前言：

傳統(tǒng)AI訓(xùn)練對算力的需求巨大，而英偉達(dá)的芯片作為算力的核心，其重要性不言而喻。

然而，DeepSeek的問世使市場認(rèn)識到，AI對算力的需求并非如先前所預(yù)期的那樣龐大。

作者 | 方文三

圖片來源 |  網(wǎng) 絡(luò) 

DeepSeek打開大模型新思路

2024年1月20日，DeepSeek公司正式發(fā)布了其推理模型DeepSeek-R1的完整版本。

該模型以較低的訓(xùn)練成本實現(xiàn)了與OpenAI推理模型o1相媲美的性能，并且完全免費開源，這一舉措在業(yè)界引起了巨大反響。

眾多開發(fā)者表示，他們正在考慮利用DeepSeek技術(shù)對現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行徹底的重構(gòu)。

在這一趨勢的推動下，DeepSeek推出的移動端應(yīng)用在一周內(nèi)迅速發(fā)酵，并在發(fā)布僅一個月后，躍升至美區(qū)蘋果應(yīng)用商店免費應(yīng)用排行榜首位，不僅超越了ChatGPT，也超越了其他熱門應(yīng)用。

2025年1月28日，DeepSeek進(jìn)一步開源了其多模態(tài)模型Janus-Pro-7B，并宣稱在GenEval和DPG-Bench基準(zhǔn)測試中勝過了DALL-E 3（由OpenAI開發(fā)）和Stable Diffusion。

在本次DeepSeek Janus Pro與DALL-E 3的對比分析中，DALL-E 3的參數(shù)量先前公布為120億，而Janus Pro的大模型參數(shù)量僅為70億。

R1的問世不僅打破了科技巨頭獨占推動旗艦開源模型的傳統(tǒng)行業(yè)共識，還顛覆了去年形成的另一個行業(yè)共識，即通用大型模型正逐漸演變成大型企業(yè)間資本競爭的領(lǐng)域。

硬件媒體Tom's Hardware發(fā)布了開年最受關(guān)注的報道：DeepSeek甚至繞過了CUDA，轉(zhuǎn)而使用更為基礎(chǔ)的編程語言進(jìn)行優(yōu)化。

DeepSeek R1與OpenAI o1在技術(shù)上的關(guān)鍵區(qū)別在于其創(chuàng)新的訓(xùn)練方法，例如在數(shù)據(jù)訓(xùn)練階段采用的R1-Zero方法，直接將強化學(xué)習(xí)（RL）應(yīng)用于基礎(chǔ)模型，而無需依賴監(jiān)督微調(diào)（SFT）和已標(biāo)注數(shù)據(jù)。

根據(jù)DeepSeek官方技術(shù)文檔，R1模型利用數(shù)據(jù)蒸餾技術(shù)（Distillation）生成的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，提升了訓(xùn)練效率。

數(shù)據(jù)蒸餾是指通過一系列算法和策略，對原始、復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、降維、提煉等處理，從而得到更為精煉、有用的數(shù)據(jù)。

這也是DeepSeek能夠以更少的參數(shù)量實現(xiàn)與OpenAI o1模型性能相當(dāng)?shù)年P(guān)鍵所在。

DeepSeek并非傳統(tǒng)意義上的科技企業(yè)，卻以遠(yuǎn)低于美國大型模型公司所使用的GPU資源和成本，成功研發(fā)出極具創(chuàng)新性的模型。

其R1模型的訓(xùn)練成本僅為560萬美元，這一數(shù)額甚至不及Meta GenAI團(tuán)隊中任何一位高層管理人員的年薪。

背后幻方量化的投資布局考量

梁文鋒，作為兩家資產(chǎn)規(guī)模達(dá)百億的量化私募機構(gòu)——浙江九章資產(chǎn)管理有限公司和寧波幻方量化投資管理合伙企業(yè)（有限合伙）的實際控制人，同時也是DeepSeek的創(chuàng)始人。

梁文鋒自浙江大學(xué)電子工程系A(chǔ)I專業(yè)畢業(yè)后，曾涉足與專業(yè)不直接相關(guān)的金融科技行業(yè)，專注于私募基金和量化投資領(lǐng)域多年。

作為量化投資領(lǐng)域的資深私募公司，幻方量化自2015年成立以來迅速崛起，成為行業(yè)的領(lǐng)頭羊，管理規(guī)模一度突破千億人民幣。

作為私募公司，幻方量化必須通過量化投資業(yè)務(wù)實現(xiàn)盈利，以保障公司的持續(xù)運營和發(fā)展，包括為DeepSeek的研發(fā)提供資金支持。

在量化投資領(lǐng)域，公司運用先進(jìn)的量化策略，結(jié)合AI技術(shù)對大量金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，制定精確的投資決策，在過去的市場表現(xiàn)中取得了顯著的業(yè)績。

