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我认为，由 DeepSeek 新闻引发的抛售很可能是短暂的。

一、 什么是 DeepSeek？

DeepSeek 是一家中国 AI 初创公司开发的开源 AI 模型。据报道，该模型在几个关键基准测试中表现优于行业领先的模型，如 OpenAI 的 GPT-4，且成本显著更低。DeepSeek 声称其开发模型仅花费了 560 万美元。

然而，Scale AI 首席执行官 Alexandr Wang 提到，DeepSeek 使用了约 5 万个 $英伟达(NVDA)$ H100 AI GPU（每个单位成本在 2.7 万至 4 万美元之间）。由于出口限制，DeepSeek 避免讨论这些 GPU 的使用情况，暗示其真实成本可能被低估。

二、DeepSeek 成功的影响

成本效率问题：

如果一家中国初创公司能够以显著更少的 AI 芯片（成本更低）开发出与 OpenAI 或 Meta 模型一样好的大语言模型（LLM），那么公司为何要购买如此多的 $英伟达(NVDA)$ GPU？

投资者的担心：

DeepSeek 的成功引发了对美国科技巨头大规模 AI 支出的担忧。投资者质疑这些 AI 项目的投资回报率（ROI），并猜测像 $Meta Platforms, Inc.(META)$ 、 $微软(MSFT)$ 等超大规模企业可能会减少其 AI 资本支出（CapEx），这可能会影响 NVIDIA 的收入增长。

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三、为何您不应过于担心？

1. 现有 AI 玩家可能会增加支出以竞争

   $Meta Platforms, Inc.(META)$ 的 CapEx 计划： 首席执行官马克·扎克伯格最近透露，Meta 计划今年在 AI 基础设施上投资 600 亿至 650 亿美元。

   如果公司无法迅速调整算法以与 DeepSeek 竞争，他们可能需要增加对 GPU 的支出以提升计算能力。

   值得关注的财报：

   关注即将到来的财报电话会议中关于 AI 相关 CapEx 的公告：

   1 月 29 日： $Meta Platforms, Inc.(META)$ 、 $微软(MSFT)$ 、 $特斯拉(TSLA)$

   1 月 30 日： $苹果(AAPL)$

   2 月 4 日： $谷歌(GOOG)$

   2 月 6 日： $亚马逊(AMZN)$

2. DeepSeek 可能被过度炒作

   与主要参与者不同，DeepSeek 可能通过专注于基于语言的 AI 而非多元化努力进入多模态模型（例如，整合文本、图像和视频）而迅速取得成果。

   DeepSeek 对 FP8 精度的依赖强调了效率，但与使用 FP16 精度的模型相比，可能会牺牲一些准确性，后者以更高的计算成本优先考虑准确性。

3. DeepSeek 的成功可能有利于 AI 芯片制造商

   训练和推理成本的降低可能会推动 AI 的指数级采用，最终使像 NVIDIA 这样的公司受益，因为对 GPU 的需求上升以支持更广泛的 AI 部署。

四、结论

围绕 DeepSeek 的炒作时机不当，因为它暂时掩盖了对 Project Stargate（一项关键 AI 计划）的热情。Project Stargate 的受益者，如 $ARM Holdings(ARM)$ 、 $微软(MSFT)$ 、 $甲骨文(ORCL)$ 、 $英伟达(NVDA)$ 和 $台积电(TSM)$ 在盘前交易中股价下跌。

生成式 AI 依赖于两个关键组成部分：

• 高级算法

• 处理数据、训练模型和处理复杂任务所需的大量计算能力。

DeepSeek 证明 AI 的规模定律尚未达到平稳，更好的算法可以实现显著改进。然而，实现人工通用智能（AGI）仍然需要大量的计算能力和数据。NVIDIA 的 GPU 仍然是这一发展的核心。

我认为，由 DeepSeek 新闻引发的抛售很可能是短暂的。

我对与 AI 相关的股票和 ETF 保持乐观，例如七巨头（Meta、NVIDIA（NVDA）、Apple、 $特斯拉(TSLA)$ 、Alphabet、Amazon 和 Microsoft）、 $半导体指数ETF-HOLDRs(SMH)$ 、 $台积电(TSM)$ 、 $博通(AVGO)$ 、 $ARM Holdings(ARM)$ 和 $甲骨文(ORCL)$ 。