每經(jīng)編輯 段煉    

1月27日，被稱為“東方神秘力量”的DeepSeek，在資本市場掀起了滔天巨浪。

由于DeepSeek通過結(jié)構(gòu)化稀疏注意力、混合專家系統(tǒng)、動態(tài)計算路由等技術，顯著降低了模型訓練和推理的算力消耗，由此引發(fā)了市場關于算力需求下降的擔憂。

受此影響，美股科技巨頭股價開盤集體大跌，英偉達跌超10%，市值蒸發(fā)超3500億美元（約合人民幣2.5萬億元）。臺積電跌超8%、博通跌超11%、光刻機巨頭阿斯麥（AMSL）跌超7%，微軟、甲骨文、Meta等也紛紛下跌。

美股三大指數(shù)齊跌，納指跌超3%。

不過DeepSeek自己對此卻有不同看法，其表示英偉達股價暴跌與它無關。

AMD火速站臺

DeepSeek威脅到英偉達？

消息面上，1月27日，DeepSeek應用登頂蘋果美國地區(qū)應用商店免費APP下載排行榜，在美區(qū)下載榜上超越了ChatGPT。同日，蘋果中國區(qū)應用商店免費榜顯示，DeepSeek成為中國區(qū)第一。

此外，1月27日，據(jù)外媒報道，Meta成立了四個專門研究小組來研究量化巨頭幻方量化旗下的國產(chǎn)大模型DeepSeek的工作原理，并基于此來改進旗下大模型Llama。 其中兩個小組正在試圖了解幻方量化如何降低訓練和運行DeepSeek的成本；第三個研究小組則正在研究幻方量化可能使用了哪些數(shù)據(jù)來訓練其模型；第四個小組正在考慮基于DeepSeek模型屬性重構(gòu)Meta模型的新技術。

據(jù)廣州日報，“DeepSeek爆火的原因主要可以歸結(jié)為兩點：性能和成本。”薩摩耶云科技集團首席經(jīng)濟學家鄭磊告訴記者。DeepSeek解釋稱，R1在后訓練階段大規(guī)模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數(shù)據(jù)的情況下，極大提升了模型推理能力。這種卓越的性能不僅吸引了科技界的廣泛關注，也讓投資界看到了其巨大的商業(yè)潛力。

最受各界關注的是，DeepSeek R1真正與眾不同之處在于它的成本——或者說成本很低。DeepSeek的R1的預訓練費用只有557.6萬美元，僅是OpenAI GPT-4o模型訓練成本的不到十分之一。同時，DeepSeek公布了API的定價，每百萬輸入tokens 1元（緩存命中）/4元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 16元。這個收費大約是OpenAI o1運行成本的三十分之一。

OpenAI的成功來自“大力出奇跡”路線，以規(guī)模作為大模型的制勝法寶。但這也讓AI大模型的發(fā)展陷入了一個怪圈：為追求更高的性能，模型體積不斷膨脹，參數(shù)數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)級增長。這種“軍備競賽”型開發(fā)模式，帶來了驚人的能源消耗和訓練成本，難以為繼。受大模型訓練的高昂成本拖累，OpenAI在2024年的虧損額可能達到50億美元，業(yè)內(nèi)專家預計到2026年其虧損將進一步攀升至140億美元。

DeepSeek的低成本意味著，大模型對算力投入的需求可能會從訓練側(cè)向推理側(cè)傾斜，即未來對推理算力的需求將成為主要驅(qū)動力。而英偉達等硬件商的傳統(tǒng)優(yōu)勢更多集中在訓練側(cè)，這可能會對其市場地位和戰(zhàn)略布局產(chǎn)生影響。

DeepSeek-V3在僅使用2048塊H800 GPU的情況下，完成了6710億參數(shù)模型的訓練，成本僅為557.6萬美元，遠低于其他頂級模型的訓練成本（如GPT-4的10億美元）。因此，一些人認為，DeepSeek可能會顛覆英偉達在AI硬件領域的主導地位。

而就在1月25日，英偉達的“老對手”AMD還火速為DeepSeek“站臺”，宣布全新的DeepSeek-V3模型已集成至AMD InstinctGPU上。美國私人投資基金Noah's Arc Capital Management認為，DeepSeek-V3模型的突破顯著降低了AI培訓成本，使AMD GPU成為比英偉達更具有成本效益的替代品，增強了AMD的市場地位。

值得注意的是，DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒生于1985年，是浙江大學信息與通信工程專業(yè)的碩士，在他帶領下的DeepSeek對人才極其看重，不看經(jīng)驗，只看能力。據(jù)多位與DeepSeek有過接觸的行業(yè)人士表述，DeepSeek的優(yōu)勢之處就在于人才密度極高，且多來自于中國本土市場。DeepSeek團隊規(guī)模并不大，不到140人，工程師和研發(fā)人員幾乎都來自清北等國內(nèi)頂尖高校，鮮有“海歸”，而且工作時間都不長，不少還是在讀博士。 

