DeepSeek的开源策略吸引了大量开发者和初创企业的关注，激发了新的AI创新浪潮，这可能会带来更多的投资机会和市场活力。

文/每日财报 沐言

春节期间，中国AI公司DeepSeek凭借其低成本、高性能的AI模型，在全球范围内引发了广泛关注，成为这个春节最热门的公司。在美国等海外社交媒体，DeepSeek成为热搜话题，其下载量一度反超ChatGPT，登顶美区苹果应用商店免费App排行第一。

这一技术突破不仅震动了AI技术领域，更在资本市场掀起了波澜，尤其是对以英伟达为代表的算力公司产生了深远影响。

DeepSeek技术突破与市场反响

DeepSeek发布的DeepSeek-R1模型，在技术上取得了重大突破。该模型采用了独特的DeepSeek-R1-Zero训练方法，通过纯强化学习实现训练，无需依赖监督微调和已标注数据，这一创新大大节省了时间和成本。同时，DeepSeek通过优化模型架构，减少计算层数、复用权重和参数共享，显著提高了模型效率，降低了对算力的需求。据公开数据显示，DeepSeek-R1模型在数学、代码、自然语言推理等任务上的测评性能接近GPT-4，然而其训练成本却仅为OpenAI的十分之一 ，DeepSeek V3的训练成本更是仅为Llama3系列的7%。

公开数据显示，微软当前财年的AI投资预算高达800亿美元，Meta则计划投资650亿美元。与之形成鲜明对比的是，DeepSeek声称其仅花费约600万美元就开发出了可媲美Meta等对手的AI模型。而且DeepSeek免费，ChatGP想解锁它的完全体，消费者还是要掏上200美元。

这种技术突破在资本市场引发了强烈反响。2025年1月27日，美股市场出现大幅波动，英伟达市值单日暴跌近6000亿美元，创下美国历史上公司单日市值最大跌幅，股价暴跌17%，最终收盘价为118.58美元 。Broadcom等依赖AI获得巨额市值增长的芯片制造商，当日跌幅也达到17%，市值蒸发了2000亿美元。

虽然1月28日，以英伟达为代表的科技股集体反弹，英伟达大涨8.93%收复了部分失地，但是1月29日英伟达再次下跌4.1%，可见投资者风险偏好显著降温。部分投资者对AI产业未来发展路径开始重估，对传统依赖高端算力的芯片企业前景产生了担忧。

1月29日，微软CEO纳德拉和Meta CEO扎克伯格在财报电话会议上为各自公司的大规模AI投资进行了辩护：纳德拉表示，大规模投资是为了克服制约微软发展AI业务的产能瓶颈，AI效率提升将带来指数级的需求增长；扎克伯格则强调，持续的大规模AI投资将成为长期战略优势，Meta将DeepSeek视为新的竞争对手并正在学习，但现在判断芯片需求是否会停止增长还为时尚早。

对英伟达等算力公司的影响

英伟达长期以来在AI芯片市场占据主导地位，其高端GPU芯片如A100、H100系列，凭借卓越的FP32单双精度浮点性能及AI运算能力，成为众多AI企业训练模型的首选，市场占有率高达87%。然而，DeepSeek的出现打破了这种市场格局。DeepSeek模型能够在较低成本的算力环境下运行，例如使用英伟达的低能力版芯片H800就能完成高效训练，这使得其他企业对英伟达高端芯片的依赖度降低。如果越来越多的AI企业效仿DeepSeek，选择低成本的算力解决方案，英伟达的市场份额将面临被蚕食的风险。

英伟达的盈利高度依赖于AI芯片的销售，其营收增长与AI产业对高端算力的需求紧密相关。DeepSeek的技术突破使得AI训练成本大幅降低，这可能导致市场对高端AI芯片的需求增长放缓。从营收预期来看，英伟达未来的业绩增长可能会受到阻碍，尤其是在AI训练芯片领域。如果无法及时应对DeepSeek等竞争对手带来的挑战，英伟达的盈利能力将受到严重影响。

AI产业投资逻辑生变

DeepSeek的崛起促使投资者重新审视AI产业的投资逻辑。过去，AI产业的投资主要集中在高端算力和数据中心领域，认为AI性能的提升与算力投入呈线性关系。然而，DeepSeek的出现打破了这种传统认知，展示了通过创新的技术路径和商业模式同样可以实现AI的重大突破。

投资者开始意识到，AI产业的未来发展不仅仅取决于算力的提升，更在于技术创新和成本效益。因此，资金的流向可能会发生改变，从单纯追求高端算力的投资转向更加注重技术创新和成本控制的企业和项目。这一投资逻辑的转变，将对AI产业的发展产生深远影响，推动产业朝着更加高效、低成本的方向发展。

摩根士丹利分析师指出：“若低成本替代方案可行，当前基于算力扩张的估值模型将面临挑战。”

面对DeepSeek的挑战，市场分歧日益凸显。看多者认为，AI算力需求的基本面未受动摇。“数据中心的扩张、电力网络升级、芯片性能迭代仍是确定趋势，”富国银行策略师莎拉·波特指出，“短期波动不改变技术革命对硬件投入的长期需求。”

但在看空者看来，技术路径的多样性将会稀释龙头企业的定价权。高盛报告显示，目前全球超过70个开源大模型正在开发中，其中近三分之一来自亚洲企业。在高盛看来，“开源生态的繁荣将压缩专有模型的利润空间，进而影响芯片供应商的溢价能力。”