DeepSeek对英伟达长期股价的潜在影响

经济

摘要:

1 月 27 日，DeepSeek 在中国区和美国区的苹果 App Store 免费榜上同时登顶，成为下载量第一的应用程序。与此同时，美国科技股市场却遭遇了大幅下跌，费城半导体指数（SOX）下跌了9.2%，创下自 2020 年 3 月以来的最大单日跌幅。其中，英伟达股价下跌了近 17%，市值蒸发了近6000 亿美元，成为美股历史上最大规模的单日市值缩水之一。甚至 WTI 原油价格也在盘中一度下跌了 3%。一些交易员认为，如果大模型的训练和推理不再需要大量算力，数据中心的电力需求也会随之减少，进而减少对石油发电的依赖。

这场科技股的大幅波动，主要归因于 DeepSeek 在训练和推理成本上的显著优势。推理成本（API 报价）：每百万 Token 的输入成本仅为 1 元。

训练成本：根据 DeepSeek 发布的技术报告，他们共使用了约 2000 张 H800 GPU 进行训练，整个 V3 模型的训练成本不超过 600 万美元。1、在预训练阶段，每万亿 Token 的训练使用了 2048 个 H800 GPU 集群，仅需 180K 个 GPU 小时，大约 3.7 天即可完成。2、整个预训练过程总计耗时 2664K GPU 小时（不到两个月），加上上下文扩展和后训练，总耗时约为 2788K GPU 小时。3、按照 H800 每小时 2 美元的租赁价格，总训练成本不超过 600 万美元。

在推理成本方面，OpenAI 的 o1 模型每百万输入和输出 Token 分别收费 15 美元和 60 美元，而DeepSeek 的 R1 模型在相同输入和输出下的价格仅为 OpenAI 的 3%。

DeepSeek 的成果将如何影响 AI 产业的未来？

DeepSeek 的突破性成果将对 AI 产业的未来产生深远影响。尽管英伟达的股价因此受到了一定冲击，但从长远来看，DeepSeek 的最大影响可能并非直接作用于英伟达，而是对那些依赖自研大模型并通过模型调用构建商业模式的公司，如 OpenAI、Anthropic、月之暗面、字节跳动等，产生更为显著的影响。

据 Meta 员工在匿名平台透露，DeepSeek 仅以 1%的成本投入便实现了超越 Llama 3 的性能表现，这一成就已引发公司内部 AI 团队的担忧，尤其是考虑到他们正在研发的下一代模型 Llama 4 的预期投入将比 Llama 3 高出数倍。技术媒体 The Information 随后报道称，Meta 已成立四个专门的研究小组，深入分析 DeepSeek 的技术原理，并计划将其应用于 Llama 模型的优化中。在 DeepSeek V3 发布之前，Llama 曾是全球最强大的开源模型，而 V3 的推出无疑对其地位构成了挑战。然而，对于美国的大型科技企业而言，保持技术领先地位仍是首要目标，而非单纯的成本优化。这些公司不仅致力于在行业内保持领先，还希望在全球范围内维持技术优势，尤其是在面对中国等国家的竞争时。尽管这些巨头可能会借鉴 DeepSeek 的方法来优化部分成本，但这并不会成为他们的核心战略方向。

现阶段，各大公司全力投入研发的大语言模型（LLM），依旧处于蓬勃发展的上升阶段，这需要持续投入大量算力支持。即使未来 LLM 的算力需求趋于饱和，其他形式的机器学习（ML）模型仍可能对算力有巨大需求。算力如同能源，几乎无处不在。DeepSeek 若想进一步提升性能，也需要更多 GPU资源来支持其训练，以满足日益增长的计算需求。

一直以来，中文大模型的发展相较于其他语言的大模型，明显处于滞后状态，主要原因之一是高端芯片的短缺。DeepSeek 创始人梁文峰在接受《暗涌》采访时也强调了这一问题，直言 Deepseek“面临的问题从来不是钱，而是高端芯片被禁运”。在未来相当长的一段时间内，英伟达的高端芯片仍将是 AI 科技企业的核心需求。

英伟达在一份声明中指出，DeepSeek 的成果实际上证明了市场对英伟达芯片的需求将会增加，而非减少。这一观点有其合理性，因为随着模型训练和推理成本的降低，人工智能的商业化进程将加速，从而推动对算力的需求增长。

依据经济学中著名的杰文斯悖论，技术的进步虽说能够有效提高资源的使用效率，使得单个应用在运行过程中所需的资源量显著减少。然而，令人意想不到的是，随着资源使用成本的持续下降，市场对于资源的总体需求不但没有如预期般减少，反而会逆势上扬，导致总的资源消耗量不降反升。

DeepSeek 的成功显著降低了 LLM 的开发门槛，这将促使更多中小型企业甚至个人开始训练私有模型。如果这一趋势能够引发中小型企业、家庭和个人用户对推理需求的“第二波”增长，那么这些增量需求将远超 AI 巨头减少的 GPU 采购量。回首往昔，类似的场景也曾上演，当年个人电脑价格从令人咋舌的 2 万美元一路暴跌至亲民的 2 千美元后，微软公司便紧紧抓住这一历史机遇，迎来了发展的黄金时期。。而且，值得注意的是，相较于模型训练环节，在商业化之后的推理环节，对于算力的消耗将会更为惊人。更何况，即便研发出了更高效的计算方法，也并不意味着算力需求就会随之减5少，二者并非简单的线性关系。

总体而言，DeepSeek 开创的低成本模式，虽说在短期内确实对英伟达的股价造成了一定冲击，让市场泛起一阵涟漪。但如若我们站在更为宏观的长远视角审视，随着 AI 技术的日益普及，以及商业化进程的加速前行，英伟达的芯片需求极有可能会迎来进一步显著增长，届时，AI 产业又将迈向一个全新的发展阶段。

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