在2016年，幻方量化推出了首個基于深度學(xué)習(xí)的交易模型，并開始將GPU引入計算交易倉位。

此后，梁文峰不斷擴大AI算法研究團(tuán)隊，將AI技術(shù)深度融入金融投資量化策略中，逐步取代了所有傳統(tǒng)模型。

至2017年，幻方宣布其投資策略已全面AI化。

至2019年，幻方量化成為中國首家募資超過1000億元人民幣的量化基金。

幻方量化自2019年起開始囤積GPU，至2021年，在中國擁有1萬張GPU的企業(yè)寥寥無幾，而擁有1萬張英偉達(dá)A100芯片的公司僅幻方量化一家。

隨著幻方量化囤積GPU規(guī)模的不斷擴大，幻方開始成立專門的AI研究公司。

2019年推出螢火一號AI集群，2021年又投資10億人民幣，研發(fā)螢火二號以提供算力支持，可見在技術(shù)層面，幻方量化把握住了市場機遇。

在美國于2022年對中共實施芯片制裁之前，幻方量化已大規(guī)模購買英偉達(dá)芯片，為后續(xù)產(chǎn)品的面世奠定了重要基礎(chǔ)。

2023年7月，梁文峰宣布正式進(jìn)軍通用AIAPI領(lǐng)域，創(chuàng)辦了DeepSeek，僅用10個月時間，至2024年5月，DeepSeek推出了version2模型。

DeepSeek的成立標(biāo)志著幻方量化從量化投資向AI技術(shù)的深度轉(zhuǎn)型。

通過DeepSeek，梁文鋒不僅在AI領(lǐng)域取得了顯著成就，還為幻方量化在量化投資領(lǐng)域提供了更強大的技術(shù)支持。

作為國內(nèi)領(lǐng)先的量化投資機構(gòu)，幻方量化自成立以來，一直致力于運用機器學(xué)習(xí)和全自動量化交易推動國內(nèi)量化投資的發(fā)展。

隨著AI大模型在國內(nèi)的迅速崛起，業(yè)界流傳著一種說法：在中國，擁有最多高性能GPU的機構(gòu)并非AI公司，而是幻方量化。

資金雄厚、不吝嗇的幻方量化在背后支持DeepSeek進(jìn)行模型研究，其研究路線堅持開放源代碼，且并不急于將研究成果商業(yè)化應(yīng)用。

據(jù)接近DeepSeek管理層的內(nèi)部人士介紹，梁文鋒已個人投資于一些未來可能在DeepSeek模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的下游AI應(yīng)用企業(yè)項目。

這表明梁文鋒正在為DeepSeek未來構(gòu)建一個小型生態(tài)系統(tǒng)而提前進(jìn)行布局。

對英偉達(dá)等科技巨頭的潛在影響

美國財經(jīng)雜志《財富》發(fā)出警告，指出DeepSeek正對英偉達(dá)在AI領(lǐng)域的主導(dǎo)地位構(gòu)成威脅。

正如先前所述，DeepSeek已經(jīng)推出了采用性能較低、成本更為經(jīng)濟(jì)的芯片的最新產(chǎn)品系列，此舉對英偉達(dá)施加了壓力。

有觀點認(rèn)為，這可能導(dǎo)致其他大型科技公司減少對英偉達(dá)更高端產(chǎn)品的采購。

AvaTrade的首席市場分析師凱特·利曼在接受《財富》雜志采訪時指出：[投資者對DeepSeek利用性能較弱的AI芯片的能力表示擔(dān)憂，這可能會影響英偉達(dá)在AI硬件市場的主導(dǎo)地位，尤其是考慮到其估值在很大程度上依賴于AI領(lǐng)域的需求。]

值得注意的是，據(jù)tomshardware的報道，DeepSeek在AI技術(shù)上的突破并未采用英偉達(dá)的CUDA平臺，而是選擇了類似匯編語言的PTX編程方式，這在一定程度上加劇了業(yè)界對英偉達(dá)未來發(fā)展的憂慮。

由于受到DeepSeek的沖擊，美國芯片行業(yè)巨頭英偉達(dá)的股價在當(dāng)日暴跌約17%，博通公司的股價也下跌了17%，AMD的股價下跌了6%，微軟的股價下跌了2%。

美國聯(lián)合能源公司的股價下跌了21%，而Vistra的股價更是下跌了29%。

幻方量化，一家專注于量化投資的公司，早已洞察到AI算力需求的潛在泡沫。

傳統(tǒng)AI訓(xùn)練對算力的需求巨大，而英偉達(dá)的芯片作為算力的核心，其重要性不言而喻。

然而，DeepSeek的問世使市場認(rèn)識到，AI對算力的需求并非如先前所預(yù)期的那樣龐大。

DeepSeek的開源旨在向公眾證明，AI實際上僅需原先算力的十分之一。

這一舉措進(jìn)一步加劇了英偉達(dá)股價的下跌風(fēng)險。

若DeepSeek未能達(dá)到預(yù)期效果，或市場反應(yīng)不及預(yù)期，英偉達(dá)的股價可能不會下跌，甚至可能上漲。

從技術(shù)競爭角度看，DeepSeek的低成本、高效能技術(shù)路徑如果被廣泛應(yīng)用，可能會減少市場對英偉達(dá)高端GPU的依賴，理論上存在促使幻方量化做空英偉達(dá)以獲取利益的動機。

