中國工信部發布算力標準，AI成本驟降70%

中國正在標準化其算力市場——此舉可能擴大該國相較於美國AI對手的成本優勢。

中國工業和信息化部在一場國務院新聞發布會上表示，將發布算力標準體系建設指南，並推動市場化定價標準，顯示北京正著手將其AI基礎設施商業化。

工信部信息通信發展司司長兼發言人謝存表示：「優化算力資源部署、提升利用效率，是中國AI競爭力的關鍵。」工信部將推動算力服務能力評估與市場化定價相關標準。

這項政策出爐之際，中國AI模型已在價格上大幅壓制美國競爭對手。月之暗面（Moonshot AI）於7月17日發布的Kimi K3，每百萬輸出token成本為15美元——比Anthropic的Fable 5（每百萬token 50美元）低70%。DeepSeek的V4模型每百萬token僅收費0.87美元。在OpenRouter的每周使用排行榜上，從騰訊、小米到DeepSeek和MiniMax，中國系統佔據了前五名。

算力定價標準化可望為中國雲端供應商和數據中心營運商開拓新的收入來源，同時進一步壓縮AI開發者的成本。此舉顯示中國有意建立一套獨立於美國主導供應鏈的替代性AI基礎設施，可能重塑全球雲端運算市場格局。

市場化定價重塑競爭格局

工信部推動市場化定價標準，針對的是一個關鍵瓶頸：中國算力資源豐富但分布不均、定價混亂。透過建立標準化定價機制，政府旨在讓小型AI新創公司更容易取得算力資源，這些公司一直難以與資金雄厚的阿里巴巴和字節跳動等超大規模業者競爭。

這項政策的時機具有戰略意義。中國AI實驗室已證明，它們能以美國成本的一小部分，打造出前沿級模型。在獨立基準測試中，月之暗面的K3表現與Anthropic的Fable 5不相上下，Arena.AI將其評為目前最佳可用模型。K3的發布引發了半導體股拋售：台積電7月18日下跌7%，儘管其季度營業利潤暴增77%；軟銀下跌9%；Z.ai在香港交易中暴跌近30%。

國產硬體與開源戰略

中國的算力標準化努力與其推動國產晶片自主化的目標息息相關。美團完全使用中國國產半導體訓練了其LongCat 2.0模型——DGA-Albright Stonebridge Group合伙人Paul Triolo稱，這項成就「在2022年10月時還是不可想像的」。亞洲集團合伙人George Chen表示，中國企業購買10顆華為國產晶片的價格，僅相當於一顆Nvidia處理器。

中國國家主席習近平在7月17日於上海舉行的世界人工智能大會上，重申了中國對開源AI的承諾。習近平表示：「我們要抓住這個難得的歷史機遇，鼓勵開源、開放、合作、共享。」幾乎所有中國AI公司都將其模型以開源授權方式發布，允許第三方供應商免費託管。AI評測平台Larridin聯合創始人Ameya Karnitkar表示，這使得成本僅限於「GPU和能源」。

投資影響

對投資人而言，工信部的算力標準代表著一個潛在的轉折點。阿里巴巴和騰訊等中國雲端供應商（兩者均已投資月之暗面）可望從更具流動性的算力市場中受益。美國超大規模雲端業者則面臨不同的局面：如果中國算力實現標準化並以規模效應降低價格，一直驅動美國AI主導地位的成本優勢可能遭到侵蝕。Nvidia股價7月18日下跌1.2%，短暫將全球最有價值公司的寶座讓給蘋果，投資人正在重新評估美國AI基礎設施支出的可持續性。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。