DeepSeek，突传重磅！
作者丨孔海丽 编辑丨骆一帆黎雨桐 市场动向方面，2月3日，港股蛇年首个交易日，三大指数一度猛烈下跌，随后触底反弹，截至收盘，恒生指数微跌0.04%，报20217.26点；恒生国企指数涨0.03%，报7384.11点；恒生科技指数涨0.29%，报4737.46点。 受DeepSeeK利好提振，港股AI概念股、芯片股全天走强。其中阿里巴巴涨超6%，中芯国际涨超10%，金山云大涨超31%股价创历史新高。 从2024年12月发布V3大模型，到最近推出R1模型和多模态模型Janus-Pro，DeepSeek持续出圈，形成了全球AI界甚至整个科技圈的“DeepSeek现象”。 多次采访马斯克等AI企业家的知名播客主持人莱克斯·弗里德曼（LexFridman），用了一个词叫做“DeepSeek时刻”来描述，“我认为5年后它仍将作为科技史上的关键事件被人们铭记。” 网友让DeepSeek作诗图/潮新闻 DeepSeek不仅提供了新的AI技术路线，更重要的是，它在硅谷和华尔街联合主导的AI叙事铁墙上撕开了一道口子。 但我们在自豪和兴奋之余，还是要保持清醒的头脑。且不说，在资金、技术、人才等方面， 在“DeepSeek现象”推动下，未来的算力图景，并非单一曲线绘就。 一方面，像DeepSeek这样的产品，更高流量、更低开发和消费成本，可能带来AI应用的突然爆发，这是所有从业人员梦寐以求的场景。 另一方面，当训练成本下降刺激更多公司入场，消费者应用呈指数级增加，催生AI生态链全面繁荣，芯片需求将迎来超乎预期的增长。 硬币两面，恰好构成了算力命题的悖论。 业内人士援引腾讯之前发布的白皮书，AIAgent应用要实现跳跃式增长乃至爆发，必须闯过三关：场景渗透率大于15%、任务完成度大于80%、用户信任度大于60%。 仅以信任度为例，此前Gartner的一项抽样调查显示，64%的人表示，不希望在客户服务中使用人工智能。 目前AIAgent应用的技术能力仅满足简单场景，如客服、日程管理等。而复杂决策如医疗咨询、法律建议等，仍存在难以填补的缺陷。AI最大的应用场景是教育、医疗、金融等，但是，误诊率5%的AI医生看病，依然很难被接受。就好比，无人驾驶比人类更安全，但无人驾驶每出现一次事故都会被凝视被放大。人类对AI的信任，只是处于初始水平，此外还面临着各国隐私保护法规、用户习惯、能源约束、技术路线分歧、多智能体协作、伦理困境等方面的挑战。 业内此前预计，要到2026年前后，才将出现AI信任度的分水岭（大于60%）。“DeepSeek现象”会不会加快这个时间表的到来？现在没有人能够断定。 有人说，2025年将是AIAgent应用元年。而DeepSeek通过异构计算架构、CPU+FPGA+ASIC混合部署和动态负载均衡算法等创新，将单位算力产出提升2倍多，这是否意味着它探索的技术方向将打破算力垄断，导致算力过剩？ 这关系到算力现状。其特点是严重不均衡。一是地区不均衡。北美尤其是美国占据了全球算力最大份额，其次是中国，但高端算力基本集中在北美。 二是供应不均衡。通用算力芯片厂商主要是英伟达，占据70%以上份额，2025年其GPU销量预计可达700万块；BSIC芯片的主要厂商是博通和Marvell，合计占有超60%的份额；云计算方面，谷歌、微软、亚马逊占据全球65%的市场份额。这就是大家所说的算力垄断。 三是企业不均衡。微软、Meta、谷歌、亚马逊、xAI几大巨头目前囤积的算力总共约合355万块等效H100，这还不包括AI新贵OpenAI在内。其他经济体企业能拿到的芯片量，无法与之相比。 算力供需还存在结构性错配的问题。从纵向看，随着多模态应用的普及，推理侧的算力需求增速已经超过训练侧，但算力还主要布局于训练侧，调整需要一点时间；从横向看，大量算力被消耗在数据清洗和模型调试等非核心环节。 以大模型算力为例。2024年下半年以来，大模型算力已经从训练向推理转移，其中占据推理算力市场最大份额的，仍然是英伟达。 《中国算力发展报告（2024）》援引援引IDC报告，截至2023年四季度，英伟达GPU全球市场份额达95.9%，英特尔和AMD在CPU市场合计占比89.2%。英伟达通过在CUDA和GPU两端同时发力，构筑了软硬协同的护城河。有人说DeepSeek通过架构革新，绕开了CUDA，冲破了它的护城河，这其实是误读。