策略師：AI投資方向存在結構性誤判，蘋果和戴爾或成意外贏家

Nashnova编辑部

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潘繆爾利伯姆董事總經理克萊門特判斷，AI的未來屬於本地小模型而非雲端大模型——若方向成立，蘋果、戴爾等被市場視為AI落後者的公司反而是最大贏家。

幾千億美元，可能投錯了方向？

克萊門特的核心論點：AI的未來在於運行於PC和手機上的小型語言模型，而非ChatGPT、Claude這類依賴數據中心的大模型。

關鍵依據來自史丹福大學2025年5月的研究：消費級硬件上的小模型已能正確完成日常超過80%的任務。

這意味著→ 如果八成工作本地就能跑，超大規模雲服務商正在為剩下的兩成建造「數千億美元」的基礎設施。

克萊門特給出的成本對比：以每GB內存的初始資本開支算，本地運行比數據中心低約80%。

即便按零售電價計算，本地電費也比大型數據中心低70%至80%。

簡單來說＝同樣跑一個AI任務，在自己電腦上花1蚊，在數據中心要花5蚊——算力一樣，賬單差了幾倍。

AT&T表示根據成本和性能，在不同模型之間分配任務；摩根大通預計企業將混合使用大型和小型、開源和閉源模型。

湯森路透本週推出基於阿里巴巴開源通義千問（Qwen）構建的內部系統，稱運行成本僅為同類前沿系統的一小部分。

這反映出頭部企業的AI部署邏輯正從「全押雲端」轉向「按任務選模型」——成本敏感度已經壓過了技術崇拜。

克萊門特點名蘋果和戴爾，稱設備製造商是「我能想到的最佳交易」——這些公司常被市場視為AI輸家，但在本地AI路徑下反而是贏家。

晶片層面，邊緣計算晶片設計商Arm和高通將「絕對」受益於算力從雲端向終端的遷移。

存儲晶片商也有抗壓性：本地AI同樣需要內存，只是需求將從數據中心用的高帶寬內存（HBM）轉向PC中的傳統DRAM。

克萊門特把英偉達的桌面AI方案DGX Spark解讀為「備用方案」——一旦數據中心熱潮降溫，英偉達可藉此轉身。

他表示將重點關注英偉達財報中邊緣業務的收入增長，該部分目前佔總收入不足10%。

這意味著→ 英偉達自己也在對沖——如果數據中心增速放緩，邊緣業務就是留給自己的退路。

克萊門特明確表示數據中心不會消失，雲軟件仍將持續運行。

但他認為市場已越過拐點，數據中心正在走向過度建設。

簡單來說＝不是數據中心沒用了，而是錢花得太多、建得太快——超大規模雲服務商的資本開支能否轉化為真實回報，將是檢驗這一判斷的核心變量。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。