同一个问题事关DeepSeek和英伟达看国内几个AI大模型不同解答

  为何DeepSeek发布高性价比AI大模型反而刺激了全球英伟达AI芯片涨价？难道不应该是降价才对吗？

  实际上，DeepSeek 发布高性价比 AI 大模型后，英伟达 AI 芯片并未涨价，反而英伟达股价出现了大幅度下滑。出现这样一种情况的原因主要有以下几点：

  降低高端芯片需求预期：DeepSeek 的大模型展示出在较低成本的算力环境下就能实现高效运行和训练的能力。如 DeepSeek-R1 模型能够正常的使用英伟达相对低端的算力版芯片 H800 完成高效训练。这使别的企业看到了降低对英伟达高端芯片依赖的可能性，如果慢慢的变多的 AI 企业效仿 DeepSeek，选择低成本的算力解决方案，那么市场对英伟达高端 AI 芯片的需求量开始上涨可能会放缓，其市场占有率也将面临被蚕食的风险。

  冲击未来营收预期：英伟达的盈利高度依赖于 AI 芯片的销售，其营收增长与 AI 产业对高端算力的需求紧密相关。DeepSeek 等低成本 AI 大模型的出现，使 AI 训练成本大幅度降低，投资者担忧英伟达未来的业绩增长会受到阻碍，尤其是在 AI 训练芯片领域。

  引发行业竞争担忧：DeepSeek 的崛起打破了英伟达在 AI 芯片市场与 AI 企业合作的原有格局。它展示了通过创新的技术路径和商业模式一样能实现 AI 的重大突破，意味着未来可能会出现更多类似的企业和技术出现，加剧行业竞争，从而对英伟达的长期发展产生不利影响。

  改变市场投资逻辑：DeepSeek 的出现促使投资者重新审视 AI 产业的投资逻辑，从单纯追求高端算力的投资转向更看重技术创新和成本控制的企业和项目。资金流向的改变，也使得英伟达等依赖高端算力的企业受到冲击。

  DeepSeek发布高性价比AI大模型并没有直接引发英伟达AI芯片涨价，而是引发了市场对AI芯片需求和价格预期的复杂变化。以下是具体原因分析：

  需求预期增加：DeepSeek的超高的性价比模型展示了AI技术的高效性和低成本潜力，这可能会吸引更多企业和开发者进入AI领域，从而增加对AI芯片的总体需求。根据杰文斯效应，如果AI应用大规模爆发，对GPU的需求数量会增加，而且单个GPU每小时的计算能力创造的价值更多，GPU就具备提价空间。

  长期增长预期：尽管短期内市场对DeepSeek模式可能减少对高端GPU的依赖有所担忧，但从长久来看，AI技术的进步和算力需求的持续增长仍然是大趋势。高盛与花旗等华尔街机构觉得，AI技术的发展将继续推动英伟达等科技巨头的市值扩张。

  垄断优势：英伟达在AI芯片领域尤其是训练环节基本处于独家垄断地位，在推理环节也占据优势。即使DeepSeek的模型减少了对高端GPU的依赖，英伟达凭借其强大的软件ECO和市场地位，仍有可能维持其芯片的高价格和高毛利。

  产品策略：英伟达可能会通过调整产品策略来应对市场变化。例如，推出更适合推理场景的芯片，或者通过优化芯片性能来保持其在AI领域的竞争力。

  短期波动：DeepSeek的出现引发了市场对AI芯片需求的短期恐慌，导致英伟达股价大幅度下滑。然而，这种恐慌情绪可能被市场过度解读，部分投资者可能会在市场调整后重新评估英伟达的长期价值。

  长期调整：市场对AI芯片的需求和价格预期需要时间来重新调整。短期内，DeepSeek的低成本模式可能会对英伟达的出货量和价格产生一定影响，但从长久来看，AI技术的发展将推动芯片需求的持续增长。

  综上所述，DeepSeek发布高性价比AI大模型虽然在短期内引发了市场对AI芯片需求的担忧，但从长久来看，AI技术的发展和市场对算力的持续需求将推动英伟达AI芯片价格的稳定甚至上涨。

  嗯，用户的问题是，为什么DeepSeek发布高性价比的AI大模型反而刺激了全球英伟达AI芯片涨价，这难道不应该是降价吗？看起来有点矛盾，我需要仔细分析搜索出来的结果里的信息，找出可能的原因。

  首先，根据网页1和网页2的内容，DeepSeek的R1模型确实降低了成本，价格比竞争对手低很多，而且性能接近OpenAI的o1。这可能意味着使用更少的算力资源就能达到同样的效果，理论上应该减少对芯片的需求，导致价格下降。但真实的情况是英伟达的芯片反而涨价了，这要进一步探究。

  网页2提到，DeepSeek的成功导致市场对英伟达的高估值产生了质疑，英伟达股价大跌。但涨价和股价下跌似乎不同，在大多数情况下要区分芯片需求和股价的关系。不过网页7提到，英伟达股价杀跌的原因可能包括美国商务部讨论禁售H20芯片，以及市场对算力需求预期的改变。这可能意味着供应受限导致价格上升，而需求端的变化可能复杂。

  网页4的分析指出，DeepSeek的高效模型可能引发杰文斯悖论，即效率提升反而导致总需求增加。例如，蒸汽机提高煤的效率，但总煤耗反而增加。同样，AI模型效率提高可能促使更多应用场景的出现，从而增加对算力的整体需求。这可能解释了为什么芯片需求不降反升，进而推动价格上涨。

