DeepSeek將刺破英偉達市值泡沫？

【文/觀察者網 呂棟】

“DeepSeek以極低成本和少量芯片實現了與OpenAI等巨頭可以媲美的性能，引發國際AI界關注。如果算力不再決定AI性能，那麼之前無腦買英偉達芯片的投資邏輯很可能發生變化，其它業態也將改變。”週日（1月26日），一位首席經濟學家在微博上寫道。

週一，“東方神秘力量”DeepSeek帶來的衝擊率先在亞洲市場顯現。早盤，A股DeepSeek概念暴漲超11%，同時算力概念暴跌，AI算力、GPU、液冷服務器和ASIC芯片等板塊均大跌超3%，光芯片、高速銅互聯、光通信和光模塊等板塊均暴跌5%以上；日本半導體ETF也大跌超3%。

1月27日，A股算力相關板塊數據

但實際上，DeepSeek帶來的焦慮甚至恐慌更多是在大洋彼岸，週一納指期貨跌近3%；要為美國AI投資千億美元的軟銀暴跌6%。懸念是，DeepSeek會刺破美股七巨頭的泡沫嗎？

美國市場擔心的，不只是被中國AI追平甚至超越，他們更對DeepSeek的訓練效率感到驚愕。由此產生的關鍵質疑是，美國科技巨頭們花重金囤GPU的意義何在，英偉達3.5萬億美元市值的真正價值何在，美國政府處心積慮管制先進AI芯片對華出口的作用又何在。

沒人會想到，在中國獲取先進AI芯片被嚴密管制的情況下，一家剛成立一年半、去年才推出首款大模型的年輕公司，會給全球市場帶來如此震撼。這是因為他們並沒有迷信“大力出奇跡”的尺度定律（Scaling law），而是專注訓練方法的創新，減少對計算資源的需求。

去年12月，DeepSeek發佈新一代開源大模型DeepSeek-v3，能力與閉源的GPT-4o相近，但訓練僅需要2048張英偉達H800 AI芯片，訓練成本僅為557.6萬美元。OpenAI創始團隊成員Andrej Karpathy在社交媒體上發文對比稱，類似DeepSeek-v3能力的模型在業界一般需要1.6萬張GPU的集羣訓練，例如Meta發佈的Llama-3-405B在類似的集羣上花費了3080萬GPU小時，而DeepSeek僅使用了280萬左右的GPU小時。

中國企業購買英偉達H800需要許可證

這種訓練效率的巨大提升，直接改變了AI對先進芯片和算力需求的邏輯。行業分析認為，DeepSeek開源讓一些對OpenAI轉向封閉不滿的科研工作者欣喜，更重要的是，DeepSeek代表着中國在先進算力受限的情況下研發先進模型的能力，這讓令人震撼。

眾所周知，為確保技術霸權、遏制中國AI發展，美國在芯片領域的對華制裁近乎瘋狂。就在今年開年，還將中國列入“Tier 3級管控”，幾乎切斷高端AI芯片的供應鏈。可以説，國內AI產業上下游的公司面臨供應鏈受阻、研發受限、發展成本增加等重重挑戰。

在這樣的環境下，DeepSeek還是蹚出了自己的路，並允許研究者和開發者在自己的項目中自由使用該模型，允許用户對模型進行任何形式的修改和衍生創作。這種開放姿態為全球AI行業帶來了寶貴資源，也讓那些把英偉達先進芯片當做制裁武器的人臉面無光。

封鎖和制裁，還推動了中國企業之間的聯合突圍。國外媒體爆料，DeepSeek最新推出的推理模型DeepSeek-R1，支持華為的昇騰平台和MindIE推理引擎，通過“動態精度調節”技術，他們在同等任務下性能損失僅5%，但成本下降70%。這一發展標誌着人工智能硬件選項多元化的重要一步，為英偉達以GPU為中心的生態系統提供了另一種選擇。

外媒報道DeepSeek適配華為昇騰平台

當然，我們也要清楚意識到，DeepSeek仍然是新生力量，靠某一個模型或企業就改變中美AI科技力量的對比，並不現實，而且市場處在信息爆炸的時代，很多時候無法完整看到事情發展的全貌。

就比如在訓練成本上，有國內大模型頭部企業的技術負責人指出，DeepSeek-v3公佈的557.6萬美元僅是單次訓練成本，而一次完整的訓練包括預實驗、數據生成和清洗等步驟，實際訓練成本至少要翻倍；而訓練同樣能力的模型，在前人試錯完成後，後來者訓練成本一定更低。

事實上，在算力、資金等環境條件的嚴苛侷限與挑戰之下，國內大模型廠商均着力於軟件、算法等優化，跟隨OpenAI已經開拓好的技術路線，普遍實現了訓練成本、推理成本較國外同行至少低一個數量級的能力。

零一萬物創始人李開復去年底曾表示，零一萬物訓練成本只有OpenAI的3%，推理價格是OpenAI的四十分之一。

“最近被反覆驗證的是大模型非常怕被抄，第一個捅破天的人需要付出很大的成本，後面幾名只需要付出甚至是1%的成本，就能換一個90%效果的模型，跟隨戰略長期有效。”有AI行業人士説道。

但中國AI產業想要迎頭趕上甚至實現領跑，就不能只是做跟隨，而是要實現更多從0到1的突破。

正如DeepSeek創始人梁文鋒所言，中國AI不可能永遠處在跟隨的位置。“我們經常説中國AI和美國有一兩年差距，但真實的差距是原創和模仿之差。如果這個不改變，中國永遠只能是追隨者，所以有些探索也是逃不掉的。英偉達的領先，不只是一個公司的努力，而是整個西方技術社區和產業共同努力的結果。他們能看到下一代的技術趨勢，手裏有路線圖。中國AI的發展，同樣需要這樣的生態。很多國產芯片發展不起來，也是因為缺乏配套的技術社區，只有第二手消息，所以中國必然需要有人站到技術的前沿。”

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