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AI Semiconductor Endgame (IV):开源模型对半导体的影响

文章探讨开源模型的崛起是否冲击半导体需求这一热门问题。作者指出市场担忧的核心在于开源是否会压低毛利,进而削弱模型公司购买GPU的能力。但通过动态均衡框架分析,token价格下降的同时,硬件与软件的效率提升(每十年各贡献千倍优化)使成本同步快速下降,毛利得以维持。以每GW算力测算,旗舰模型推理毛利率仍达75%-80%以上,开源模型约60%-70%,token收入是硬件摊销成本的十倍。结论是开源不会伤害半导体行业,动态均衡将持续推动AI基础设施扩张。

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AI 半导体终局 2026(三)

文章探讨 AI 基础设施建设的长期逻辑:与互联网时代单一维度的用户渗透不同,AI 硬件需求由用户渗透率与人均 token 用量两个指数增长维度相乘驱动,形成历史上罕见的「双 S 曲线接力」,支撑更长的半导体超级周期。同时指出,由于推理的高边际成本,AI 时代商业模式已从「流量×转化率」转向「每 token 毛利」。文章还分析编码(广义)作为下一个 ARR 增长引擎的潜力:大量非编码任务(财务、法务、销售等)正被转化为编码代理执行结构,OpenAI Codex 在非工程岗位的周活用户暴涨即为例证。

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