中國新創DeepSeek（DEEPSEEK）把旗艦模型V4‑Pro API價格砍到原價四分之一，重擊雲端與開發者市場；同時，摩根士丹利看好NAND設備投資爆發，將Lam Research(LRCX)推上AI供應鏈新核心，並上調全球晶圓設備（WFE）預估至2027年1910億美元。從晶片巨頭Intel(INTC)、Qualcomm(QCOM)營收路徑，到ASML(ASML)、Texas Instruments(TXN)與Zscaler(ZS)等標的的最新評價，AI產業鏈正進入「算力漲價、模型降價」的矛盾新階段。

人工智慧熱潮推升晶片需求狂飆，但最新一輪產業動態顯示，這場AI軍備競賽正從晶片廠一路燒到雲端與模型供應商，甚至連半導體設備股的主角也悄悄換人。從中國新創DeepSeek（DEEPSEEK）罕見宣布對旗艦模型永久「打七五折」，到Morgan Stanley重押Lam Research(LRCX)帶動的NAND投資風潮，AI生態圈正進入「上游設備高成長、下游模型拚低價」的全新格局。

首先在模型端，來自杭州的DeepSeek宣布將其最新V4‑Pro AI模型API價格永久下調75%，等於把原本0.1至24人民幣每百萬token的階梯式定價，直接壓到0.025至6人民幣，折合約0.0036至0.84美元。對開發者而言，這是一次等同「骨折價」的長期承諾，也意味著連高性能模型都被拉進超低價競爭。DeepSeek透露，V4已針對華為（Huawei）Ascend 950晶片優化，但由於高階算力供給受限，其Pro版本原先成本遠高於輕量版Flash，如今卻選擇直接砍價，外界不免聯想，是否背後算力供給改善，或是為了搶下API市占，不惜壓縮毛利。

這種「模型降價、算力不降」的剪刀差，在晶片與設備市場上更顯突出。Morgan Stanley最新報告指出，全球晶圓設備（WFE）支出在AI帶動下將持續放大，從2026年預估1490億美元、年增27%，一路到2027年1910億美元，再成長28%，並首度給出2028年2150億美元的預測。關鍵在於記憶體中的NAND重新成為主戰場。該行預期，2027年NAND WFE將成為成長最快的終端市場，年增高達52%，主因各大廠商啟動新廠（greenfield）投資，試圖追上超過40%的位元需求成長，而目前供給預估僅約32%。

在這樣的結構性轉向下，Lam Research是最大受益者。Morgan Stanley將其評級自Equal-weight上調至Overweight，目標價從293美元一口氣拉高至331美元，並估計Lam 2027年NAND系統營收將成長59%，帶動總營收達354億美元、每股盈餘約9.7美元。報告指出，Lam在2024年已較整體WFE市場多成長8個百分點，2025年有望再多出27個百分點，反映其在NAND與非中國邏輯製程上的市占拉升。相較之下，同為設備巨頭的Applied Materials(AMAT)則被調降至Equal-weight，原因在於其DRAM曝險較高，而DRAM被預期將在2027年成為成長最慢的終端市場，讓AMAT在下一階段AI擴產周期中的彈性不如Lam。

這波設備行情也讓整體AI供應鏈重新洗牌。UBS把ASML(ASML)重新列為半導體板塊的「Top Pick」，將目標價由1600歐元上調到1900歐元，並強調市場對ASML產能是否成為瓶頸的擔憂被誇大。其分析顯示，到2027年，ASML的產能足以支援先進製程晶圓產出年增逾50%，遠高於約25%至30%的需求增幅，而且其中約兩成成長來自Low NA機台的吞吐提升。換言之，至少在未來12到18個月，ASML不太可能成為AI晶片供給的「卡脖子」環節。