  网页9提到，虽然DeepSeek的技术短期内可能缓解算力压力，但长久来看AI对算力的需求仍会增长。算法优化和算力需求是螺旋上升的关系，更多的应用场景和数据增长需要更加多算力。此外，高端芯片如英伟达的GPU在训练端仍然无法替代，可能供不应求导致涨价。

  网页6和网页7指出，DeepSeek的出现加速了AI应用层的普及，中小企业和开发者更容易接入AI技术，这可能会引起推理需求的激增。虽然训练成本下降，但推理需求的大幅度的增加需要更加多芯片支持，尤其是在云端和边缘计算中，这可能推高芯片需求。

  另外，网页7提到DeepSeek通过优化硬件使用，例如修改H800 GPU的通信部分，绕过CUDA生态的限制。这种创新可能促使其他公司寻求类似优化，增加对特定型号芯片的需求，而英伟达可能调整供应策略，导致某些型号芯片短缺而涨价。

  同时，网页4和网页9都提到出口管制的影响，美国可能限制H20等芯片的销售，导致供应减少，而需求依然存在，从而推高价格。此外，供应链的动态调整延迟，芯片生产周期长，短期内无法迅速增加供应，导致供不应求。

  总结起来，可能有几个原因：杰文斯悖论导致总需求增加，推理需求激增，供应链限制和出口管制，和技术创新带来的特定芯片需求上升。这一些因素共同作用，使得尽管单个模型效率提高，但整体芯片需求上升，导致英伟达芯片涨价。

  DeepSeek发布高性价比AI大模型后，全球英伟达AI芯片价格反而上涨的现象看似矛盾，但结合技术、市场和政策等多维度因素，其背后的逻辑可以概括为以下几点：

  DeepSeek通过算法优化大幅度降低了单次训练和推理的算力成本（例如其R1模型的训练成本仅为OpenAI的1/30），但单位成本的下降反而刺激了AI应用需求的爆发式增长。

  短期局部需求下降，长期整体需求扩张：虽然单个模型的算力需求减少，但低成本推动了AI技术在中下游应用（如智能客服、无人驾驶、金融分析）的快速普及，推理需求的规模呈指数级增长。

  类比历史案例：蒸汽机的发明降低了单位煤耗，但工业革命对能源的总需求反而激增。类似地，AI算力成本的下降将吸引更多企业加入AI开发，最终推高整体算力需求。

  DeepSeek的超高的性价比模型加速了AI在端侧（如智能手机、汽车、边缘设备）的落地，而这类场景对实时推理的需求远高于训练。

  推理端对硬件的多样化需求：云端推理需要高吞吐量的GPU（如英伟达H100），而边缘端则可能采取了专用芯片（如TPU、NPU）。然而，当前市场仍以英伟达的CUDA生态为主导，其高端GPU在复杂任务中的不可替代性导致供不应求。

  供应链调整滞后：芯片产能的扩张需要时间，而市场对推理需求的爆发式增长预期（如微软、亚马逊等巨头接入DeepSeek模型）加剧了短期供需失衡。

  H20芯片禁售传闻：美国商务部可能进一步限制英伟达专供中国的H20芯片出口，导致市场对现有库存的抢购和价格抬升。

  全球供应链分化：中国企业因没有办法获得最新芯片（如H100），转而囤积可获取的型号（如H800），进一步加剧了区域性供应紧张。

  DeepSeek的技术突破动摇了市场对“算力需求无限增长”的原有预期，但并未改变长期趋势。

  短期情绪冲击：投资者担心算法优化会减少对高端芯片的依赖，导致英伟达等公司股票价格暴跌。然而，这种情绪反而刺激了企业对现有芯片的“抢购”，以应对可能的供应链中断。

  长期技术博弈：尽管DeepSeek通过工程优化（如绕过CUDA生态的限制）提升了硬件效率，但大模型向多模态、通用智能的演进仍需更高算力支持，英伟达的高端芯片仍是无法替代的底层基础设施。

  DeepSeek的“开源策略”和低成本模型降低了AI开发门槛，但其底层硬件仍依赖英伟达生态。

  CUDA生态的护城河：英伟达的CUDA软件生态和开发者社区优势短期内难以被颠覆，即使算法优化减少了单任务算力需求，企业仍需采购兼容CUDA的硬件以维持开发效率。

  价格战中的“虹吸效应”：DeepSeek的崛起促使更多企业加速AI布局，而英伟达通过提价来平衡市场对其未来盈利能力的预期。

  DeepSeek的超高的性价比模型看似“压制”算力需求，实则通过降低门槛激活了更广泛的应用场景，最终推高了整体算力需求。与此同时，地理政治学、供应链调整和技术垄断等多重因素共同作用，导致英伟达芯片价格短期内不降反升。长久来看，AI行业将呈现“算法优化”与“算力扩张”并存的螺旋上升态势，而芯片市场的结构性分化（如训练端依赖高端GPU、推理端转向专用芯片）有几率会成为新常态。

  无论上述各个大模型回答的结果如何，针对国内现在主流的三个AI大模型，DeepSeek在逻辑推理上似乎更胜一筹。其得出的结论也更接近于市场真实的情况。看来国内一些大模型公司还要继续加油努力啊！国内AI算力大模型的军备竞赛可能会迎来新的高潮。中美AI竞赛也会更加激烈。

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