AI 竞争的第二阶段：中美大模型的估值错配，以及普通人怎么下注

过去两年，AI 这条交易主线本质上是一条供应链交易。所有人先去挖上游——英伟达——等瓶颈转移之后，再往中游的存储厂商挖（三星、SK 海力士、美光），现在又继续往下挖到光互连模块、CPO 等等。每一段都赚到了钱。但我觉得大家盯错了层。眼下 AI 领域最值得关注的，不是某个零部件的短缺，而是前沿模型这一层竞争的白热化，以及这场竞争即将逼出的、对这些大模型厂商估值的剧烈重估。

让我把这个错配摆出来，因为你一旦看到，就再也无法忽视。

能力差距在收窄，估值差距却荒谬

把 Opus 当作美国前沿的代表，能力定为 100。一年前，来自中国最强的开源模型大概只有 50。今天——DeepSeek、Qwen、GLM（智谱）、Kimi 这一票——已经追到了 85，而且还在往上爬。这些数字是示意，不是跑分，但任何真正在生产环境里用过这些模型的人，都知道方向和大致量级是对的。

再叠加成本。如果 Opus 的运行成本是 100，那么你自己部署一个中国开源模型的边际成本接近 0（显卡本来就是你的），走托管 API 大概是 15。也就是说，你有一个能力达到 85%、成本却只有零头的挑战者——而市值给出的结论恰恰相反。

下面是 2026 年年中的真实数字：

厂商	是什么	估值 / 市值	分发方式
Anthropic	美国前沿，闭源	约 9650 亿美金（Series H，2026 年 4 月，逼近一万亿）	付费 API + 应用
智谱 (GLM)	中国前沿，开源	约 1160 亿美金（港股 2513，约 9400 亿港元；年内涨约 2400%）	开源权重 + 便宜 API
MiniMax	中国多模态	已在港股上市（首日约 137 亿美金，此后随同行大幅重估）	开源权重 + 便宜 API
DeepSeek	中国前沿，开源	未上市；融资约 74 亿美金（500 亿人民币，首轮外部融资）	开源权重 + 便宜 API

差距仍然很大——Anthropic 与智谱之间大约 8 倍——但注意方向：智谱今年已经涨了约 2400%，这正是我说的那种收敛，已经在活生生的盘面上实时上演。这场重估不是预测，而是正在发生。

约 15% 的能力差距，撑不起约 8 倍的估值差距。要不就是中国厂商仍被低估，要不就是 Anthropic 被高估，更可能的是——两者皆有，价差还会继续收敛。智谱今年的抛物线式上涨，正是市场开始做这个调整；真正的问题是，剩下的这 8 倍里，有多少属于真实的护城河（美国前沿领先、分发渠道、企业信任），又有多少只是还没重新定价的惯性。

中国的 token 为什么这么便宜？这要感谢出口管制

讽刺的地方在这里。每当华盛顿担心中国追上来，它就拧紧螺丝——不让买先进光刻机，不让买顶级英伟达芯片。本意是卡住算力，结果在两条战线上适得其反。

芯片照样进得去。 两年来的报道已经记录了：受管制的 GPU 通过第三国、灰色市场转售流入中国，中国厂商把算力直接架在境外，用一条 SSH 远程连过去做训练和推理。出口管制抬高了成本和摩擦，但它筑不起一道墙。更糟的是，被告知"你不能拥有这个"，恰恰是激发一个有决心、有资金的工程文化自己造出来的最可靠方式——而这正是国产加速器产业现在正在做的事。

真正的护城河是电力。 这是芯片头条忽略掉的部分。中国的发电量是美国的两倍还多，差距还在飞快扩大：仅 2024 年一年，中国就新增了大约 543 GW 的装机——比美国有史以来建成的全部装机加起来还多——而美国当年只新增约 51 GW。摩根士丹利已经警告美国数据中心在三年内可能出现约 44 GW 的电力缺口，而中国预计到 2030 年会握有约 400 GW 的富余产能。美国电网卡在变压器和并网排队上，科技大厂被逼到在现场烧天然气、打许可证官司；中国电网却在不停扩容，廉价而充裕的电力，正是中国厂商能把 API 价格打到地板的底气。流行的说法是"美国有大脑（芯片），中国有肌肉（电力）"——但肌肉追上大脑的速度，比大脑找到肌肉要快。

