GPT-6 Astra 的「電腦操作」(Computer Use)能力重燃了 AI 算力需求敘事,帶動半導體與記憶體類股大幅上漲。OpenAI 內部數據顯示,一般研究人員的代理(agent)使用量已飆升至每日超過 600 美元,不過在缺乏發布後使用量數據的情況下,「第四波」論點仍未被證實。
GPT-6 Astra 的「電腦操作」(Computer Use)能力重燃了 AI 算力需求敘事,帶動半導體與記憶體類股大幅上漲。OpenAI 內部數據顯示,一般研究人員的代理(agent)使用量已飆升至每日超過 600 美元,不過在缺乏發布後使用量數據的情況下,「第四波」論點仍未被證實。

OpenAI 於 9 月 3 日推出 GPT-6 Astra,重燃了整個夏季逐漸消退的 AI 算力需求敘事,帶動半導體與記憶體類股大幅走高,並促使一位知名科技投資人主張,產業正邁入指數級算力增長的「第四波」。iShares 半導體 ETF 在 9 月 4 日上漲 3.5%,美光(Micron)上漲 6.1%,SanDisk 上漲 11.9%;韓國 KOSPI 指數在 9 月 7 日上漲 4.61%,其中三星電子(Samsung Electronics)上漲 5.7%,SK 海力士(SK hynix)上漲約 8%。
「前三波分別來自聊天機器人、推理模型與程式碼代理。」《The Nvidia Way》作者、前《Barron's》科技記者金泰(Tae Kim)在其《Key Context》電子報中表示:「電腦操作(Computer Use)可能是第四波——它把持續運行的代理從程式設計師手中帶出,放到每一位坐在電腦前的知識工作者面前。」金的論點核心在於 Astra 的電腦操作能力,此功能讓模型得以觀察螢幕、理解介面、決定動作、執行並驗證結果——這套循環在單一任務上消耗的算力遠超簡單的聊天互動。
OpenAI 自身的內部數據為此論點提供了支撐。在 9 月 6 日的部落格文章中,該公司透露截至 8 月中旬,其研究組織內的一般研究人員透過程式碼代理,按 API 價格計算的每日推理消耗已超過 600 美元,較 7 月的 162 美元成長約 3.7 倍。第 90 百分位的重度使用者每日消耗的 token 價值已超過 7,000 美元。該研究組織每運行一個八小時的人力工作天,同時等效運行 3.1 個代理工作天,遠高於 6 月之前的不足一對一水準,且越來越多的研究人員同時運行四個或更多代理。
市場反應反映了對 AI 基礎設施類股的看空情緒整體逆轉。整個夏天,資本支出過熱與算力需求見頂的擔憂曾引發半導體類股大幅回檔。《MarketWatch》形容 Astra 發布後的漲勢「重燃了記憶體晶片交易」,記憶體製造商在發布後的表現甚至超越輝達(Nvidia)。其邏輯在於:持續運行的電腦操作工作負載不僅需要更多 GPU,還需要更長的上下文窗口、更大的 KV 快取,以及每次推理更多的 HBM 與 DRAM——使記憶體成為任何持續性代理擴張的最大受益者。
傑文斯悖論論點
核心投資論述建立在傑文斯悖論(Jevons Paradox)的動態之上:隨著模型變得更加高效與可靠,使用者會將更長、更複雜的任務委託給 AI 代理,帶動總算力消耗不降反升。傳統軟體在使用者端會因效能改善而降低每人運行成本;生成式 AI 的表現似乎走向相反方向。金在 Astra 發布後的親自測試——要求模型研究太空梭並在 Blender(他從未使用過的程式)中建構 3D 模型,全程僅約 10 分鐘——展示了電腦操作如何將單一的人類指令轉化為數十個視覺理解、推理與工具呼叫的循環。
然而,「第四波」論點目前仍屬投資假設,而非已獲驗證的產業規律。OpenAI 尚未公布 Astra 發布後的電腦操作任務量、人均 token 曲線或 GPU 使用率數據。該公司內部的程式碼代理數據雖令人矚目,但測量的是其自身研究組織內部的使用情況——這是一群高度技術性的使用者,無法代表電腦操作所需觸及的廣大知識工作者市場。
算力壓力跡象
部分證據顯示 Astra 的發布已開始對 OpenAI 的基礎設施造成壓力。9 月 4 日,該公司的狀態頁面回報亞太地區多個區域的效能下降,影響 ChatGPT、Work 與 Codex Cloud。四天後,OpenAI 宣布與輝達支持的資料中心營運商 Firmus 達成多年期協議,確保其在馬來西亞兩座設施的專屬算力。亞洲的開發者社群回報,與美國帳戶相比,複雜任務的回應時間較慢、可靠性下降,不過 OpenAI 尚未證實這是否反映容量限制、區域路由問題或帳戶層級的速率限制。
9 月 8 日一張在 X 平台上流傳的截圖顯示 GPT-6 Astra 出現「容量已滿」的訊息,該使用者表示其四個帳戶全部受影響。此圖片由知名 AI 評論員 Tibo 轉發,並配上「我們回來了」(we are so back)的註解——將模型飽和視為 AI 需求尚未觸頂的證據。
經濟學問題
電腦操作是否真能開啟算力需求的第四波,取決於三個懸而未決的問題。首先是可靠性:真實企業工作中存在彈出視窗、權限變更與資料更新等狀況,可能在任務中途使代理偏離軌道。其次是成本:如果 AI 能以 10 美元完成一小時等效的人類電腦工作,相較於 50 美元的員工時薪,需求勢必爆發;若為每小時 100 美元,則可觸及的市場將大幅縮水。OpenAI 每日 600 美元的內部使用數據具有雙面性——它既證明代理能產生巨大需求,也顯示這種工作模式仍然昂貴。
第三,電腦操作可能部分蠶食自身市場。隨著 Salesforce、微軟(Microsoft)、Adobe 及企業軟體供應商開放 API 與 MCP 介面,許多任務根本不需要模擬滑鼠點擊與鍵盤輸入。更可能的終局狀態是混合模式:在有結構化介面可用的地方直接呼叫 API,視覺化的電腦操作則保留給缺乏程式化存取途徑的舊系統與開放網路環境。
對投資人而言,利害關係相當明確。輝達、美光、三星、SK 海力士以及更廣泛的 AI 基礎設施族群已基於 Astra 論點完成重估。但此波漲勢交易的是預期,而非經證實的使用量數據。若 OpenAI 或超大規模雲端業者在未來數週公布發布後的算力消耗指標,並確認人均使用量持續成長,「第四波」敘事將獲得實質動能。若這些數字令人失望,記憶體晶片漲勢的壽命可能如同夏季看空修正的誤判一樣短暫。
本文僅供參考,不構成投資建議。