全球人工智能产业正站在关键转折点，中美两国的AI发展态势，正经历一系列微妙而深刻的结构性调整。华尔街多家投研机构接连发声、中美大模型之间高达两个数量级的成本差异，以及硅谷巨头产品交付节奏的频繁波动，都指向同一个趋势：美国大模型长期依赖的“算力堆砌”路线，正面临愈发严峻的经济学挑战；而坚持供应链本土化、追求极致性价比的中国AI生态，正逐步吸引全球资本的重新评估与关注。
首先关注一个重要信号。
量子策略罕见发声：撤出AI，中国除外
当地时间周一，华尔街知名研究机构量子策略（Quantum Strategy）在其最新客户报告中，发出了颇具分量的声音。该机构明确表示，在对AI行业进行新一轮深入研究后，决定调整资产配置——将资金从美国科技龙头中撤出，转而强烈看好与AI应用相关的中国股票。
量子策略指出，当前策略可概括为“撤出AI（中国除外）和美股科技七巨头”，并建议投资者做多受益于AI部署的行业，同时“尤其关注中国市场”。
这种投资风向的转变，在近期的市场中已有迹可循。刚刚过去的6月份，投资者开始仔细审视巨额AI资本支出账单，“科技七巨头”的市值在短短一个月内蒸发约2.3万亿美元，七巨头指数当月大跌10%。与此同时，行业报告显示，对冲基金在5月份就已着手削减美股七巨头的风险敞口，转而加仓在美国上市的中国公司。阿里巴巴、拼多多和百度等ADR受到资金追捧。这种仓位调整，反映出中国科技股日益增强的吸引力，尤其是在开发新技术方面影响力持续提升的背景下。
绕不开的“经济账”：中国模型的价格降维打击
让华尔街不少参与者产生动摇的主要原因，绕不开中美大模型背后那笔无法忽视的经济成本账。在关乎生死存亡的AI商业化路径上，中国模型正凭借一到两个数量级的价格优势，对西方同行形成“降维打击”之势。
具体来看，OpenAI的GPT-5.5，每百万输入Token费用约5美元，每百万输出Token费用为30美元。而DeepSeek开源的V4-Pro模型，运行同等任务的费用仅约为0.44美元和0.87美元；其更轻量化的Flash版本，价格更是低至0.14美元和0.28美元左右。单算输出价格，前者比GPT-5.5便宜约30倍，而最便宜的版本，差距甚至超过100倍。
另一款中国开源模型，智谱AI的GLM-5.2，定价为1.40美元/4.40美元，同样比美国旗舰模型便宜数倍。
价格显著降低，但输出质量并不妥协。在标准的SWE-bench编程测试中，其中几款模型与西方顶尖模型的差距在1分以内。在一次包含18个真实编程任务的实操测试中，GLM-5.2完成任务的成本约为2.74美元，而GPT-5.5则需要16.10美元，成本仅为后者的六分之一左右。性价比优势一目了然。
从软件到硬件的本土闭环：麦格理圈定中国AI芯片新版图
美国此前曾试图通过限制英伟达高端GPU对华出口来遏制中国AI发展，但这一举措反而加速了中国本土AI芯片供应链的形成与完善。麦格理在近期一份报告中明确指出，中国多年来一直在打造自主半导体产业，而现在，恰是买入的时机。
麦格理分析师表示：“考虑到AI、中国国内大语言模型参与者以及词元经济的发展，我们认为投资中国AI芯片厂商的最佳时机已经到来。” 报告同时提到，“中国政府对国内AI芯片企业的支持，提升了国内龙头企业的增长可见度。” 一个值得注意的信号是，尽管美国政府开始允许向中国出售部分较不先进的英伟达芯片，但中国购买这些芯片的意愿正日益减弱。
在这份报告中，麦格理首次对五家中国AI芯片企业进行评级。最受青睐的标的是寒武纪，给予“跑赢大盘”评级。分析师认为：“寒武纪已将其核心客户群体从政府智能计算集群，转向国内领先的云服务提供商和大语言模型开发者。这些客户提供了更均衡的销售组合、健康的利润率和稳健的现金流。” 麦格理给出的寒武纪目标价为2060元，相较于周一收盘价高出50%以上。
在中国香港上市的AI芯片股中，麦格理更看好壁仞科技，给出了140港元的目标价，比周一收盘价高出一倍。该机构分析师表示：“我们看好壁仞科技偏向高算力、芯片互连和大规模计算集群的通用图形处理器（GPGPU）产品组合。此外，该公司对国内供应链的专注可能很快会开花结果，助力其新产品的发布。”
其他受青睐的公司，还包括在香港上市的天数智芯，以及在A股上市的沐曦股份。
在这一群体中，麦格理相对不看好的是海光信息，原因是担忧其市场份额流失。分析师指出：“海光信息在中国CPU和AI芯片领域占据有利位置，但我们将其很大一部分成功归功于AMD的技术转让，且我们认为AI智能体的发展带给该板块的上涨空间有限。” 他们对海光的评级为“跑输大盘”。
总的来看，在这场中美AI竞赛的下半场，竞争正在从“参数规模的盲目堆砌”，悄然转向“每单位算力成本的极致压榨”。美国AI巨头正被自身高昂的资本开支与低效的Token消耗拖入泥潭；而中国AI凭借开源红利、无竞争压力的性价比优势以及本土芯片供应链的闭环，正在全球商业应用层展现出惊人的竞争力。
正如一些行业分析师所言，这场“效率对决”，或许正成为全球AI产业主导权易手的开端。