近年來，人工智慧（AI）領域的發展日新月異，特別是在大型語言模型（LLM）的競爭中，各大企業紛紛推出更先進的模型，試圖在市場中脫穎而出。然而，許多公司缺乏如巴菲特所指的「護城河」，即持久的競爭優勢。在這樣的背景下，AI軟件領域的競爭日益激烈，大型語言模型（LLM）的開發和運營成本極高，許多軟件企業在盈利方面面臨巨大挑戰，導致硬體領域反而展現出更多的投資機會。
OpenAI預計巨額虧損 反映全球AI企業困境
以中國的DeepSeek為例，該公司聲稱其DeepSeek-V3模型的開發成本不到600萬美元，遠低於美國競爭對手的投入。然而，半導體研究和諮詢公司SemiAnalysis的報告指出，DeepSeek在GPU方面的投資可能超過5億美元，總資本支出約為16億美元，其中高達9.44億美元用於運行其晶片集群。這種高昂的成本並非個別例子。據報導，海外頭部大模型企業如OpenAI 2024年的運營成本將超過85億美元，預計虧損約50億美元，預計2023年至2028年的總虧損將達到440億美元。
這些數據反映出大模型開發的高成本和低回報問題在國內外都十分普遍。即使是技術領先的公司，也難以在短期內實現盈利。此外，市場競爭的加劇進一步壓縮了盈利空間。以DeepSeek為例，該公司在推出DeepSeek-V3後不久便被Kimi、豆包、通義千問等廠商的模型超越。這種快速迭代的現象使得企業難以通過技術優勢獲得長期的市場領先地位。
Manus內測引發關注 軟件產品競爭優勢短暫
更值得注意的是，近期由中國團隊研發的全球首個通用型AI Agent產品——Manus，開啟了部分內測。據稱，它能直接交付的完整成果遠超OpenAI同類產品，創下GAIA基準測試新紀錄。然而，僅在短短數小時內，一個由4人組成的AI團隊”MetaGPT”成功在3小時內將Manus破解，並將其開源上傳至Github供免費下載。這些事件表明，軟件產品在高成本投入下，難以建立持久的競爭優勢，盈利模式也不明朗。
相比之下，硬件領域的投資機會更為明確。AI模型的開發和運行需要強大的計算資源，這對晶片和硬件設備的需求激增。總體而言，雖然AI技術的發展前景廣闊，但在當前階段，軟件領域的高成本和低回報使得投資風險較大。相對而言，硬件領域，特別是晶片和計算資源相關的企業，可能具備更穩定的投資回報，電訊股、國產晶片股自然較大型科網股睇高一線。
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