大脑 vs 肌肉：美国领先在硅（芯片），中国领先在电子（电力）——而下一阶段真正的约束是电力，而不只是芯片。

中国为什么追得这么快？看人才流向

人才是第二台引擎，而美国的政策——又一次——在悄悄把优势送给中国。

这背后的机制，跟谁天生更强无关。它关乎选择的多少和不对称的下行风险。一个在美国读 PhD、持学生签证的外国人，面对的是一个二选一的结局：在实验室里卷赢所有人，或者被遣返回一个薪水更低的市场。我有不少在美国读 PhD 的朋友，每月到手只有 2000–3000 美金——除去房租和吃饭几乎不剩什么——用五年甚至更久去赌，赌的要么是对学术的热爱，要么是毕业后 30 万美金的年薪。支撑他们硬扛下去的，是脚下那块地板写着"被赶出这个国家"。相比之下，一个本地毕业生有公民身份和一大把舒服的备胎——容错率很高，遍地是不需要读 PhD 的还不错的工作，没有任何非要为一个研究难题把自己熬垮的生死理由。当人生给了你这么多选择，你就根本不需要那么拼。选择的稀缺才制造强度——而美国的政策，正忙着把这种稀缺、连同这种强度，集中到它正在往外推的那群人身上。

H-1B 的新政加速了这种外流。 特朗普政府把随机抽签改成了按工资加权的选择（终版规则 2026 年 2 月 27 日生效）：雇主给出的 DOL 工资等级越高，进入抽签的份数越多——Level IV 给四份，Level I 只给一份。拿平均或入门工资的应届生，现在中签概率最低。再叠加一项拟议中的工资门槛上调（旧金山一个入门工程师需要约 16.2 万美金，比现在高约 30%）和每个签证 10 万美金的费用，传递给一个刚出炉的 AI 研究员的信号再清楚不过：你留下来的路，刚刚变窄了。

同一届政府，一边为富人推出 500 万美金的"金卡"，一边把普通应届研究员挤出 H-1B——这是在把 AI 竞赛赖以运转的人才往外推，而不是留住。

这些人才会去哪里？中国厂商刚刚拿到巨量融资，能开出和美国 match 的薪水，而他们的人生活成本只是美国的零头——在香港工作的人可以租在深圳、每日通勤。当摩擦反向运转，顶尖 AI 人才在边际上会流向中国，而不是远离它。

开源的阳谋：一个无法被禁止的策略

中国的厂商大多选择了开源，这是一步悄无声息的杀招——用中国战略家的话说，是一种阳谋：它之所以有效，恰恰因为它摆在明面上，且无解可破。

因为权重是开源的，美国没法禁。任何人都可以买几块显卡、组一个集群，在本地跑中国的开源大模型——而完全不必担心自己敏感的数据流到中国的服务器上。对采用者来说全是好处。我们已经在看到美国公司出于这个原因把工作负载切换到中国开源模型。

阳谋的另一爪是价格。假设一家小公司想自己部署一个全参数开源模型——那是几十万到上百万美金的硬件成本。中国靠电力堆出来的 API 定价让这笔账显得很傻：token 都快免费了，何必去买集群？但走 API 就意味着你的提示词和对话对提供方可见（顺延下去，也可能对中国官方可见）。于是采用者面对一个真实的岔路口：

路径	成本	数据控制权
自己部署开源权重	高资本开支（自有 GPU）	完全——什么都不出你的网络
中国托管 API	接近地板的单价	无——提示词对提供方可见
美国闭源 API（Anthropic/OpenAI）	溢价单价	合同约束，美国司法管辖

便宜、能打、隐私——三选二，这个不可能三角，才是下一阶段真正的竞争战场，而 Anthropic 那个高价、闭源的模型，只在隐私 / 司法管辖这一根轴上占优。

采用者的不可能三角：能打（闪电）、便宜（硬币）、隐私（锁）——任意两个都能连上，唯独"便宜又隐私"这条边会断。

如果 AGI 真的先在美国实现呢？

标准的反驳是：美国会先实现 AGI，所以中国厂商就永远落后了。AGI 确实有可能先在美国出现——但这么大的突破，秘密包不住太久。中国厂商（DeepSeek 已经公开为 AGI 攻坚招兵买马）一定会加紧破解，而最可能的终局，不是某一家公司独占一台神机，而是一种去中心化、多极化的能力——精神上更接近区块链的扩散，而不是单一专有的护城河。