多位专家研读DeepSeek公开（开源））论文后表示，V3、R1的底层架构仍然是基于CUDA生态建构。 至于算力过剩，短期内不存在，整体上仍然是供大于求。《中国算力发展报告（2024）》援引中国信通院数据，截至2023年底，全球算力规模同比增长40%，但以CPU为代表但芯片年性能提升不足15%，无法满足视频、图片等非结构化数据的处理需求。赛迪智库2024年初测算，2023年中国智能算力需求达123.6EFLOPS，但智能算力供给规模仅为57.9EFLOPS，严重供不应求。“DeepSeek现象”目前看来是增加了而不是减少了硬件需求。比如，32G的英伟达RTX50系显卡，近半个月涨势凶猛，最高已经炒到了6万元以上。其中部分原因在于，消费者购入RTX50显卡去做DeepSeekV3、R1本地化部署。 既然DeepSeek尚未突破硬件限制，所做的也是巨人肩上的创新，但为什么还是引起美国AI巨头的焦虑甚至恐慌？ 从表层看，美国AI巨头嗅到了危机，不是因为技术被超越，而是实现目标的技术路径变了，新创企业有了更多选择。就像燃油车时代比拼的是发动机，电动车时代比拼的是电池管理技术。DeepSeek证明了硅谷堆硬件堆数据的路线不是唯一选择，高效用好现有资源同样能打。 DeepSeek省钱省力的R1模型发布时，刚好是OpenAI、软银、英伟达等科技巨头宣布5000亿美元算力基建——星际之门计划的时间段，放在这个背景下对比来看，美国AI巨头的刺痛感就更强烈了。 一位资深AI观察人士告诉21世纪经济报道记者，DeepSeek发起的这场“效率革命”，是AI发展从技术理想主义转向工程实用主义的标志性事件。它证明了，在现有硬件和物理约束条件下，通过计算拓扑结构优化获得的边际收益，远高于单纯增加芯片数量的线性增长。 这解释了为何美国AI巨头会产生战略焦虑的深层因素——当工程创新能力开始在AI竞争中脱颖而出，硅谷长期主导的技术先发优势就面临重估，而且它也将带来AI叙事的重估，背后是资本和资本市场的重估。 宏观趋势研究学者、经济学家DavidWoo近日接受访谈时表示，过去两年，人们一直在谈论美国经济的“例外主义”，而AI是推动这一论断形成的重要因素。美股市值占全球资本市场的份额达63%，其中ChatGPT出现后的两年，就增加了10个百分点，而七大科技巨头又占美股市值的25%。这些巨头正是依靠AI技术的强大优势巩固了它们的地位，从而间接巩固了美国资本市场的优势地位。 因此，AI与美国科技巨头、资本市场其实是捆绑在一起的，也正是硅谷和华尔街联合主导了全球AI叙事。 如今，来自东方的神秘力量DeepSeek向这套AI叙事发起了冲锋。全球科技和资本领域持续10多天的热烈反应，可以从侧面解释科技巨头的焦虑和资本市场为何如此紧张。截至2月3日美股盘前，英伟达股价自1月24日以来已跌去20%。当然，这不排除是投资者市场（避险）情绪的短期波动。 前述资深AI分析人士认为， 在现实层面，DeepSeek也揭示了一个残酷的真相： 如果跳开地缘政治谁赢谁输的问题，仅仅着眼于行业本身，商业本质在于，赚钱的公司才能活下去。当资本泡沫退去，或许我们会发现，技术强大固然重要，但应用和生存才是企业当下的现实，也是所有AI企业的必答题。 从“谁能烧钱造最大模型”，过渡到“谁能用最少钱办最多事”；美国依然掌握着最先进的芯片，但中国找到了更省钱的玩法——这才是DeepSeek重新书写的AI叙事。 毕竟，不是所有新创企业都像OpenAI、xAI动不动就能融资到60亿美元。正是在这个意义上，DeepSeek的技术路线，受到全球大批AI企业的效仿，其开源策略受到全球研究机构的称赞，其价格策略引发全球消费者的热捧。 高效率低成本的技术创新，加上全球关注的巨大流量，让DeepSeek赢得了宝贵的时间窗口。这是堆积美元也难以买到的，也是OpenAI、Anthropic等AI新创企业羡慕甚至嫉妒的。 如果说2023年是生成式AI元年，那么2024年及之后更长的时间则是AI大模型的应用落地爆发周期，AI大模型从技术浪漫走向产业应用，推动生产效率提升、业务场景拓展与增长。 面向未来的产业探索之路，不仅需要指南针，企业更需要导航仪， 《激活：AI大潮下的新质生产力》 主编：秦朔 出版社：中信出版社 现在，21君给大家谋福利啦，免费送书！ 在本文留言，获得 我们将在本文留言区公布获奖名单哟~获得赠书的小伙伴记得按照时间留下你的地址。 本期编辑黎雨桐