“美國股市最大的威脅”

DeepSeek沖擊“算力競賽”？

海外媒體Vital Knowledge，德國世界報知名市場評論員Holger Zschaepitz，都不約而同地把DeepSeek稱之為“美國股市最大的威脅”。

微軟CEO納德拉近日在達沃斯一檔訪談節(jié)目中表示，中國的Deepseek發(fā)展非常迅速，在推理時間上表現(xiàn)出色，計算效率極高。

美股大V“THE SHORT BEAR”在社交媒體上表示，DeepSeek創(chuàng)造了一個AI巨頭們的痛苦時刻，而投資者必須對此敲響警鐘，“根據(jù)紅杉，美國AI公司每年必須產(chǎn)生約6000億美元收入來支付其AI硬件費用。但現(xiàn)在看來，這種冒險行為變得越來越無利可圖。”

圖片來源：X

海外知名財經(jīng)博客Zerohedge1月24日撰文稱，DeepSeek的出現(xiàn)和其廉價的訓練成本，正在對美國此前宣布的5000億美元AI基建計劃形成巨大的打擊。

對此，1月25日，摩根大通分析師Joshua Meyers在標題為《通過DeepSeek的敘述思考——風險是真實的嗎？》的研報中寫道，雖然目前還不清楚DeepSeek在多大程度上利用了High-Flyer的約50k hopper GPU（與OpenAI據(jù)信正在訓練GPT-5的集群規(guī)模類似），但似乎很有可能的是，他們正在大幅降低成本（例如，其V2模型的推理成本據(jù)稱是GPT-4 Turbo的1/7）。DeepSeek顛覆性的主張是“更多的投資并不等于更多的創(chuàng)新”，這一主張開始在美國AI領域引起關注。

不過，在Joshua Meyers看來，這（DeepSeek的低成本）并不意味著（AI領域）擴張的終結(jié)，也不意味著不再需要更多的算力，更不意味著投入最多資金的一方不會獲勝（24日扎克伯格還大幅提高了Meta人工智能的資本支出）。相反，這似乎將迫使中國的競爭對手提高效率：“DeepSeek-V2能夠達到令人難以置信的訓練效率，在所需算力只有Meta的Llama 3 70B 1/5的情況下，其性能比其他開源模型更好。此外，DeepSeek-V2訓練所需的算力是GPT-4的1/20，而性能卻相差不大。”如果DeepSeek能夠降低推理成本，那么其他公司也將不得不效仿。

國外媒體也紛紛聚焦DeepSeek，并一致認為中國大模型的新進展為硅谷敲響了警鐘。1月22日，美國媒體Business Insider報道稱，DeepSeek-R1模型秉承開放精神，完全開源，為美國AI玩家?guī)砹寺闊?/span>開源的先進AI可能挑戰(zhàn)那些試圖通過出售技術賺取巨額利潤的公司。

1月24日，美國媒體CNBC推出了長達40分鐘的節(jié)目，邀請了Perplexity CEO Aravind Srinivas來分析為何DeepSeek會引發(fā)人們對美國在AI領域的全球領先地位是否正在縮小的擔憂。

英國《金融時報》1月25日報道稱，中國小型AI初創(chuàng)公司DeepSeek震驚硅谷。報道聚焦資源更豐富的美國AI公司能否捍衛(wèi)自己的技術優(yōu)勢。

報道援引加州大學伯克利分校AI政策研究員Ritwik Gupta稱，DeepSeek最近發(fā)布的模型表明“AI能力沒有護城河”。Gupta補充說，中國的系統(tǒng)工程師人才庫比美國大得多，他們懂得如何充分利用計算資源來更便宜地訓練和運行模型。

對于“DeepSeek會威脅美國的AI霸權嗎？”這一問題，DeepSeek自己給出的回答是：當前AI競爭已進入"馬拉松式"的技術耐力賽。DeepSeek等中國企業(yè)的崛起，標志著全球AI發(fā)展正從單極主導轉(zhuǎn)向多極化格局。但真正改變技術權力結(jié)構(gòu)，仍需在基礎理論突破、通用人工智能（AGI）等前沿領域取得實質(zhì)性進展。未來5-10年，更可能形成"中美雙核，差異發(fā)展"的態(tài)勢，而非簡單的霸權更替。這場競賽的最終結(jié)果，將取決于持續(xù)創(chuàng)新能力的維持、產(chǎn)學研協(xié)同效率的提升，以及全球化協(xié)作與自主創(chuàng)新的動態(tài)平衡。

（聲明：文章內(nèi)容和數(shù)據(jù)僅供參考，不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風險自擔。）

編輯|段煉 杜恒峰

校對|劉思琦

封面圖片：視覺中國（圖文無關）

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