【文/劉典】

近期，DeepSeek表現(xiàn)十分亮眼且備受多方關(guān)注。1月27日，在蘋果AppStore中國區(qū)和美國區(qū)免費榜均登上首位，實現(xiàn)了史上首次中國應(yīng)用同期在中美應(yīng)用商城登頂，風(fēng)頭甚至蓋過了ChatGPT。

早在1月24日，匿名平臺teamblind上瘋傳一條帖子，一名Meta員工稱Meta內(nèi)部因DeepSeek模型陷入恐慌。同日，在專業(yè)大模型排名Arena上，DeepSeek-R1基準(zhǔn)測試升至全類別大模型第三，在風(fēng)格控制類模型分類中與OpenAIo1并列第一，美國財經(jīng)媒體CNBC還為此制作了長達(dá)40分鐘的專題報道，觀看量超200萬。

1月27日早間，DeepSeek概念股高開，多只股票漲?；虼蠓唛_。而DeepSeek的強(qiáng)勢崛起也沖擊了英偉達(dá)股市，1月24日英偉達(dá)股價下跌超3%，1月27日美股盤前跌幅一度擴(kuò)大至13%，投資者對英偉達(dá)的未來充滿質(zhì)疑，市場信心受挫，行業(yè)競爭擔(dān)憂加劇。

DeepSeek的橫空出世以低成本、高效率的模式顛覆了傳統(tǒng)AI賽道的技術(shù)邏輯，直接挑戰(zhàn)了美國依靠高算力、高資本建立的人工智能發(fā)展模式。其開源模式和算法創(chuàng)新，不僅打破了對高性能芯片的依賴，還重塑了全球AI生態(tài)的競爭規(guī)則。這一變革讓資本市場對AI投資效能的質(zhì)疑加劇，刺破了“算力即王道”的神話，暴露了人工智能領(lǐng)域潛在的資本泡沫。

同時，DeepSeek也為中國AI產(chǎn)業(yè)提供了新機(jī)遇，推動其在國際市場中的崛起。美國人工智能科技霸權(quán)的松動和資本市場的洗牌，標(biāo)志著AI領(lǐng)域新秩序的到來。這不僅是一次技術(shù)革命，更是一場全球權(quán)力格局的再平衡，宣告了人工智能領(lǐng)域新時代的序幕。

一、DeepSeek的“破圈”之路：重新定義AI賽道的底層邏輯

“DeepSeek不是在挑戰(zhàn)規(guī)則，而是重寫游戲。”在人工智能領(lǐng)域，這句話足以概括DeepSeek橫空出世帶來的沖擊。從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)到資本市場，DeepSeek打破了我們對AI發(fā)展的固有認(rèn)知，掀起了一場前所未有的技術(shù)變革。作為杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司推出的開源模型，DeepSeek-R1通過技術(shù)創(chuàng)新撼動了中美科技競爭的棋局，尤其對美國構(gòu)筑的AI霸權(quán)造成了致命威脅。

DeepSeek-R1的橫空出世首先是一場不折不扣的技術(shù)革命。這款模型用557萬美元的訓(xùn)練成本，達(dá)到了GPT-4級別的性能，而行業(yè)中同等能力的模型通常需要上億美元的投入和大量高性能GPU集群。這種顛覆性的低算力高效率模式，得益于其獨特的“思維鏈”推理架構(gòu)與優(yōu)化訓(xùn)練流程。與GPT-4相比，DeepSeek不僅在數(shù)學(xué)、代碼和自然語言推理等任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，其每百萬token查詢成本更低至0.14美元。這讓市場重新審視人工智能領(lǐng)域中“算力即王道”的傳統(tǒng)邏輯。

更令人驚嘆的是，DeepSeek選擇了開源的模式。與OpenAI、Anthropic和Google等專有閉源的巨頭形成鮮明對比，DeepSeek將模型權(quán)重和技術(shù)細(xì)節(jié)公之于眾，為全球開發(fā)者提供了共同創(chuàng)新的機(jī)會。Netscape聯(lián)合創(chuàng)始人馬克?安德森評價這是“送給世界的巨大禮物”，而MetaAI研究負(fù)責(zé)人楊立昆也公開表示，DeepSeek的成功是開源超越專有模式的最佳案例。它不僅撼動了技術(shù)邏輯，更重新定義了競爭的規(guī)則。