但幻方量化此前囤積了上萬張英偉達(dá) A100 和 H800 芯片，這些芯片是其技術(shù)研發(fā)的重要基礎(chǔ)，與英偉達(dá)也存在著一定的合作關(guān)系，這又使得其做空英偉達(dá)的行為存在諸多矛盾之處。

盡管目前缺乏明確證據(jù)證明幻方量化對英偉達(dá)進(jìn)行了做空操作，但DeepSeek在技術(shù)上的突破對英偉達(dá)市場地位可能產(chǎn)生的影響，無疑已經(jīng)引起了市場的廣泛關(guān)注。

根據(jù)券商中國的報道，摩根士丹利在其最新研究報告中宣布，將2025年英偉達(dá)GB200的預(yù)期出貨量從先前的3萬至3.5萬件大幅削減至2萬至2.5萬件，最悲觀的預(yù)測顯示出貨量可能不足2萬件。

此次預(yù)期下調(diào)可能會對GB200供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲈斐?00億至350億美元的影響，給相關(guān)供應(yīng)鏈及半導(dǎo)體行業(yè)帶來沉重壓力。

摩根士丹利指出，市場對于大型語言模型（LLM）的效率存在爭議，例如DeepSeek與微軟之間的分歧，預(yù)計這些爭議在2025年仍將持續(xù)，這將使得市場難以對這些股票的價值進(jìn)行重新評估。

此外，依據(jù)周期性規(guī)律，云計算行業(yè)的資本支出增長速度可能在2025年第四季度減緩至個位數(shù)百分比。

盡管如此，摩根士丹利預(yù)測，如果歷史周期性規(guī)律重演，這一增長周期可能會持續(xù)至2025年上半年。

隨著市場逐漸接近周期頂峰，預(yù)計2025年第四季度，同比增長速度將減緩至個位數(shù)。

投資者對GB200供應(yīng)鏈股票的預(yù)期增長過高，可能會對高市盈率的云計算股票產(chǎn)生負(fù)面影響。

結(jié)尾：技術(shù)革新的路徑預(yù)計將產(chǎn)生影響

①AI初創(chuàng)企業(yè)的運營模式將經(jīng)歷轉(zhuǎn)變：那些依賴昂貴GPU集群的AI企業(yè)可能會因為成本上的不利地位而面臨破產(chǎn)風(fēng)險。

這將導(dǎo)致二手市場GPU供應(yīng)量的大幅增加，而中小規(guī)模的AI企業(yè)則更可能傾向于采購價格更為低廉的低端GPU。

②硬件需求也將經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性的轉(zhuǎn)變：自去年以來，以訓(xùn)練為主導(dǎo)的算力需求已經(jīng)開始向推理側(cè)轉(zhuǎn)移。

未來這種趨勢預(yù)計將會持續(xù)，眾多中小AI企業(yè)將不再致力于訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，而是轉(zhuǎn)向采用DeepSeek這類開源模型。

此外，英偉達(dá)在訓(xùn)練市場的主導(dǎo)地位也將面臨重新評估。

部分資料參考：極客公園：《Deepseek又出連招：剛發(fā)布了超越DALL-E3的多模態(tài)模型》，字母榜：《DeepSeek推翻兩座大山》，量子位：《[DeepSeek甚至繞過了CUDA]，工程師靈魂提問：英偉達(dá)護(hù)城河還在嗎？》，Meta財經(jīng)：《關(guān)于幻方私募：當(dāng)AI算法走進(jìn)量化世界，無痛[躺贏]？》，私募排排網(wǎng)：《DeepSeek背后的百億私募大佬基金業(yè)績?nèi)绾�？》，�?jīng)濟(jì)觀察報：《雷軍都來挖人，這家公司想把1%的AI天才藏起來》，半導(dǎo)體行業(yè)觀察：《成就DeepSeek奇跡的芯片，敲響英偉達(dá)警鐘》，貝殼財經(jīng)：《DeepSeek崛起，英偉達(dá)暴跌》，華爾街見聞：《DeepSeek最強國產(chǎn)大殺器？英偉達(dá)一家就沒了近4.3萬億》，甲子光年：《英偉達(dá)市值蒸發(fā)創(chuàng)紀(jì)錄，DeepSeek掀起AI算力革命意味著什么？》

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨產(chǎn)業(yè)丨DeepSeek的壓力給到華爾街，掀起蝴蝶效應(yīng)