Kimi杨植麟：开源模型正在成为新的标准，AI将在未来更大程度主导研究

利空逻辑明确：开源浪潮将压低大模型的边际利润，削弱“闭源模型即护城河”的叙事。英伟达的高估值部分建立在“模型竞赛→无限算力需求”的假设上，此逻辑面临挑战。百度、商汤等重投入自研模型的国内厂商，需证明其应用落地能力，否则将面临估值压力。

重大利好：开源降低了AI应用开发的门槛和成本。这些公司拥有深厚的行业Know-how和海量用户数据，能基于开源模型快速打造高粘性产品，实现“数据-应用”飞轮。它们将从“技术采购方”转变为“价值定义方”，利润率有望提升。

影响分化：对公有云厂商（阿里、腾讯）是“短空长多”。短期，大客户自建模型需求可能减弱；长期，海量AI应用将催生爆炸式的推理算力和数据存储需求。对IDC服务商（光环新网）是明确利好，AI推理负载的增长将持续拉动机柜上架率和租金。