在晶片設計與製造領域，Intel(INTC)與Qualcomm(QCOM)的營收軌跡也正因AI而分道揚鑣。最新季度中，Intel營收年增7%至136億美元，並預期下一季至少達138億美元，顯示多年遭質疑的AI佈局逐步轉為實質訂單。股價也因此從去年52週低點18.97美元一路急漲，在5月11日創下132.75美元歷史新高，其背後除了與Alphabet(GOOG)旗下Google合作打造下一代雲端基礎架構，也受惠於與Elon Musk Terafab計畫等高調專案。相形之下，Qualcomm第二季營收106億美元，年減3%，手機業務更衰退13%至60億美元，雖然股價同樣衝上52週高點247.9美元，反映市場對其AI轉型抱以期待，但從短期數字來看，AI帶來的實際營收尚未填補手機需求疲弱的缺口。

這樣的差異，凸顯AI浪潮下「故事」與「現金流」的落差。以Intel為例，在AI伺服器晶片與代工業務雙線推進下，投資人已開始以成長股角度重新評價其營收可見度；而Qualcomm雖然積極轉向AI PC、邊緣運算與新一代終端裝置，但目前財報呈現的是一條仍在下滑的營收曲線。對投資人而言，這意味著短期市場可能偏好像Intel這類已見到營收反轉的標的，而對Qualcomm則需更長時間檢驗其AI布局能否真正帶來量體。

值得注意的是，AI需求並不只推動CPU、GPU與存儲，連帶也影響類比與功率半導體。Seaport Research Partners看準數據中心內部配電架構將因AI負載而全面升級，將Texas Instruments(TXN)自Neutral調升至Buy，並給出400美元目標價。分析師指出，隨著每機架功耗與電力密度飆升，資料中心勢必要重新設計電力分配鏈，這將帶動電源類比IC需求成長，進而改善整體毛利結構。這也呼應了Morgan Stanley對WFE長周期的看法：AI不只是一次性伺服器採購，而是從工廠設備到機櫃電力的全鏈升級。

然而，在AI基礎設施「硬體通膨」的另一端，像DeepSeek這樣的模型供應商卻被迫走向價格通縮。原因在於，開發者與企業客戶對成本極度敏感，當上游GPU租金仍在上漲、但中游雲平台與競爭對手壓低API價格時，模型商要生存就只能在效率、規模與資本支持三者間做出艱難平衡。DeepSeek此番將V4‑Pro價格永久調降，不僅是行銷策略，更可能是一場提前打響的「亞洲版AI價格戰」，對歐美雲端巨頭與其他新創而言，勢必帶來壓力。

從產業全局來看，AI已形成一種「上游長約、高毛利、投資爆發；下游短約、低價格、高競爭」的M型結構。WFE供應商如Lam Research與ASML，在長期資本支出與技術門檻加持下，享有較高議價力；CPU、GPU與通用運算晶片供應商則介於中游，需在巨額研發與客戶集中風險間取得平衡；最末端的模型與應用服務商，則面臨幾乎即時的價格壓力與需求波動。這樣的結構也讓投資人必須更精準區分：哪些公司真正掌握AI長期基礎建設紅利，哪些則只是短期話題股。

展望未來，若Morgan Stanley與UBS的預測成真，2027年前後全球WFE與AI基建投資仍有數十％的年成長空間，而DeepSeek這類新創掀起的價格戰則將加速淘汰效率不彰的模型供應商。在這場自設備工廠到雲端API的全線競賽中，誰能同時抓住「高資本門檻」與「低邊際成本擴張」兩大優勢，將決定下一輪AI贏家版圖。如果說上一輪科技泡沫是「網路先漲、硬體後補」，這一輪AI周期看起來很可能剛好相反：硬體先鎖住現金流與長約，軟體與模型則被迫在低價競爭中尋找新的商業模式。對投資人而言，真正的問題不再是「AI會不會改變世界」，而是「在這場價格與資本的雙重戰爭中，你押對哪一段價值鏈」。

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