Cathie Wood：AI需求價格彈性極大

ARK Invest創始人Cathie Wood轉發公司研究員Karim Mattar的判斷並寫下結論：人工智能的需求價格彈性極大。Mattar稱解鎖點在於前沿同時沿成本和能力外移，每一張新的效率點圖都顯示更便宜的智能會被用得更多。

同一論點她在8月已經用價格和用量對齊過一次。當時平均每百萬token費用從5月28日的約2.07美元落到約1.02美元，降幅過半，驅動被歸爲OpenAI降價以及DeepSeek、Kimi等開源模型以數倍價差入場。Wood的表述是：價格在崩、用量在爆，對更高生產率和智能的需求彈性巨大，良性循環仍在嬰兒期。

第三方交易數據給出同一方向的支出反應。Citadel Securities引用Silicon Data稱，6月底以來用量加權token價格下降約40%；Ramp覆蓋逾7萬家企業的支出指數顯示，7月頂尖1%企業人均人工智能支出環比約升49%，前10%約升25%，中位數約升9%。其結論是：單位成本下跌時總支出仍升，正是高彈性需求該有的形狀，並開始把傑文斯悖論寫成計算需求的主導敘事。

ARK自己的年中複覈把用量曲線再抬一檔。Big Ideas 2026年中回顧稱，OpenRouter接口上的推理token從每週約7萬億升至逾56萬億，七個月約七倍；數據中心芯片支出估計從約5800億美元上修到逾8000億美元。她另稱一年內推理token用量約增25倍，並據此把美國實際GDP增速敘事從早先的約5%“金髮女孩”情景推向雙位數區間。對照官方數據，2026年二季度美國實際GDP折年率約1.5%，前季約2.1%。

收入端被用來證明彈性不僅停在免費聊天。ARK稱Anthropic年經常性收入從約90億美元量級擴到約470億美元並超過Salesforce，Cursor從約10億美元到約40億美元；Shopify人工智能流量同比約8倍、由人工智能驅動的訂單約13倍；亞馬遜把Rufus併入Alexa後，購物者單均支出高出逾40%。斯坦福一項選擇實驗估美國聊天機器人一年約創造1720億美元消費者剩餘，支付額遠低於感知價值。

市場機制是降價換吞吐量。買盤是企業把更便宜的token換成更多任務、更長代理時長；賣盤是閉源實驗室和開源權重同時砍價。資金從企業軟件與雲預算流向token賬單，再回流到芯片和電站。受益方是能在單價腰斬後仍提高總支出的雲與芯片商，以及把價差打穿閉源的開源模型；承壓方是必須靠高單價覆蓋訓練折舊的實驗室毛利，以及電力供給幾乎無彈性時被擠佔的其他用電。事件驅動是ARK把“效率點外移”寫成公開投資口號，而不是新的產品發佈。

電力側的反駁同樣具體：每枚token都消耗電和硅，供給曲線陡峭時，彈性需求不會消滅租金，只會把租金從模型層搬到能源和封裝層。Wood把循環說成嬰兒期，市場把同一句話標成對未來資本開支是否跟得上用量的對賭。

來源：公開信息