中國AI模型崛起，全球AI投資風險被重估
nashnova research
中國開源模型數月內將token處理量從4.37萬億急升至76.12萬億，遠超美國的14.2萬億；市場對AI基建的焦點正從「誰建得更快」轉向「誰還得起錢」。
中國模型的算力份額漲了多少？
OpenRouter平台數據顯示，截至9月27日當周，中國模型處理了76.12萬億個token，美國模型僅14.2萬億個。
今年4月底中國模型的處理量還只有4.37萬億個token——不到五個月翻了超過17倍。
這意味著→ 中國低成本開源模型正以遠超預期的速度搶佔全球算力份額，美國廠商「獨佔」的敘事已經站不住腳。
銀行怎樣看AI投資的風險？
星展銀行CEO陳蘇珊表示，市場正在重新評估AI投資風險，要求更高回報與更優融資結構。
她指出，財務狀況較弱的企業可能面臨信用評級下調，但她認為這屬於健康的市場紀律強化過程。
簡單來說＝ 銀行不是不投AI了，而是開始揀客——賺錢能力弱的公司，借錢會愈來愈貴。
數據中心開發商面臨甚麼壓力？
杰富瑞全球股票策略主管克里斯·伍德警告，AI投資熱潮對債務的依賴程度日益加深，令數據中心開發商風險升高。
市場擔憂：若大型語言模型提供商無法建立可行的商業模式，為OpenAI和Anthropic擴建的超大規模雲廠商將承受更大壓力。
這意味著→ 數據中心擴張的邏輯建立在「AI公司能賺錢」這個前提上——前提若不成立，擴張就變成純粹的負債。
中國開源模型為何令問題更緊迫？
伍德進一步指出，開源模型成本更低，意味著更多資本可能流向中國。
簡單來說＝ 如果便宜好用的中國模型持續蠶食份額，美國廠商花巨資建的數據中心可能「生產過剩」——建了卻沒人用。
這反映出一個更深的矛盾：當前AI基建的債務規模，是按美國廠商獨佔市場來計算的，中國模型的崛起正在動搖這個計算基礎。
星展銀行自己的敞口有多大？
星展銀行2026年處理了約250億新加坡元的AI相關交易，主要涉及半導體、存儲及數據中心等硬件融資。
但該行自身僅持有其中一小部分頭寸。
這意味著→ 星展更多扮演的是「中間人」角色——幫客戶撮合交易，但把大部分風險轉給了市場上的其他投資者。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。