相比“开源模型”，“前沿模型”溢价类似“奢侈品包包”！德银：这可能导致市场重估AI

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　　来源：华尔街见闻

　　德意志银行直指当前AI行业最核心却最被市场低估的结构性矛盾：前沿专有AI模型与开源/开放权重模型之间，存在一道触目惊心的“成本鸿沟 ”

　　6月20日
，据追风交易台消息，德银在最新研报中称数据一目了然：Anthropic旗下顶尖前沿模型Claude Fable 5在Artificial Analysis智能指数上得分60 ，每项任务加权平均成本约3.25美元；而DeepSeek V4-Pro得分44
，每项任务成本仅约5美分——前者是后者的约65倍 。然而，对于日常90%的普通任务而言 ，廉价模型的表现与前沿模型几乎相当
。

　　德银的核心判断是：前沿专有模型的高溢价
，更像是奢侈品包包的“身份象征”定价，而非纯粹的性能溢价。随着头部AI公司备战IPO、从包月制转向按Token计费 ，企业用户将被迫重新审视这笔“前沿溢价
”是否值得支付 。这一趋势
，可能引发一场比2025年初“DeepSeek时刻”更深远 、更持久的市场重估
。

　　这或表明，AI行业的“运营成本叙事 ”正在悄然取代“算力需求叙事
”成为新的定价锚点。若专有模型的真实成本效益被市场充分定价 ，AI相关股票面临的估值压力将是结构性的
，而非短暂的 。

　　数字说话：前沿模型与开源模型的成本鸿沟有多深？

　　德银援引Artificial Analysis智能指数的数据，将市场上主流AI模型按智能得分与单任务成本进行了直观对比。

　　前沿专有模型阵营：

　　开源/开放权重模型阵营：

　　德银特别指出 ，廉价阵营并非清一色的中国模型
。Meta
、Nvidia、OpenAI自身的开放权重模型同样处于低成本区间。因此，这场竞争的本质分野不是“美国 vs 中国”
，而是“前沿专有 vs 开放权重 ”

　　德银用一个生动的比喻描述这种性能与成本的错位：前沿模型是咆哮的全新超跑，开源模型是一辆称职的二手家用旅行车

　　报告承认 ，在最难的推理任务和智能体（Agentic）工作上
，前沿模型确实具备真实的 、显著的能力优势 。智能指数60分与44分之间的差距，在处理最复杂任务时是实质性的
。

　　然而 ，关键问题在于：对于日常约90%的普通任务
，廉价的开源模型能完成几乎相同的工作，而成本仅为前沿模型的约1.5%。

　　这意味着 ，绝大多数企业用户为前沿模型支付的溢价
，并非来自实际业务需求，而更多源于品牌认知
、习惯惯性 ，乃至某种“用最好的AI
”的身份认同——这与消费者购买奢侈品包包的心理逻辑高度相似 。

　　溢价不会消失
，只会“迁移”——但每一层都在滑向零

　　德银提出了一个重要的结构性观察：AI能力的成本正以每年约十倍的速度下降，但前沿溢价并不会因此消失 ，而是会持续“迁移 ”
。

　　其逻辑链如下：

　　这一机制意味着：前沿AI的溢价是一个永远在移动的靶子，而非固定的护城河。这要求对AI公司的定价权和利润率持续保持动态审视
，而非一次性判断 。

　　IPO压力下的商业模式转变：从“包月制
”到“按量计费”

　　德银指出，AI成本问题之所以在当下变得尤为紧迫 ，有一个关键的商业催化剂：头部专有AI实验室正在为IPO做准备
，商业模式正从固定费率的包月制，转向按Token计费的使用量定价模式
。

　　这一转变将把成本压力直接传导至企业用户。报告援引了一个极具说服力的真实案例：

　　德银认为 ，这个案例清晰地说明：当AI使用成本从“隐性包月 ”变为“显性按量
”
，企业的成本意识将被迅速激活 。那些只需要“可靠工作马”而非“超级跑车 ”的用户，将越来越认真地追问：前沿溢价 ，到底值不值得付？

　　“第二次DeepSeek时刻”：更安静
，但可能更深远

　　德银将当前局面与2025年初的“DeepSeek时刻
”进行了对比，并提出了一个值得高度警惕的前瞻判断
。

　　回顾2025年初的“DeepSeek时刻”：市场意识到 ，接近前沿水平的AI能力可以以远低于预期的成本构建
，AI股票遭遇剧烈冲击。但随后，由于AI整体需求持续攀升 ，股市得以收复失地 。

　　德银的判断是：当前正在酝酿的“运营成本叙事 ”，是那次冲击的“更安静、但更持久的续集
”。

　　核心逻辑在于：如果专有AI模型此前部分是作为“地位商品”（Status Goods）被定价和交易的——即其高价本身就是吸引力的一部分——那么
，一旦其真实的成本效益比被市场充分曝光和定价，可能为AI估值体系带来第二次重估 ，这次冲击不会那么戏剧性
，但影响将更为深刻和持久
。

　　德银最后留下了一个耐人寻味的开放式结尾：除非，就像奢侈品包包一样 ，AI的高价本身就是其终极卖点。

　　报告还援引了Epoch AI的研究数据
，为上述分析提供了独立佐证：

　　这一发现进一步强化了德银的核心论点：地缘政治维度的“美中AI差距 ”与商业维度的“专有/开源差距
”，在本质上是同一条鸿沟的两种表述 。这意味着在评估AI地缘政治风险时 ，不应将其与商业竞争逻辑割裂看待
。

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责任编辑：尉旖涵