中国AI模型崛起，全球AI投资风险被重估
nashnova research
中国开源模型数月内将token处理量从4.37万亿猛增至76.12万亿，远超美国的14.2万亿；市场对AI基础设施的关注重心正从「谁建得更快」转向「谁还得起钱」。
中国模型的算力份额涨了多少？
OpenRouter平台数据显示，截至9月27日当周，中国模型处理了76.12万亿个token，美国模型仅14.2万亿个。
今年4月底中国模型的处理量还只有4.37万亿个token——不到五个月翻了超过17倍。
这意味着→ 中国低成本开源模型正在以远超预期的速度抢占全球算力份额，美国厂商的"独占"叙事已经站不住了。
银行怎么看AI投资的风险？
星展银行CEO陈苏珊表示，市场正在重新评估AI投资风险，要求更高回报与更优融资结构。
她指出，财务状况较弱的企业可能面临信用评级下调，但她认为这属于健康的市场纪律强化过程。
用大白话说＝ 银行不是不投AI了，而是开始挑客户——赚钱能力弱的公司，借钱会越来越贵。
数据中心开发商面临什么压力？
杰富瑞全球股票策略主管克里斯·伍德警告，AI投资热潮对债务的依赖程度日益加深，令数据中心开发商风险升高。
市场担忧：若大型语言模型提供商无法建立可行的商业模式，为OpenAI和Anthropic扩建的超大规模云厂商将承受更大压力。
这意味着→ 数据中心扩张的逻辑建立在"AI公司能赚钱"这个前提上——如果前提不成立，扩张就变成了纯粹的负债。
中国开源模型为什么让问题更紧迫？
伍德进一步指出，开源模型成本更低，意味着更多资本可能流向中国。
用大白话说＝ 如果便宜好用的中国模型持续蚕食份额，美国厂商花巨资建的数据中心可能"生产过剩"——建了却没人用。
这反映出一个更深的矛盾：当前AI基础设施的债务规模，是按美国厂商独占市场来算的，中国模型的崛起正在动摇这个计算基础。
星展银行自己的敞口有多大？
星展银行2026年处理了约250亿新加坡元的AI相关交易，主要涉及半导体、存储及数据中心等硬件融资。
但该行自身仅持有其中一小部分头寸。
这意味着→ 星展更多扮演的是"中间人"角色——帮客户撮合交易，但把大部分风险转给了市场上的其他投资者。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。