美國的 AI 模型每項完成任務的成本通常較低
根據一份以 Artificial Analysis 數據為基礎的 Seeking Alpha 報告，OpenAI、Anthropic 與 Google 的美國 AI 模型，雖然每個 token 的價格較高，但每完成一項任務的成本往往低於中國競爭對手。DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen 與 Moonshot 的 Kimi 等中國模型，每個 token 可能便宜 60% 至 90%，但美國 AI 模型可以用較少 token 完成任務，進而降低每項工作的總成本。分析也警告，雲端服務供應商可能抽取開放權重中國模型商業價值的最多 30%，使企業採用這些模型的實際成本提高。此外，報告引用的 Ramp 數據顯示，企業 AI 支出下降 5.2%，但 token 使用量卻創下歷史新高。這項趨勢顯示，AI 買家比起表面的 token 價格，更重視效率、雲端費用以及每項完成任務的成本。對交易員和投資人而言，這些發現可能有利於已建立市場地位的美國 AI 供應商與雲端基礎設施公司，同時加大低成本中國 AI 專案面臨的競爭壓力。不過，這些數據不會直接影響加密貨幣價格。
Neutral
預期對加密貨幣市場的影響是中性，因為文章關注的是 AI 模型的經濟效益，而不是區塊鏈網路、代幣需求或加密貨幣監管。短期內，主要加密貨幣的波動可能有限，但 AI 相關股票、雲端服務供應商及 AI 相關代幣，可能會對模型效率及企業支出的重新討論作出反應。如果投資人將每項已完成任務的成本下降解讀為競爭優勢，報告可能支持市場對美國 AI 公司的情緒。相反地，企業 AI 支出下降可能拖累整體科技市場情緒。歷來，較便宜或更有效率的 AI 系統相關公告，曾使 AI 相關股票與代幣出現劇烈但往往短暫的波動；而比特幣及大型加密資產通常對流動性、利率及風險偏好更為敏感。長期而言，AI 成本持續下降可能增加對運算基礎設施的需求，並鼓勵新的 AI 專案，但對加密貨幣的任何好處都會是間接的，並取決於實際採用情況、代幣效用及資本流動。交易者應關注 AI 產業股票、雲端支出資料、代幣交易量及整體市場流動性，而不應將這份報告視為直接推動加密貨幣市場的催化劑。