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美东时间 1 月 27 日（周一），DeepSeek 引发 AI 概念股大跌，欧美科技股市值蒸发 1.2 万亿美元，欧美芯片制造商以及为 AI 和数据中心供电的全产业链公司齐跌。其中，英伟达收盘暴跌 16.97%，市值一个交易日蒸发 5926.58 亿美元（约合人民币 4.3 万亿元），规模创美股史上最大。
视觉中国
英伟达（中国）方面 1 月 28 日对《每日经济新闻》记者表示："DeepSeek 是一项卓越的人工智能进展，也是测试时扩展的绝佳范例。DeepSeek 的研究展示了如何运用该技术，即借助广泛可用的模型以及完全符合出口管制规定的算力，创建新模型。推理过程需要大量英伟达 GPU 和高性能网络。如今我们有三条扩展定律：持续适用的预训练和后训练定律，以及新的测试时扩展定律。"
DeepSeek" 暴击 " 美国科技股，是否意味着以巨额资本支出为基础的美国 AI 叙事破灭？摩根士丹利去年年底预测称，到 2025 年，微软、Meta、亚马逊和谷歌这四家科技巨头的 AI 相关资本支出总计将达到 3000 亿美元（约合人民币 2.18 万亿元），2026 年这一数字还会更高。
对此，华尔街多家顶级投行发布研报展开大讨论。高盛分析师认为，应谨慎看跌美国科技股，直到美股科技巨头 MAG7 财报公布为止，届时财报的重点将是 AI 相关的资本支出。来自 Jefferies 的 Edison Lee 团队认为，DeepSeek 的成功可以推动两种可能的行业战略，一种是继续追求更高的算力，另一种是重新关注效率和投资回报率。而花旗和 WedBush 则积极为英伟达 " 站台 "，前者预计领先的 AI 公司不会放弃更先进的 GPU。
AI 相关支出引关注
面对冲击，科技巨头们迅速反应。微软首席执行官纳德拉在社交媒体 X 上发文，引用了杰文斯悖论（Jevons paradox）的概念，指出随着人工智能更加高效和易用，其使用将会激增，并成为 " 我们永远无法满足的商品 "。
杰文斯悖论是英国经济学家 William Stanley Jevons 在 1865 年提出的一个经济学概念，DeepSeek 解释称，它指的是提高资源使用效率反而可能增加其总消耗量。
Jevons 在《煤炭问题》中指出，随着蒸汽机效率的提升，煤炭消耗量不降反增。核心观点为：技术进步提高了资源使用效率，效率提高降低了资源使用成本，成本下降刺激了资源需求的增长，需求增长可能超过效率提升带来的节约，最终导致资源总消耗增加。
Cantor Fitzgerald 等多家投行分析师将这一理论应用到 DeepSeek- R1 模型。Cantor Fitzgerald 在一份投资报告中指出：" 我们认为担心 GPU 支出会达到峰值的观点离事实最远。DeepSeek 实际上对计算和英伟达非常有利，因为通用人工智能（AGI）似乎更接近现实，而杰文斯悖论几乎肯定会导致人工智能行业需要更多而非更少的计算资源。"
高盛分析师称，目前的明确共识是，谨慎看跌美国科技股，直到美股科技巨头 MAG7 财报公布为止，财报的重点是 AI 相关资本支出。DeepSeek 带来的部分关键影响是：软银对 5000 亿美元 " 星际之门 " 项目的投资回报、资本雄厚的互联网巨头与初创企业可能存在竞争、推理相比预训练所需的计算资源大幅降低，以及中国企业有进一步全球扩张的潜力。
高盛分析师 Privorotsky 认为，DeepSeek 大火 " 有许多复杂的原因，基本上是推理效率的巨大提升。根据一些评估，它比其他模型的效率高出 40 到 50 倍。如果你能用更少的资源做更多的事，那么自然就会有人问，你是否需要这么多的容量。"
高盛分析师 Keita Umetani 在最新的报告中写道：以他同多名投资者进行的谈话来看，大家最初的想法是相似的，都认为 DeepSeek" 对资本支出的负面影响和美国 AI 领域叙事的重大变化令人担忧 "。
摩根大通分析师 Joshua Meyers 在 1 月 26 日的《DeepSeek、结果、争议与更新》中写道：" 我收到的问题 95% 都是围绕 DeepSeek 的。他们在开源模型 Llama 基础上，以微薄的预算建立了性能一流的模型，这让人们对数十亿美元的 AI 资本支出产生了质疑。"
