近日国产大模型DeepSeek R1发布，震惊世界，这是一个复杂的问题解决模型，可与OpenAI的o1相媲美，但成本仅为o1的3%-5%”。据《华尔街日报》报道，DeepSeek最新模型之一训练成本为560万美元。
《华尔街日报》指出，为了训练其V3模型，DeepSeek使用了超过2000个英伟达芯片（H800）集群，“而训练类似规模的模型则需要数万个芯片” 。
分析指出，如果更多的初创公司能够复制DeepSeek所取得的成就，那么对英伟达最昂贵芯片的需求可能会减少。
据外媒报道，就在DeepSeek R1发布一天后，芯片巨头英伟达股价暴跌16.97%，市值蒸发近5890亿美元（相当于略超3个AMD或近18个寒武纪），刷新崩盘纪录。福布斯富豪榜显示，英伟达创始人黄仁勋的个人财富，也在周一蒸发超208亿美元。
除了英伟达之外，与AI芯片关系密切的公司也全部受到牵连，均是两位数跌幅。博通暴跌17.4%，市值蒸发近2000亿美元。台积电暴跌13.3%，市值蒸发逾1500亿美元。甲骨文暴跌13.79%。美光科技暴跌11.71%。
本周恰逢科技公司财报的发布高峰期，苹果、Meta、特斯拉和微软等巨头将在接下来几天陆续公布财报。周一股市的下跌使得这些财报的发布变得尤为关键。投资者是否相信“高效模型不仅不会减少、还会增加算力需求”这一观点，将在明天的资本市场反应中得到体现。
有分析指出，AI模型的开发和使用成本持续下降，这将促使算力需求进一步扩大。随着AI技术门槛的降低，用户基数和应用生态的快速增长将推动推理成本的下降，从而带来更广泛的应用和更大的算力需求。
此外，大模型的不断更新和应用的多样化将需要大量的基础算力支撑。无论是通用算力GPU还是专用算力ASIC，相关需求才刚刚起步。
DeepSeek的创始人梁文锋曾表示，DeepSeek面临的最大瓶颈不是资金，而是高端算力的使用权，尤其是在训练先进AI模型时，对这些芯片的需求至关重要。
对于DeepSeek的快速崛起，华尔街的看法分歧。Jefferies指出，DeepSeek能够在较低的计算资源下提供与GPT-4o相媲美的性能，这可能对硬件厂商产生负面影响。AI公司需要为不断增加的资本开支提供合理性支持，否则可能会影响数据中心的收入和利润增长轨迹。DeepSeek的高效方法也让Meta和微软最近宣布的600亿美元资本开支计划显得有些过于庞大。
然而，花旗则认为，领先的AI公司仍然会依赖更高级的GPU，因为这些GPU在大规模应用时提供了更具吸引力的成本效益。例如，Stargate等AI公司的资本开支计划正体现了对高端芯片的持续需求。
高盛认为，这一趋势可能通过降低技术门槛，重新定义科技巨头与初创公司之间的竞争格局。
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