过去 2 天模型的发布其实被低估了，Gemini 2.5 pro 反超了 4.5 和 grok3，接下来的 Gemini 3 是个几万亿参数的超大模型，虽然各家投入的 ROIC 降低，但仍然不减速，继续往前探索极限。

DeepSeek V3 的 0324 版本，重点提升代码能力，目前已接近 Claude 3.7 Sonnet，同时 R2 也要马上发布。

TD Cowen 在 3 月 26 日的的 " 看空算力 " 报告，重点是 $ 微软 ( MSFT ) $ 放弃了几个在美国和欧洲新建的（约 2 千兆瓦的电力）数据中心的项目，归因给了算力供过于求。但 TD 团队前两个月也发表过类似看空观点，只不过理由不同：

1 月：MSFT 与 OpenAI 的业务转移（独家到非独家）：OpenAI 可以用 AWS 等，Copilot 也可以接 Claude；

2 月：电力问题。

但我认为 Capex 至少在中期内还不会 " 因此衰减 "。原因是

$ 谷歌 ( GOOG ) $ 和 $Meta Platforms, Inc. ( META ) $ 可以填补算力需求，新建设转向为加强现有数据中心的配备。

当然，值得思考的是中美 AI 大厂间对 " 投入产出 " 的思考方式的区别。

美厂的核心逻辑：大力出奇迹。包括 OpenAI、xAI $ 特斯拉 ( TSLA ) $ 等，都是买 B 卡毫不手软的主。商业逻辑是：先发优势、强大的定价权

中厂的核心逻辑：成本竞争力。包括 DeepSeek、 $ 腾讯控股 ( 00700 ) $ 、 $ 阿里巴巴 ( BABA ) $ 。商业逻辑是：降本增效、基于开源、可扩展性。

这种就是理念上的差别，但也体现了两边的生存哲学。

从其他领域也可以看出来：电商（ $ 亚马逊 ( AMZN ) $ vs $ 拼多多 ( PDD ) $ ）、汽车（ $ 通用汽车 ( GM ) $ vs $ 小米集团 -W ( 01810 ) $ ）

有意思的，前几天阿里的 Joe Tsai 去参加峰会，就直言了这点：美国科技巨头年投入超 5000 亿美元建设 AI 数据中心，存在重复建设隐患。