劉佩真指出，中國大型開源模型崛起，主要挑戰市場長期形成的三大AI神話，包括資本與算力集中於美國、閉源模型及EDA工具建立技術壁壘，以及AI企業透過大量算力訓練模型、再持續投入晶片採購的資本循環。
她表示，美國政府面對中國AI競爭，採取「對內鬆綁、對外管制」策略，對內加速AI產品與技術發展，對外則檢視中國模型是否透過蒸餾等方式取得美國技術，並以國安及資料安全為由，提高各國採用中國AI產品的門檻。
在企業策略上，美系業者也逐步將重心由預訓練轉向後訓練及代理式AI應用，同時快速吸收中國開源模型經驗，推出更具性價比的新產品。輝達等供應商也持續由硬體延伸至軟硬體整合及推論加速方案，鞏固大型雲端服務商訂單。
針對Kimi K3能否重演DeepSeek推出初期帶來的市場震撼，劉佩真認為，其影響力後續可能逐漸降溫。她指出，Kimi K3採用約2.8兆參數，模型規模龐大，仍須仰賴高階AI伺服器及算力基礎設施，反而有助帶動美系硬體與雲端需求。
劉佩真表示，Kimi K3主打長程代理、工具自主建構及深度程式編寫能力，系統需持續思考、偵測與修正，將消耗更多Token與算力，因此即使中國模型持續進步，對高階AI晶片、伺服器及雲端基礎設施的依賴仍難降低。加上美國業者具備快速吸收開源技術並重新整合的能力，以及法規、資安與國安標準等優勢，中國模型短期仍難大幅擴張全球市占。
她認為，Kimi K3雖未改變全球AI頂層商業模式，卻可能促使美系業者加速創新。若低成本模型帶動更多企業導入AI，相關需求最終仍可能回流至美國雲端服務及AI基礎設施，輝達及大型雲端服務商仍有望成為受惠者。
劉佩真也提醒，市場對AI投資的疑慮正在升溫，包括閒置算力增加、殺手級應用尚未成熟、技術突破速度趨緩，以及電力、能源與土地供應限制，都可能使投資人重新評估AI企業估值。
雖然美國四大雲端服務商今年資本支出預估已由約6600億美元上修至7250億至7450億美元，顯示AI軍備競賽仍未停止，但市場焦點已從資本支出規模，轉向投資報酬率、現金流及商業化能力。
她表示，AI產業正由過去的「夢想期」邁入「檢驗期」，短期可能因估值及投資回收疑慮而波動，但中長期將加速資源集中於真正具備應用場景、商業化能力及獲利前景的企業，AI紅利並未消失，而是進入更務實的下半場。
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