DeepSeek的技術(shù)突破無疑對全球AI產(chǎn)業(yè)的底層邏輯帶來了巨大沖擊，在一定程度上預(yù)示著算力軍備競賽的終結(jié)。長期以來，美國的AI霸權(quán)建立在高算力和高資本投入的基礎(chǔ)上，英偉達(dá)等芯片巨頭以GPU為核心構(gòu)筑的生態(tài)系統(tǒng)在其中扮演了關(guān)鍵角色。然而，DeepSeek的出現(xiàn)，讓這種高算力壟斷遭遇了前所未有的挑戰(zhàn)。

1月27日，英偉達(dá)美股盤前跌幅來到13%，芯片供應(yīng)商AdvantestCorp.在東京股市暴跌8.6%。分析普遍指出，DeepSeek通過算法創(chuàng)新顯著降低對高性能芯片的依賴，削弱了英偉達(dá)“算力霸主”的護(hù)城河。這不僅是對美國AI生態(tài)的一次直接沖擊，更讓“芯片即權(quán)力”的邏輯變得脆弱。

更具標(biāo)志性的是，DeepSeek支持華為的昇騰平臺和MindIE推理引擎，通過“動態(tài)精度調(diào)節(jié)”技術(shù)降低了成本。與傳統(tǒng)GPU模式相比，同等任務(wù)下性能損失僅5%，但成本卻下降了70%。這一突破使中國AI產(chǎn)業(yè)擺脫了對美國產(chǎn)業(yè)鏈的依賴，為中美科技競爭注入了新的變量。

DeepSeek的崛起不僅是技術(shù)突破的象征，更對中美科技競爭的格局帶來了深遠(yuǎn)影響。在過去的十年里，美國通過技術(shù)優(yōu)勢和出口管制，試圖牢牢掌控AI領(lǐng)域的主導(dǎo)權(quán)。然而，DeepSeek的出現(xiàn)表明，中國不僅能通過技術(shù)創(chuàng)新突破封鎖，還能夠通過開源模式與全球共享創(chuàng)新紅利。MIT《技術(shù)評論》對此評價道，美國的出口限制未能如預(yù)期般削弱中國的AI能力，反而促使中國在算法設(shè)計和資源優(yōu)化上取得了更大的突破。

這種技術(shù)路徑的改變，不僅是對美國科技霸權(quán)的直接反擊，也讓全球開發(fā)者重新認(rèn)識了中國AI的潛力。DeepSeek開源后的短短幾天內(nèi)，其相關(guān)應(yīng)用已登頂蘋果中國和美國地區(qū)應(yīng)用商店免費App下載排行榜，甚至超越了ChatGPT。這種全球范圍內(nèi)的關(guān)注度，正是中國AI技術(shù)競爭力的最佳證明。

深刻的技術(shù)變革必然伴隨著資本市場的劇烈動蕩。DeepSeek的問世讓投資者開始質(zhì)疑“算力至上”的傳統(tǒng)投資邏輯。從2022年到2023年，全球?qū)I賽道的投資熱度居高不下，資本市場的焦點集中在高性能芯片和大型語言模型的研發(fā)。然而，DeepSeek用實際行動證明，低成本高效率的技術(shù)路線才是真正可持續(xù)的未來。

隨著DeepSeek的崛起，資本市場對AI領(lǐng)域的信任正在發(fā)生根本性的動搖。1月27日，標(biāo)普500指數(shù)期貨跌幅一度達(dá)1%，納斯達(dá)克100指數(shù)期貨跌幅最高達(dá)1.9%。英偉達(dá)、軟銀等科技巨頭股價同步走低，顯示出市場對傳統(tǒng)AI投資模式的擔(dān)憂不斷加劇。正如VentureBeat所言，DeepSeek打破了由OpenAI、Anthropic和Google主導(dǎo)的AI模型格局，促使資本市場重新審視這一賽道的未來。

