上观时评|市场正对AI重新定价，中国AI应侧重研发还是应用？
上观时评 | 市场正对AI重新定价，中国AI应侧重研发还是应用？
2026年10月30日 06:4
市场正在对AI重新定价。
从两家巨头最新的股价表现可见一斑。当地时间10月28日， 甲骨文 股价收盘大涨10.73%；而刚发布新一代大模型的谷歌，母公司Alphabet股价却在10月29日盘前一度重挫逾10%。
证券分析师普遍认为，这是因为 甲骨文 明确给出了资本开支的“终点”，而谷歌则“看不到花钱的尽头和回报的路径”。这折射出资本市场的新趋势——从奖励AI支出“军备竞赛”，到更看重投入的效率与回报的可见度。
也就是说，AI竞争进行到现阶段，企业别说“有概念”，就连“有技术”也不一定受市场认可了。关键还是要在可见的时间框架内，把技术和概念转化为可持续的利润和自由现金流。
这让人想到近期两家平台市场占有率话题引发的调侃——“国内超一半算力在造爽剧”。虽然数据的可靠性较低，有大模型企业也发声否认，但仍有人担心：宝贵的算力大多数用在娱乐产品上，是不是方向跑偏了？
现在来看，这不一定是件坏事，关键还是要把握好研发与应用、创新与娱乐之间的平衡。
中国AI短剧行业规模确实增速惊人。行业研究机构DataEye数据显示，仅今年上半年抖音一家平台，就上线了22.19万部AI剧。不过，随着市场竞争加剧，AI短剧行业将逐步迎来洗牌出清，缺乏竞争力的产品和企业会被淘汰，行业热度与算力消耗有望去到更合理的区间。
AI短剧行业蓬勃发展背后是消费者愿意看、愿意付费，这很大程度上说明，在中国，AI新技术找到了真实的市场需求、跑通了商业模式。只要应用能够形成收入，企业就能把赚到的钱再投入研发，或者通过购买模型服务、 云计算 资源，支撑AI全生态企业发展。
而且，在看似娱乐化、“没用”的应用中，技术往往会产生意想不到的迭代升级和新应用，进而催生新的创新。
AI的发展史已经屡次证明了这一点。作为AI关键基础设施的GPU，最早是由游戏对实时画面渲染和并行计算的需求推动。DeepMind研究团队利用游戏训练AI，推动了深度强化学习的发展。
不过也要注意，“鼓励发展娱乐应用”不代表“只发展娱乐应用”，商业化跑得快，不等于技术进步和生产率提升会自动到来。
要知道，随着RSI（递归式自我改进）即将跑通，AI发展的节奏将越来越快。今天依靠流量红利和复制成熟玩法形成的先发优势，可能被下一轮能力跃迁迅速抹平。企业留在舒适圈里赚钱而裹足不前，被淘汰的风险只会越来越大。
对此，产业部门可以进一步调整优化政策方向，不只看一家AI企业赚了多少钱、积累了多少用户，还应将研发投入、模型能力进步、推理成本下降、企业部署成功率，以及AI对全要素生产率的实际贡献等纳入评价体系，鼓励引导企业把商业化带来的收益和真实需求更多转化为创新能力，推动形成可持续的循环。
国内的AI企业也应算好眼前收益与长远竞争力这本账，合理分配注意力和资源投入。短周期的消费应用有助于企业尽快形成收入、验证产品，但如果资源过度集中于复制成熟玩法、追逐短期流量，忽视基础模型、核心技术和复杂场景的研发，就可能陷入低水平重复竞争。
事实上，资本市场逻辑也非一成不变，而是在AI的不同发展阶段，在“奖励投入”与“看重回报”之间摇摆。背后的逻辑很清晰：AI产业既需要能够迅速打开市场的应用，也需要耐心投入、持续攻关的基础研究和产业创新——两者不是非此即彼，而应相互促进。
（文章来源：上观新闻）