2025年1月28日
DeepSeek 的人工智能助理非常迅速地登上了蘋果下載榜首,導致在美國與人工智能相關股票大幅下跌。
根據《金融時報》報道,該公司成立於2023 年,聲稱僅使用2,048 台Nvidia H800 和560萬美元來訓練一個具有6710 億個參數的模型,僅花了Open AI 和其他公司訓練類似規模模型的費用的一小部分。這引發了一場爭論:美國科技公司是否能夠捍衛自己的技術優勢,以及當市場上有其他具相當性能和價格更具優勢的解決方案時,引發市場思考最近在人工智能計劃上的資本支出是否真正有必要。
然而,看起來這種極低的成本是通過「蒸餾」技術實現的,或者是現有大型語言模型(LLM)的衍生品,重點在於提高效率。這個成本似乎僅反映了現有訓練的費用,因此成本可能被低估了。DeepSeek是否能直接威脅到美國的LLM仍是一個疑問,因其有面臨監管措施和限制的可能性以及還需時建立可靠性。
儘管如此,這一切討論也可能會為行業帶來價格壓力。此外,資本開支(CAPEX)可能會減少;這一點尤其顯著,因為許多投資者對投資回報率一直存在疑慮,這也加劇了市場的強烈反應。因此,在財報季期間,觀察相關公告將非常重要,這可能會導致短期內的雙向波動。
更高的效率和更低的價格無疑對用戶有利。它還可以加速技術使用並幫助創建新的用例,從而在中長期支持對晶片的需求。
我們認為,短期內與晶片和AI模型相關的股票可能會保持波動。我們也認為,許多分析師將等待在財報季中獲得更多明確資訊,才能調整任何預測或目標定價。
我們重申我們的觀點,即持續多元化投資的重要性。對於人工智能主題,這意味著要分散投資於人工智能的採用者及受惠者(大型語言模型與更廣泛的人工智能),包括自動化、醫療保健創新、網路安全及服務公司等領域,這些公司會因效率提高而得益。
這也意味著科技領域以外的多元化,因為 「Mag-7」 以外股票的盈利增長正在加速;儘管「Mag-7」 的盈利仍然處於高水平,但日後的增長速度可能會放緩。