二、人工智能資本狂潮的終局：泡沫是否已經(jīng)開始破裂？

“每一個科技泡沫的破滅，都是資本對技術(shù)信仰的背叛?！比绻fDeepSeek的橫空出世撼動了人工智能賽道的技術(shù)邏輯，那么更大的沖擊或許在資本市場。一場關(guān)于AI投資泡沫的質(zhì)疑，正隨著DeepSeek的低成本高效能模式而浮出水面。隨著AI熱潮降溫，市場開始重新審視人工智能的投資效能，而這場資本狂潮的終局似乎已經(jīng)不遠(yuǎn)。

從2022年到2023年，AI無疑是資本市場的寵兒。在高性能芯片和大型語言模型的加持下，美國科技巨頭投入了天文數(shù)字般的資金來推動AI技術(shù)的研發(fā)。然而，這種高昂的投入?yún)s沒有收獲與之匹配的回報。

以O(shè)penAI為例，這家AI先鋒被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的標(biāo)桿。然而，據(jù)披露的財務(wù)文件顯示，其2023年至2028年預(yù)計累計虧損高達(dá)440億美元，2026年單年的支出可能攀升至95億美元。訓(xùn)練一個大型AI模型需要的成本以億計，而推理和運營成本更是高得令人咋舌。盡管OpenAI通過ChatGPT吸引了廣泛關(guān)注，但其用戶增長卻在“嘗鮮期”后顯著放緩。2023年5月至2024年1月的8個月里，總訪問量下降了11%，甚至在移動端用戶的增長也開始萎縮。

這種投入與收益之間的失衡并非OpenAI一家獨有。谷歌、微軟等科技巨頭同樣面臨類似的困境。在這種背景下，DeepSeek以僅557萬美元的訓(xùn)練成本實現(xiàn)GPT-4級別性能的消息，成為資本市場的“當(dāng)頭一棒”。這讓投資者不得不開始反思：AI賽道的高資本投入是否真的物有所值？

AI技術(shù)的巨大潛力讓市場充滿想象，但現(xiàn)實是這些技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化場景很難說是明朗的。盡管在聊天機(jī)器人、搜索引擎等領(lǐng)域，AI取得了一定的突破，但真正的大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用卻遲遲未能落地。更令人擔(dān)憂的是，許多領(lǐng)域的技術(shù)擴(kuò)展性正在遭遇瓶頸。

首先是應(yīng)用場景的有限性。高盛全球股票研究主管JimCovello就表示，為了從預(yù)計將在未來幾年在人工智能資本支出上投入的英偉達(dá)（NVDA.US）、微軟（MSFT.US）、谷歌（GOOGL.US）、Meta（META.US）、亞馬遜（AMZN.US）和超微電腦（SMCI.US）等公司獲得回報，人工智能必須能解決復(fù)雜的問題。而麻省理工學(xué)院教授DaronAcemoglu的研究顯示，目前只有大約四分之一的任務(wù)能夠通過AI實現(xiàn)自動化。這意味著，AI的實際作用可能遠(yuǎn)低于公眾的預(yù)期。而且，隨著技術(shù)的推進(jìn)，AI模型的進(jìn)步速度并不像許多人想象的那樣快或令人印象深刻。

其次是基礎(chǔ)設(shè)施的掣肘。人工智能的快速發(fā)展，對能源的需求遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)制造業(yè)，而美國的基礎(chǔ)設(shè)施并沒有做好準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)顯示，美國至少有40%的電力設(shè)備需要維修甚至更新，而今年新增的70%的電力來自光伏、風(fēng)電和儲能設(shè)備，難以滿足人工智能對穩(wěn)定能源的需求。在這樣的情況下，AI的進(jìn)一步發(fā)展很可能面臨現(xiàn)實的限制。

數(shù)據(jù)來源：國際能源署