一句话看懂：美国银行（BofA）近日调整立场，认为中国厂商推出的低价 AI 大模型对半导体行业是利好而非利空，理由是中国 AI 大幅降低了使用成本，将刺激全球 AI 基础设施投资持续增长。此前美国政府与行业普遍将中国 AI 发展视为半导体需求的负面因素。
事件核心：发生了什么
美国银行（Bank of America）发布最新观点，认可中国 AI 大模型的价格优势对半导体产业有正面推动。该机构之前与大部分美国市场站在同一立场，认为中国 AI 的发展会削减美国科技公司数亿美元的资本支出计划，对英伟达（NVIDIA）、三星、SK海力士等半导体巨头形成威胁。
如今 BofA 单独指出：中国公司提供的 AI 大模型调用费用比 OpenAI 和 Anthropic 便宜数十倍，且许多模型为开源，可自行部署。大量美国公司实际已开始广泛使用中国大模型，包括通过 API 调用和自行部署。更低的 AI 使用成本将带来更广泛的应用场景，从而拉动 AI 芯片（GPU）、HBM 内存、网络设备以及数据中心电力和基础设施的需求。
该机构预计，全球云服务商在 AI 上的资本支出仍将沿着 2027 年达到 1.5 万亿美元的路径前进，而非减少。
为什么重要
这一立场转变反映出美国金融界对 AI 竞争逻辑的重新评估。过去美国内将中国 AI 视为零和博弈——认为“中国 AI 强则美国半导体弱”。现在行业意识到：**整体蛋糕做大**才是影响投资回报的核心。
中国厂商的降价竞争倒逼全行业成本下降，促使更多中小企业、创业公司和内容创作者尝试 AI 应用。每一次 API 调用、每一次推理请求都要消耗算力，而这些计算资源主要依赖英伟达等芯片厂商的硬件。因此，即使中国 AI 有优势，对半导体和高性能计算基础设施的依赖反而会增加，而不是减少。
从更深层看，美国科技巨头、银行和上市公司频繁表态“AI 投资还不够”，本质是维护整个 AI 基建投资叙事，继续吸引资本流向 GPU 服务器、数据中心和电力设施等领域。中国低价 AI 非但没有削弱这种叙事，反而提供了一条“用量更大、投入更多”的论据。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，能够以更低的成本调用或部署大模型，特别是开源模型（如 DeepSeek、智谱等）在推理任务上的性价比可能远超 GPT-4 同等能力。如果团队需要高频调用 AI 完成内容生成、代码辅助或数据分析，切换到中国厂商的 API 或自建模型训练链路，月账单有望下降数倍。
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对内容创作者，更低的价格意味着更大的调用量和更高频率的创作迭代空间，不会因预算限制而过早放弃某个项目。
对企业采购部门，特别是中小型 SaaS 公司，应关注中国厂商的开源模型是否适用于私有化部署。但需注意许可协议、数据合规以及推理硬件成本（自建服务器 vs 租用云 GPU），不要仅因调用费便宜就盲目切换。
值得关注的后续
1. 中国低价 AI 大模型的调用价格是否会进一步下探？BofA 现在“唱多”，可能带动更多投资机构跟进，而厂商也可能继续以价换量。
2. 需观察美国是否出台对华 AI 模型出口或 API 调用的新限制。目前中国企业通过 SaaS/API 向海外提供服务存在一定合规模糊地带，监管若有动作将直接影响供给。
3. 开源模型的采用率与硬件兼容性。中国厂商的开源模型在英伟达 GPU 上的训练和推理效率是否持续优化，是开发者决定是否长期投入的关键变量。若未来出现专用 AI 芯片，竞争格局或再次改变。
来源：Readhub · AI
