提供的效能與 OpenAI 最新的聊天機器人相當。對於使用者來說，當然更高的效率和更低的價格是好的，它可以加速生產力並協助創造新的需求，反而支持中長期對科技AI領域的健全發展。
滙豐觀點
這間中國新創AI企業的人工智慧助理迅速登上熱搜並列於ios下載App排行榜首，導致人工智慧相關股票大幅下跌。這既是因為它的性能優於其他人工智慧模型，也因為它的開發成本相對歐美企業低廉。我們認為，現在判斷該新創AI企業的橫空出世，對AI相關企業的資本支出趨勢產生多大影響還為時過早，但未來性能更好的模型開發可以讓人工智慧生態系統的其他部分如終端用戶受惠，像是新一代藥物、自動化和網路安全領域的蓬勃發展。因此，科技軟體公司評價和股價表現，將相較於硬體公司更具有吸引力。
此外，由於AI產業鏈的獲利成長性正在擴大，因此我們對科技巨頭以外的領域更感興趣，漲勢有望由關鍵少數蔓延至其他領域；也因此，牛市週期有望持續良性輪動而更為健康，建議投資人以股債多元配置分散風險，掌握長期資金趨勢並將非理性因素造成的市場波動視為進場布局的良機。
AI大哉問
Q1.該中國AI新創聲稱模型的開發訓練(Training)成本只有6000萬美元？
不正確。
在公布的官方技術文件裡面說：此一金額不包含模型前期研究和資料成本。
Q2.該中國AI新創真正的創新在於AI推論(Inference)成本較低
正確。
使用的技術(MOE、FP8等)的確可以讓使用AI推論的成本降低，但這些並不是新的技術且技術壁壘不高，目前許多美科技龍頭企業也在過去幾天快速的導入該技術到自己的平台上。
Q3.單位推論成本降低 = AI硬體需求下降？
不正確。
單位推論成本降低只會讓AI應用擴散的更快，進而讓硬體需求增加而不是減少。舉例來說：智慧型手機和行動上網也是在使用價格降到多數人可接受的區間，需求量才開始猛爆式上升。我們也由這幾天四美科技巨頭財報電話會議上看到，他們目前沒打算放慢硬體資本支出。這也代表AI半導體營收成長受到的影響有限，目前僅需觀察市場偏好是否會有中期調整。
Q4.AI平台與軟體業是否將加速發展？
正確。
由於科技演進都是硬體先行，待成本合理化後軟體與應用再蓬勃發展，預料該中國AI新創企業應會加速此一演進過程。對平台業者而言，我們看好將該中國AI新創企業技術導入至平台架上供人應用的業者，因客戶會更傾向在該平台上租用Inference算力，使其加速將資本投資轉化為營收成長。至於軟體業者，我們則看好目前已能將AI納入自己產品的公司和協助導入AI的技術顧問。其中，軟體產業的整體價值面可能會因為市場偏好而有調升的空間，創造更大的資產增長機會。不過，由於漲勢可能會集中在少數布局較領先的公司，因此擇優選股將變得至關重要。
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