《MarketWatch》報導，晶片股再度強勢升溫，投資人逐漸接受一個新的觀點：過去被視為人工智慧 (AI) 投資熱潮威脅的因素，反而可能成為推動行情的另一項催化劑。
近期市場討論焦點之一，是中國 Moonshot AI 推出的開源 AI 模型 Kimi K3。儘管面臨資金與技術限制，Kimi K3 在部分基準測試中的表現，仍可與美國領先的封閉式 AI 模型競爭。這再度引發市場對 AI 投資的疑問：其他模型開發商是否在 AI 硬體與算力方面投入過多資金？
Laffer Tengler Investments 執行長 Nancy Tengler 表示，這波市場反應讓她想起去年中國開源模型 DeepSeek 引發的晶片股大跌，當時反而創造「逢低布局的絕佳機會」。
記憶體大廠周二 (21 日) 全面反彈，美光科技 (Micron Technology)(MU-US) 大漲 12.2%，SanDisk(SNDK-US) 飆升 14.4%，SK 海力士 ADR(SKHY-US) 躍漲 13.8%。
儲存裝置商同樣表現亮眼，威騰電子 (Western Digital)(WDC-US) 勁揚 12.5%，希捷科技 (Seagate Technology)(STX-US) 上漲 11.1%。
這波反彈發生在上周晶片股遭到大幅拋售之後，當時費城半導體指數一度跌入熊市區間。
Zacks Investment Management 市場策略師 Brian Mulberry 表示，晶片股估值已回到一個「投資人可以重新進場，參與未來股價上漲潛力」的水準。他指出，市場對每股盈餘 (EPS) 持續成長仍抱持高度期待，而近期科技產業以外製造業企業繳出的亮眼財報，也進一步提升市場對晶片股的信心。
美國銀行分析師 Vivek Arya 表示，中國近期推出的開源 AI 模型，反而支持他對記憶體產業及美光股票的看多觀點。
Arya 在周一發布的報告中指出，中國企業對開發者使用其開源模型所收取的費用，遠低於西方企業。他認為這反映的是商業模式的選擇，而非硬體成本較低。
Arya 認為，更重要的是，雖然中國 AI 模型透過不同技術提高效率、降低運算強度，但隨著模型權重與活躍參數增加，所需記憶體容量反而相同甚至更多。
模型參數是 AI 在訓練過程中學習與辨識模式所使用的變數，可視為模型的「記憶」。以 Kimi K3 為例，總參數為 2.8 兆，其中約 500 億為活躍參數。
此外，Arya 指出，每當有一家企業下載開源模型，就必須自行配置硬體與記憶體來運行模型，而封閉式模型則沒有這種情況。
Arya 表示，相較於美國 AI 模型，中國模型在成本方面也具優勢。他指出，這主要來自更有效率的模型架構，以及中國在電力、人力和土地等實體基礎設施方面成本較低。其他成本差異則來自政府補貼，以及阿里巴巴 (BABA-US) 和百度 (BIDU-US) 等中國雲端服務供應商所擁有的充裕自由現金流。
另一方面，Arya 並不認為中國記憶體晶片製造商長鑫存儲擴大 DRAM(動態隨機存取記憶體) 產能，會對美光構成威脅。
他指出，與全球主要 DRAM 製造商美光、SK 海力士及三星電子不同，長鑫存儲並未聚焦於 HBM(高頻寬記憶體)，而 HBM 正是輝達 (NVDA-US) 等 AI 晶片製造商需求最旺盛的產品。且 Arya 補充，長鑫存儲是否具備服務美國客戶的能力，目前仍不明朗。
Gabelli Funds 投資組合經理 Hendi Susanto 表示，儘管記憶體公司的股價近幾個月已大幅上漲，但「投資理由仍相當具吸引力」，因市場預期需求至少到明年仍將持續超過供給。這也意味著「有利的產品價格和強勁獲利表現」可望持續。
