前富达基金经理贝克：AI价格战的红利，可能流向算力与应用公司

模型价格下调，应用公司如果不用同步降价，省下的调用费就可能变成自己的利润。围绕AI价格战，加文·贝克看到了模型排名之外的机会。

10月13日，投资机构Atreides Management管理合伙人兼首席投资官加文·贝克（Gavin Baker）在X发文，预计AI将走向多种模型并存。领先的模型公司仍有生存空间，但模型环节的竞争和利润率下降，可能给算力与应用公司带来更大的机会。[1]

贝克此前在美国富达投资工作18年，2009年至2017年管理侧重科技股的Fidelity OTC基金，并参与富达的风险投资业务。财经刊物Kiplinger在2017年的分析中记录：从2009年7月接管该基金至2017年7月3日，其年化回报约19%，平均每年领先纳斯达克综合指数约1.5个百分点。[2-3]

该分析同时提醒，当时该基金的科技股权重和历史波动，均高于同类大型公司成长型股票基金。过去的投资业绩不能保证新的预测正确，但贝克长期同时接触上市科技公司与初创企业，使其观察有了具体的经验背景。[2-3]

他所描绘的未来，最强模型继续服务高难度任务，更多日常调用交给成本较低、可自行部署的模型。竞争会压缩模型环节的利润空间，也会让更多人用得起AI。由此新增的使用量，可能扩大支撑这些服务的计算需求。

这个判断最值得追问的地方是：AI降价省下的钱，究竟留在客户口袋里，还是变成了更多AI订单？

降价之后，使用量会不会追上来

贝克预计，未来大量调用会由“开放权重模型”承担。这里的权重是模型学到的参数；开放权重意味着企业通常可以下载这些参数，并按许可条件自行部署。它与完全依赖一家公司的在线服务，是两种不同的使用方式。

在他的判断里，多模型竞争为应用公司提供了更多选择：昂贵模型处理复杂问题，较便宜的模型承担常规任务。应用开发者因此有机会降低成本，做出更多产品。开放权重与完整开源也有区别，能否修改、商用和再分发仍要看具体许可。

降价能否扩大市场，可以用一个简单的假设理解：一次任务从10元降到5元，如果调用量增至原来的三倍，客户总支出就从10元增到15元；若调用量只增至两倍，总支出仍是10元。这些数字仅用于说明机制。

因此，价格下降本身无法证明算力收入会增加。还要看新增使用量有多大、完成任务需要多少计算，以及这笔钱如何在模型、应用和基础设施之间分配。

算力有人用，还得有人付账

贝克对基础设施的乐观判断带有一个明确前提：需要有人继续承担模型训练的支出。他还认为，部分过去签订的低价算力合同到期、重新定价，会支持云计算服务商的收入增长。这些都是他的投资判断，尚待实际经营数据验证。

对数据中心经营者，收入增长与获得良好投资回报也有距离。机房建设、芯片采购、电力和融资都要付钱；设备更新之后，旧设备还能以什么价格出租，也会影响回报。服务器更忙，并不自动等于经营者更赚钱。

模型价格战还可能通过提高效率降低单次任务所需的计算量。新增需求若没有超过效率改善带来的节省，算力供应商就未必获得预想中的增长。

眼下的定价变化已经提供了观察窗口。谷歌10月13日扩大新模型开放范围时，为开发者设置了优惠价，并明确优惠期于11月30日结束。[4] 判断AI使用成本和服务商收入，都需要看完整收费周期，不能只看发布当天的数字。

红利落在谁手里，要看订单与议价权

对应用公司，便宜模型能否带来更多利润，取决于它有没有理由让客户继续付原来的价格。独特的数据、销售渠道或融入客户日常工作的产品，都可能帮助它留住客户；若同行很快推出同类服务并跟着降价，节省下来的模型费用也可能继续让给消费者。

对算力供应商，要观察付费订单能否持续、设备出租价格是否撑得住，以及收入能否覆盖电力、设备更新和融资成本。新调用增加，但租金下降得更快，或客户依赖不断融资才能履约，都可能削弱这门生意的回报。

对模型公司，关键则是能否继续提供客户愿意多付钱购买的能力。常规任务转向便宜模型之后，高难度任务的优势是否足够明显，将影响领先模型还能维持多大的价格差。

下一步的验证很具体：云服务商能否把重签合同变成收入和现金流；应用公司能否在调用费用下降后保住售价与客户；模型公司能否为难以替代的能力维持溢价。这些经营数据，才决定价格战的红利究竟落在哪一层。

参考资料

[1] BAKER G. Trying again: Everyone can win[EB/OL]. (2026-10-13)[2026-10-14].

[2] ATREIDES MANAGEMENT. Gavin Baker[EB/OL]. [2026-10-14].

[3] HUANG N S. 3 Actively Managed Funds That Beat the S&P 500[EB/OL]. Kiplinger, [2026-10-14].

[4] KAVUKCUOGLU K. Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems[EB/OL]. (2026-10-13)[2026-10-14].