Meritz Securities（韩国的卖方机构）：GPT-6 Astra 的推出以及这对内存股反弹的影响

9 月 3 日，OpenAI 发布了 GPT-6 Astra 模型。随着该模型的各种解读成为热门话题，9 月 4 日半导体板块股价有所回升。不过，整体美国市场因利率上升而下跌，不过由于就业数据令人满意，DRAM ETF 的股价较前一日上涨了 6.6%。

Astra 的评估结果似乎并不只是关于是否达到了通用智能这一标准。最引人注目的是，在用于评估通用智能的 ARC-AGI-3 基准测试中，模型的得分达到了 99.9%，这比之前的模型有了巨大的提升（之前的模型得分为 7.8%）。这个基准测试并非单纯的知识测试，而是评估模型在从未接触过的抽象环境中自主学习的能力。正是这一方面的提升使得模型的表现有了显著改善。而通过 AAII 或“人类最后的考试”来衡量的通用智能方面，模型的表现则没有取得太大进步。

Astra 所具备的差异化优势在于“能够像人类一样，在陌生环境中高效地学习各种技能”。到目前为止，人工智能都是通过反复尝试来解决问题，而 Astra 则开始表现得更像人类：观察现象、推断规则，然后立即采取行动。

关键在于“为替代人类智慧和劳动提供了更广阔的应用场景”。如果现有的 AI 只是能够告诉你该做什么，那么 Astra 更接近于一种能够根据给定目标直接进行计算并直接输出结果的 AI。换句话说，这种易于使用的 OpenAI 模型已经开始承担起原本由 OpenClaw 等不太友好的工具所承担的代理协调任务。对于用户来说，使用 AI 代理的门槛已经降低，这意味着更多的工作可以被交给 AI 来处理。

人工智能工作负载的扩展

Astra 系统自然也带来了效率的提升，使得每个任务的代币成本比之前的模型更低。这是整个人工智能行业普遍存在的趋势。如果人工智能工作负载保持不变，那么对人工智能数据中心的需求将会大幅下降。

杰文斯悖论之所以在代币价格下降后仍然存在，是因为随着中国模型的兴起，人工智能技术的进步也增加了工作的负担。阿斯特拉技术的进步意味着，过去人类需要人工处理的时间密集型任务，现在可以由人工智能来完成。随着人工智能性能的提升和代币价格的下降，人们可以将更多任务交给人工智能处理，比如需要一小时或 24 小时才能完成的任务。

自从 Astra 问世后，关于 GPU 租赁价格上涨的新闻不断流传开来。不过，需要明白的是，AI 代币价格的下跌并不一定会减少或减缓对 AI 硬件的需求。相反，像 Astra 这样的模型的出现，可能会为 AI 行业带来另一个转折点，从而推动 AI 需求的持续增长。

据我们了解，自 7 月初以来，随着 GPU 租赁价格的上涨速度放缓，代币价格下降，美国市场上仍然存在一种“长空 IGV（软件）短 SOX（半导体）”的交易模式。这是因为代币价格的下跌被看作是软件领域的积极因素，因为对于软件行业来说，代币是一种成本；而对于基础设施行业来说，则相反，代币价格下跌意味着成本增加。

如果像 Astra 这样的模型在结构上将人工智能的工作负载和 GPU 租赁价格进一步降低，那么认为代币价格下跌对人工智能基础设施公司来说是不利的看法可能会减弱。事实上，在 9 月 4 日，DRAM ETF 的价格有所回升，而 IGV 则有所下降。

正如我们一直所强调的，自六月以来，人工智能行业出现的一系列问题（如开源模型的增多、GPT-6 Astra 的发布等），在我们看来，实际上是推动人工智能基础设施和硬件需求增长的积极因素。我们认为，在整体利率上升、流动性变得稀缺的情况下，这些积极因素并没有得到充分的体现。

9 月份股市仍然面临着高利率的困扰，而在韩国市场内部，还存在一些障碍需要克服。其中包括在 2026 年第三季度预览期之前，由于韩元大幅升值而导致的业绩预期下调问题。这些障碍仍然阻碍着市场积极因素的持续显现。总体而言，我们仍然坚持保守的投研态度。

尽管如此，正如我们在九月策略中强调的那样，我们认为不应大幅抛售那些以内存技术为核心的人工智能基础设施相关股票。那些并未体现在股价中的积极因素正在不断积累。虽然我们对于十月中旬的情况持保守态度，但仍然存在这样的风险：由人工智能和半导体行业龙头企业引领的这股趋势可能随时发生变化，甚至在十月之前就会发生逆转。