DeepSeek为何影响英伟达股价？用大白话说DeepSeek

（原标题：DeepSeek为何影响英伟达股价？用大白话说DeepSeek）

（一）美对DeepSeek下手了

DeepSeek热度居高不下！

最近几天，DeepSeek从惊艳到惊吓，从被认可到被质疑，被威胁，比如，

美 国海 军已要求人员避免以任何形式使用中国公司的DeepSeek模型。

多名官 员也表示DeepSeek是“偷窃”，正对其影响开展国 家安 全调查。

同时，美新任白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特表示：

白宫正在努力确保美国人工智能的主导地位，美安全委员会正在调查DeepSeek带来的影响是什么，

美公司“需要专注于竞争以赢得胜利”。

————

“DeepSeek-R1是一款令人印象深刻的模型，尤其是考虑到它能够以这个价格提供（这样的产品）。”

美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官萨姆·奥尔特曼对DeepSeek-R1模型首次亮相表示欢迎，

但是，28日，OpenAI发布最新声明称，其采取各种对 策来保护知识产权，

OpenAI相信与美国政 府紧密合作以保护美 国大模型技术非常重要。

（二）英伟达股价再度杀跌原因

事情处于不断的演化当中，再度迎来大消息。

1、

微软CEO纳德拉在电话会上强调，DeepSeek R1模型目前已可通过微软的AI平台Azure AI Foundry和GitHub获取，

并且很快就能在Copilot+电脑上运行。

纳德拉称，DeepSeek“有一些真的创新”，AI成本下降是趋势：缩放定律在预训练、推理时间计算中不断积累。

在推理方面，我们通常看到每一代硬件的性价比提高2倍以上，每一代模型的性价比提高10倍以上。

2、

另外，专业人士分析称，DeepSeek的突破是通过实施大量细粒度优化，

而不是Nvidia的CUDA来实现的。

这是否是昨晚英伟达股价再度杀跌的主因，还有待考证。

不过，“算力通缩”似乎正在成为流行词汇。

有消息指出，美国商务部正在讨论禁售英伟达H20，这或许也是该股杀跌的原因之一。

（三）冲击英伟达护城河？

目前，市场上还有一种说法：DeepSeek甚至绕过了CUDA，并因此冲击到了英伟达的护城河。

韩国未来资产证券的分析称，V3的硬件效率之所以能比Meta等高出10倍，

可以总结为“他们从头开始重建了一切”。

在使用英伟达的H800 GPU训练DeepSeek-V3时，

他们针对自己的需求把132个流式多处理器（SMs）中的20个修改成负责服务器间的通信，而不是计算任务。

变相绕过了硬件对通信速度的限制，这是一突破。

这些修改远远超出了标准CUDA级开发的范围，但维护起来却非常困难。

因此，这种级别的优化反映了DeepSeek工程师的卓越技能。

全球GPU短缺，加上美 国的限制，迫使DeepSeek等公司采用创新解决方案，DeepSeek也取得了突破。

不过，分析认为，DeepSeek做了PTX级别的优化，不意味着完全脱离了CUDA生态，

但确实代表他们有优化其他GPU的能力。

（四）人工智能股票大幅抛售

DeepSeek导致人工智能股票大幅抛售，因为人们担心模型不再需要那么多计算能力。

扎克伯格试图打消人们对他在GPU上花费的数十亿美元将白费的担忧：

“我仍然认为，从长远来看，在资本支出和基础设施方面投入大量资金将是一种战略优势。”

他还指出Meta拥有“强大的商业模式”来支持其今年在人工智能方面投入的约600亿美元，

而“其他公司不一定拥有可持续的商业模式来支持它”。

（五）窃取？

1）“有大量证据表明，DeepSeek将OpenAI的知识，通过蒸馏提炼到DeepSeek中”白宫人工智能、加密货币事务负责人表示。

2）人工智能副总裁Naveen Rao表示，在人工智能行业，向竞争对手学习是“理所当然的事”。

当你拥有Mistral和Llama等开源模型时，模型提炼是不可能停止的。

它们可供所有人使用。

DeepSeek在最近的一篇研究论文中表示，

它使用“蒸馏”技术从其最强大的模型R1中获取输出，以训练表现出类似推理能力的较小模型。

（六）大白话说DeepSeek

幻方系模型的出圈不是第一次了，科技界和投资界的人应该颇有感受。

此前DeepSeek-V3就以低成本、高通用性对大家进行了冲击，

这次R1通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案，再一次冲击了市场。

这次R1的市场关注度显著高于V3。

1、DeepSeek如此出圈的原因？

能力出众、巨量下载、开源、性价比。

2、为什么DeepSeek能实现如此快速的赶超？

DeepSeek站在巨人的肩膀上，存在大量的知识蒸馏。

如果没有对GPT 4o、o1的访问，DeepSeek可能无法展现现在的成果。

“600万美元开支”，并不包括“前期研究和架构、算法和数据消融实验等相关的成本”，

所以，单纯的比较DeepSeek-R1的投入、大厂对大模型的投入是不合理的。

1)

R1更聚焦，区别于大厂更多的将注意力投入在多模态，R1集中在语言，让模型的速率、质量、成本有了进一步的改善。

但这个行为本身并没有提高智能的边界，只是让智能更易得。

同时R1局部的能力突出，也不能掩盖大厂多模态模型的整体性能。

3、DeepSeek作为“算力屠夫”，对算力需求的影响如何？

1）

DeepSeek通过工程化的技巧，在几个较大的scaling方向上，节约了硬件支出。这在短期对硬件需求确实会带来影响，

但并不改变长期对算力的巨大需求，事实上各家大厂仍处于算力不够用的状态。

DeepSeek-R1站在巨人的肩膀上，展现了优异的表现，但不代表未来的训练成本会降低。

2）

蒸汽机的出现降低了单位煤耗，但大幅提升了煤炭用量。

单位AI算力成本的大幅下降，也会带来算力需求的暴涨，进而带来整体市场空间的扩大。

短期看，DeepSeek的技术路线可能引领大模型厂商降低算力需求，

同在杭州的阿里已经借鉴DeepSeek推出了千问2.5Max，

但长期而言，低成本模型必然推动推理需求大幅度增长，事实上，一个小小的应用场景即可创造大规模的推理需求，

未来软硬件都有很大的发展机会。

此前业界认为中国AI进展落后美国2年，DeepSeek的出现将差距缩短至1-3Q，但仍有差距，

需要持续迭代改善，芯片也依旧是一个重要的发展点，不能因为DeepSeek的局部表现突出而盲目乐观。

从二级市场的角度，投资人普遍认可DeepSeek对短期硬件个股的冲击，

但基于长期的展望，下跌就是机会，AI的软硬侧都有布局机会，但“软”的A股标的仍然缺失。

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