每经记者 蔡鼎 每经编辑 兰素英

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。

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减低，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。”

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