美研芒格君 · 2026-08-03 · 帖子

开源模型、千问、DeepSeek、Kimi 已经把硅谷掀翻了。OpenAI 用专业能力留住客户，Anthropic 的风评有点危险 再过一年回头看，上周就是AI云厂商资本开支逻辑的转折点，你会恍然大悟，体会到当前我这篇帖子的价值 连北上旧金山的公路上都出现了 Kimi 的广告牌，大部分人还在纠结谁拿了榜一，作为我的读者，应该穿越现象，找到背后的投资机会 我的这篇文章详细拆解了背后的逻辑。如果你没有空看文章。我给你算一笔具体的账 1/ 绝对价格比 加入一个团队，每天 2000 次调用AI，每次 1 万输入 + 2000 输出 token → 月用量 6 亿输入 / 1.2 亿输出 token。 Claude Sonnet 5：促销价 $2 / $10（每百万 token 输入/输出，8 月 31 日截止）→ $2,400/月；恢复标准价 $3 / $15 后 → $3,600/月 Kimi K2.7 Code：$0.95 / $4 → $1,050/月 2/ 盈亏平衡的用量弹性（杰文斯悖论押注） 先进技术越便宜，用的人越多。单价便宜了 1/3（只是举个例子），总用量可能会增加 10 倍之多 3/ 云厂商的利润结构差变化 Claude 走 Foundry 按 CCU 计费、要和 Anthropic 分成；Kimi 由 Azure 直销，硬件利润全归微软。所以对云厂商来说，开源可能是更高毛利的收入 4/ 分层而非替代 开源模型和闭源模型的能力差距缩到约 3.3%（斯坦福 2026 AI Index，3 月）、开源平均落后约 4 个月（Epoch AI），但固定步骤 agentic 任务最好的系统仍有约 1/3 失败率 → 便宜活给开源，重要活给闭源 Kimi K3 总参数 2.8 万亿、单次只激活约 1,040 亿——MoE ，想要把 Kimi 开源模型跑起来，也不是那么简单的一件事情。所以开源反而把更多企业推进高端互联/HBM 市场 我的核心观点是：这是对云厂商收入结构的基础性改变和重大利好，也是有利于互联