澎湃新闻记者 胡含嫣
AI（人工智能）行业的“减速”争议，正在从技术和安全讨论迅速传导至资本市场。
当地时间9月14日，在Anthropic CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）公开呼吁放缓前沿AI发展速度、获得OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）和SpaceX的CEO马斯克的支持后，美国AI产业链股票遭遇明显抛售。
截至当天收盘，半导体板块全线收跌，ARM跌9.74%，阿斯麦跌7.25%，英特尔跌5.59%，博通跌4.77%，超威半导体（AMD）跌4.4%，台积电跌3.41%。存储概念股大跌，SK海力士跌超7%，闪迪跌近5%。
15日美股盘前，半导体板块重拾涨势，阿斯麦涨超3%，ARM、英特尔涨超1%，博通、AMD、台积电、英伟达、SK海力士、闪迪微涨。
不过，与AI安全相关的网络安全公司股价14日逆势大涨。网安巨头Palo Alto Networks和CrowdStrike的股价均涨超13%，Okta、Zscaler、Qualys、SentinelOne和Netskope等相关公司股价涨幅也达到两位数。
可以看出，市场关注的焦点已经从“AI末日论”转向另一个更加现实的问题：如果前沿AI模型的发展速度放缓，过去几年推动AI产业高速扩张的巨额资本开支，是否也会随之放缓？
AI安全争议传导至万亿美元资本开支
此次市场震荡的导火索，是AI行业近期不断升级的安全争议。
此前，Anthropic研究人员Jacob Coxon宣布离职，称Anthropic和OpenAI在竞相推进AI能力的过程中正在“拿所有人的生命下赌注”，不少参与开发这些前沿AI的人私下真的相信，人类可能在这个10年结束之前灭绝。
舆论发酵后，阿莫迪发表文章，提出AI公司应当“放慢提升AI模型能力的速度”，得到了奥特曼和马斯克的公开响应。不过，阿莫迪并未主张彻底停止AI发展。他强调，即便放慢速度，AI进步仍然会“看起来非常快”。
奥特曼也在后续帖文中解释道，“控制发展节奏”并不意味着“停止”，只是AI进步的速度可能低于原本能够达到的水平，同时安全评估、监测等措施也会增加成本。
不过，奥特曼此前曾表示，尽管OpenAI已于6月秘密提交了IPO申请文件，但公司仍将在今年保持私有制。他表示，鉴于目前对AI安全性的担忧，在2026年上市“时机欠佳”。
受上述消息影响，9月14日，OpenAI最大外部股东软银（TYO:9984）股价重挫近11%。
研究机构Melius Research的Ben Reitzes直言：“这些AI公司可能很擅长做模型，但他们不擅长谈论股票，他们正在扰乱市场。”
巴克莱（Barclays）欧洲股票策略主管Emmanuel Cau指出，除了OpenAI以外，这场风暴也使Anthropic计划于年内进行的IPO前景变得更加复杂。而市场真正需要回答的问题是：更高的AI安全要求，是否意味着更慢、更低的资本开支，以及这将如何影响全球经济增长和企业盈利。
目前，全球AI基础设施每年的预期投入已经超过1万亿美元。过去几年，AI投资不仅推动英伟达等芯片公司业绩高速增长，还成为全球科技股上涨的重要支撑。
AI资本开支的影响也正在从股票市场向信用市场扩散。高盛今年8月发布的研究显示，2026年以来与AI相关的债务发行规模已经接近5000亿美元。
投资机构One Point BFG Wealth Partners首席投资官Peter Boockvaar表示：“美国经济、股市、企业盈利轨迹以及利润率，这些都与AI资本支出息息相关。任何对这些方面产生负面影响的因素，都可能导致抛售潮。”
模型训练放缓之后，算力需求会消失吗
不过，华尔街分析指出，当下市场反应并非简单的“卖掉AI”。更准确地说，资本市场又一次开始对AI产业链进行重新定价。
网络安全板块的逆势上涨可以证明这一点。美国网安企业SentinelOne的CEO Tomer Weingarten表示，对计算机系统进行深入、完整的监控，是识别AI是否偏离最初意图的重要方式。
如果AI能力继续提升，特别是AI Agent获得更强的自主执行能力，那么，企业对于AI行为监控、安全防护和风险控制的需求也将同步增长。
从这个角度来看，对于整个AI产业来说，技术上的暂时放缓或许也是必要之举。
投资机构Aberdeen亚太股票主管Pruksa Iamthongthong表示，真正需要避免的是AI行业以“超高速”推进后突然发生重大事故，最终导致整个行业被迫暂停。相比之下，适度加强监管和安全治理，反而有利于行业长期发展。
同时，AI减速并不等于算力需求消失，AI产业的算力需求可能从模型训练逐步转向推理。所谓训练，是利用大量数据提升基础模型能力；推理则是模型完成训练后，实际被用户调用、执行任务的过程。
资产管理公司Quilter Cheviot的全球科技研究主管Ben Barringer解释道，即使AI模型训练和发布速度放缓，技术变化的幅度仍然“非常巨大”，推理领域也依然存在算力供给不足的问题。
Barringer强调：“需求仍然远远超过供应，所以即使增速略有放缓，公司收入也不太可能受到影响。”
路透社分析进一步指出，如果AI产业的资本开支从模型训练转向推理侧，这一变化可能给英特尔、Cerebras等偏推理侧的厂商带来机会，而英伟达等以训练GPU为核心的公司则可能面临相对压力。
本期编辑 周迹
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