DeepSeek的革命與顛覆：對美國市場估值的擔憂

DeepSeek 是一家中國人工智慧公司，由梁文峰於 2023 年 7 月創立，他此前曾共同創立對沖基金 High-Flyer。該公司專門開發開源大型語言模型 (LLM)，並憑藉其可與 OpenAI 和 Meta 等老牌公司相媲美的經濟高效的解決方案迅速在人工智慧領域佔據一席之地。

DeepSeek 擁有 200 名員工，主要由北京大學、清華大學和浙江大學等中國知名大學的應屆畢業生組成。該公司更重視技術技能而不是豐富的工作經驗，吸引渴望為克服全球技術障礙做出貢獻的年輕人才。

由於美國的出口限制，DeepSeek 一直在基於不太先進的 GPU 和晶片組開發模型。公司的目標是打造低成本模式，同時實現微薄的獲利。執行長梁志強致力於提升中國在全球人工智慧領域的地位，強調人工智慧發展需要原創而非模仿。 DeepSeek 的重點是開發創新 LLM 並圍繞應用程式建立生態系統。

從長遠來看，通用人工智慧 (AGI) 是 DeepSeek 的主要關注點。 Liang 預計 DeepSeek 將在 2 到 10 年內實現 AGI 方面發揮關鍵作用，主要集中在三個關鍵領域：i）數學與編碼，ii）實際應用，以及 iii）自然語言處理。梁先生預測，從長遠來看，現有的6-7家LLM公司中，最終能存活下來的只有2-3家。

DeepSeek 的主要特點：

• 成本高效：DeepSeek V3 模型總訓練時間為 278.8 萬 GPU 小時，相當於在 2,048 個 H800 GPU 叢集上進行 2 個月的訓練。總培訓費用僅558萬美元。相較之下，Meta 的 Llama3 模型需要 3,930 萬小時的 H100 GPU 訓練時間，這使得 DeepSeek V3 的訓練成本僅為 Llama3 的 7%。這對傳統人工智慧發展經濟學的可持續性提出了質疑。
• 創新模型：DeepSeek 已發布多個AI 模型，包括2024 年12 月的DeepSeek-V3 和2025 年1 月20 日的DeepSeek-R1。數據更少，開發成本更低與競爭對手相比。
• 開源承諾：DeepSeek 強調開源方法，讓研究人員和開發人員可以存取其模型並為人工智慧的進一步發展做出貢獻。

DeepSeek 的推出及其對美國市場估值的影響

2025年1月20日DeepSeek推出R1模型後，美國資本市場受到震動，導致AI主題股票大幅下跌。這對市場來說有何關鍵影響？

i) 未來的 DeepSeek 產品

DeepSeek 的產品發布日期如下：

• DeepSeek V1 – 2023 年 11 月 29 日
• DeepSeek V2 – 2024 年 5 月
• DeepSeek V3 – 2024 年 12 月
• DeepSeek R1 – 2025 年 1 月 20 日

DeepSeek 的產品發佈效率很高，引發了市場對 R2、R3 等未來型號上市時機的擔憂。這些車型的快速發布可能會導致進一步的市場動盪。

ii）競爭與模仿

其他公司能否透過推出功能更強大、更具成本效益的模式來複製 DeepSeek 的成功？有報導稱，大型科技公司正積極從DeepSeek核心團隊中挖角人才，競爭或將加劇。

iii）地緣政治考慮

如果唐納德·川普擔心中國人工智慧可能超越美國，美國會擴大對中國的晶片組出口限制嗎？在市場低迷之後，川普在2025年1月28日的活動中表示，「更便宜的模式對人工智慧產業是有利的」。然而，他的政府於2025年1月21日簽署行政命令，將TikTok禁令的執行期限延長75天，截止日期為2025年4月5日。中國。鑑於 TikTok 仍然是兩國之間的關鍵議題，我們不應預期在 2025 年 4 月之前會出現額外的技術出口限制。

iv) 市場估值擔憂

過去兩年，股市上漲受到人工智慧主題的強力支撐，大多數人工智慧股票都以溢價估值交易。如果美國人工智慧或科技領域無法保持對中國的領先優勢，美國市場的溢價估值可能會消失。

v) 人工智慧股票的波動性

人工智慧主題的股票通常交易擁擠。許多機構投資人和銀行客戶大舉投資衍生性商品，追逐美國科技股。鑑於波動性較大，一些投資者可能被迫拋售。

vi）人工智慧市場的贏家與輸家

一些投資者認為，DeepSeek 將激勵美國科技公司平衡 AI 平台的效能和成本。從長遠來看，向DeepSeek學習可以提高人工智慧投資的回報。然而，改變平台架構可能需要長期的策略規劃和技術調整。

在DeepSeek R1取得成功後，META首席人工智慧科學家Yann LeCun評論說，“開源模型正在超越封閉模型。”因此，擁有開放式 AI 模型的美國大型科技公司，如 META 和 xAI（特斯拉的姊妹公司），可能成為長期贏家，而使用專有模型的 OpenAI 和 Alphabet 等公司可能會面臨挑戰。

值得注意的開源模型

DeepSeek 的成本優勢可能會為現有的 LLM 平台領導者（如 OpenAI）帶來業務挑戰和潛在的估值重置。例如，GPT-4o AI 模型的輸出成本約為每百萬代幣 15.00 美元，而 DeepSeek 模型的成本約為每百萬代幣 0.28 美元——不到 OpenAI 成本的 2%。因此，據多位網路評論人士稱，許多 AI 開發人員正計劃遷移到 DeepSeek。由於微軟是 OpenAI 的主要投資者，且其 Microsoft Copilot 嚴重依賴 OpenAI LLM 模型，因此其估值可能會受到 OpenAI 基本面潛在惡化的負面影響。

資料來源：Perplexity.AI

低成本的DeepSeek模式預計將吸引更多的AI新創企業，進而增加GPU的需求。然而，由於訓練時間和成本大幅減少，對 GPU 的長期需求可能存在不確定性。目前市場普遍預期，英偉達 2026 財年和 2027 財年的營收將分別為 44.5 億美元和 56.1 億美元，年增 51% 和 26%。 Nvidia 必須提供高性能產品來維持現有客戶的成長並吸引新客戶。

總而言之，DeepSeek R1 的推出導緻美國股市大幅下跌，尤其是人工智慧股。我們預計來自 DeepSeek 的競爭將導致潛在的估值下降，這一過程尚未結束。領先的專有 AI 模型參與者，例如 MSFT 和 GOOG，可能會看到其基本面受到負面影響。 GPU 高成長的可見度已變得不確定。投資者應保持謹慎，因為股票投資者目前支付的 SPX 倍數溢價較低。目前，標準普爾 500 指數的本益比為 22 倍，預計將年增 13%。