有一个值得注意的信号：DeepSeek 正在大量招聘法务与合规人才。 一家前沿厂商突然需要这么多律师和监管岗位，不是闲着没事——这正是不那么光鲜的上市前清单，是你在递表之前要做的监管与信息披露铺垫。我的强烈判断是，DeepSeek 正在为上市做准备，而且我赌它会在2026 年就上市，而不是更晚。如果判断没错，可公开交易的中国前沿纯标的，很快又会再多一个。

说实话，我觉得这是更健康的局面。竞争总是好的。每个模型都嵌入了制造者的约束：中国模型带着政治护栏，会回避关于党的敏感问题；美国模型也并不中立——xAI 的 Grok 就因为带偏见的输出和被放松的护栏屡屡引发争议，结果在核心的编程和推理能力上落后了一截。结论不是哪一方干净，而是：多个前沿模型并存，比把文明押在某一家厂商的价值函数上要安全。

普通人怎么布局

我得直说，这一节是一组论点，不是建议——请读免责声明。但我会把"第二阶段"这个判断所隐含的机会集这样勾出来。

1. 交易收敛。 如果中美厂商之间的估值价差是那个错配，最干净的表达就是做多中国上市纯标的、做空美国前沿。智谱和 MiniMax 已经在港股交易（智谱约 2400% 的涨幅，正说明这条腿能动得多剧烈），而像 Anthropic、OpenAI 这类未上市公司的合成敞口，在 perp DEX（Hyperliquid、Lighter 之类）上也能交易到。空头这条腿的难点是时机：Anthropic 的 IPO 现在看起来被推到了 2027 年（报道指向 SpaceX 上市遇冷与市场环境疲软——尽管这个时间表仍有争议），所以一个干净的公开市场空头还要等一年多；而你在等的这段时间里，未上市标的的合成空头要承担资金费率的拖累。"差距应该收敛"这件事，也可能比你的保证金撑得更久还不兑现——而且在涨了 2400% 之后，多头这条腿已经不便宜了。把它当成一个小仓位、两头均衡的篮子，而不是单一重注。DeepSeek 很可能是第四条腿——我预计它会在 2026 年上市，那样篮子里就又多了一个流动的中国纯标的。

2. 拿美国算力的"铲子"，别再挖供应链。 如果中国开源模型继续抢占份额，美国的反应是可预见的：一大批本土公司去租算力、组显卡集群、在美国本土部署中国开源模型，让所有数据留在本国司法辖区内。这指向电力公司、数据中心建设需要的大宗与设备、数据中心融资端的公司，以及算力租赁标的。核心逻辑很简单：美国数据中心只会越来越多，而约束条件就是电子（电力）。

3. 别再挖供应链了。 这一条我感受最强烈。零部件交易像一条波，等它传到下一个下游环节，振幅已经衰减，容易赚的钱也没了。新的边际优势在前沿模型层和电力层，而不是某个互连件的三阶导数上。

供应链交易就像一条波：在源头（英伟达）最响，每往下游传一层就更弱。等它传到某个互连件的三阶导数时，剩下的振幅——以及收益——已经所剩无几。

如果只记住一件事：AI 竞争的下一阶段，是一场关于谁先到达 AGI、谁的电网真正撑得起这轮建设、以及中国开源模型多快能补上最后那 15 分的较量——而摆在明面上最干净的错配，就是两组只差一条缝的厂商之间约 8 倍的估值鸿沟，一道市场已经在实时收敛的鸿沟。

想了解一笔交易拥挤之后逐利资本会如何行动，可以读如何成为区块链世界里的雇佣兵资本；想了解这个市场里发币前的估值是怎么定的，可以读我们的点数 farming 指南。

本文为分析与观点，并非投资建议。对未上市公司的 Pre-IPO 与 perp DEX 敞口是低流动性、带杠杆的，即使方向判断正确，也可能因为太早而被剧烈反向打爆。请自行研究，永远不要押上你输不起的资金。