"DeepSeek 声称使用了一种新颖的‘强化学习’形式，可能会降低训练计算量，有些人认为这对 OpenAI 等公司不利。DeepSeek 称，他们经过提炼的 1.5B 参数规模的 R1 模型在某些任务中的表现优于 GPT- 4o 和 Claude 3.5Sonnet。有些人甚至在 iPhone 16 上本地运行。不过很多人向我强调，DeepSeek 的 600 万美元训练费用只反映了当前训练运行的成本（即低估了成本）。"Joshua Meyers 团队写道。
Joshua Meyers 团队补充道：" 一些人强调，DeepSeek 模型是开源的，因此任何人都可以复现它，任何人都可以将其改进，并纳入自己的模型中。虽然目前还不清楚 DeepSeek 在训练和推理方面的实际成本会降低多少，但人们担心这些更低的 API 成本将给整个行业带来定价压力。另一方面，我们不知道 OpenAI 和谷歌即将推出的模型会是什么样子，它们可能会证明持续的高定价是合理的。Meta 增加了资本支出，一些人对此表示困惑。还有人怀疑，DeepSeek 是否导致微软决定放弃‘星际之门’项目。"
1 月 27 日，投行 Jeffreies 股票分析师 Edison Lee 团队在题为《中国 DeepSeek 制造的恐惧—— AI 的投资回报率》的研报中也提及了 DeepSeek 对全球算力需求可能造成的影响。
Jeffreies 称，" 市场自然会担心算力需求。我们一直在强调对 AI 投资回报率的担忧，因为各大科技公司对 GPU 的大量投资几乎没有带来任何回报。我们看到模型的改进（成本很高），但没有看到任何 AI 变现的具体实例，从而证明投资是合理的。"
先进芯片需求仍在
1 月 26 日，花旗分析师 Atif Malik 团队在题为《DeepSeek V3，这是怎么回事？》的研报中依然为英伟达 " 站台 "。
花旗团队称，最近 DeepSeek 的 V3 模型引起了投资者对算力成本的关注。尽管 DeepSeek 的成就可能是开创性的，但如果没有使用先进的 GPU 对其进行微调和 / 或通过蒸馏技术构建最终模型所基于的底层大模型，那么 DeepSeek 的成就就不可能实现。
" 虽然美国公司在最先进 AI 模型方面的主导地位可能会受到挑战，但我们估计，在一个不可避免更加严格的环境中，美国获得更先进芯片的机会是一个优势。因此，我们预计领先的 AI 公司不会放弃更先进的 GPU，因为这些 GPU 在规模上能提供更具吸引力的回报。我们认为，‘星际之门’等项目最近的资本支出仍反映了市场对先进芯片的需求。"Atif Malik 团队写道。
在这份研报中，Atif Malik 团队维持了对英伟达的 " 买入 " 评级。
1 月 27 日，三菱日联摩根士丹利证券分析师 Tetsuya Wadaki 在题为《中国 DeepSeek 大模型对半导体生产设备行业的启示》的研报中称，" 我们尚未证实这些报道（注：有关 DeepSeek 模型的报道）的真实性。但如果它们是准确的，而且先进大模型确实能够以之前投资的一小部分开发出来，我们就能看到生成式 AI 最终在越来越小的计算机上运行（从超级计算机缩小到工作站、办公计算机，最后到个人计算机）。而随着生成式 AI 需求的扩散，半导体生产设备行业也能从相关产品（芯片和半导体生产设备）需求的增长中受益。"
美股科技股 " 大多头 "、Wedbush 资深股票分析师 Daniel Ives 在 1 月 27 日美股开盘前的研报中称，DeepSeek 对 AI 革命的威胁微乎其微，如今又是一个逢低买入科技股的黄金机会。
"DeepSeek 使用英伟达性能较弱的芯片构建了可与 ChatGPT 底层模型和 Llama 3.1 相媲美的模型，令人印象深刻，因此引起了美国科技股的极大波动。但我们认为，这是另一个黄金买入机会，而不是恐慌的时候。"Daniel Ives 写道。
Ives 还指出，" 显然，以英伟达为首的科技股正承受着巨大压力，因为市场将把 DeepSeek 视为对美国科技主导地位和 AI 革命的重大威胁。虽然该模型令人印象深刻，并将产生连锁反应，但现实情况是，MAG7 和美国科技公司正专注于 AGI 终局，并拥有所有基础设施和生态系统。目前，AI 的重点是企业用例和更广泛的基础设施，这将在未来 3 年内推动 2 万亿美元的资本增值。接下来将是围绕机器人和自动驾驶的物理 AI。DeepSeek 并不能阻止这样的趋势 …… 在某种程度上，DeepSeek 实际上可能会加速超大规模企业的资本增值。"
关于英伟达，Ives 补充道：" 说到底，全球只有一家芯片公司在推出自主、机器人和更广泛的人工智能用例，那就是英伟达。针对消费者推出具有竞争力的大模型是一回事，但推出更广泛的 AI 基础设施则是另一回事，DeepSeek 的出现并没有让我们觉得有什么不同。"
每日经济新闻
