近日国产大模型 DeepSeek R1 发布，引发英伟引发全球关注。达股跌市该模型是价暴一款具备复杂问题解决能力的系统，可与 OpenAI 的值蒸 o1 相抗衡，但其训练成本仅相当于 o1 的发亿 3% 至 5%。据《华尔街日报》报道，引发英伟DeepSeek 最新模型之一的达股跌市训练成本为 560 万美元。

《华尔街日报》提到，值蒸 DeepSeek为训练其V3模型，发亿动用了超过2000个英伟达 H800 芯片集群，引发英伟而训练同等规模的达股跌市模型则需数万个芯片。

分析表明，价暴若更多初创企业能效仿 DeepSeek 取得的值蒸成果，英伟达最昂贵芯片的发亿需求可能随之下降。

据外媒报道，在DeepSeek R1发布后的次日，芯片巨头英伟达股价暴跌16.97%，市值蒸发近5890亿美元（相当于略超过3个AMD或近18个寒武纪），创下历史纪录。福布斯富豪榜数据显示，英伟达创始人黄仁勋的个人财富在周一骤减超208亿美元。

除英伟达外，与AI芯片密切相关的公司也全部遭到重创，跌幅均超两位数。博通下跌17.4%，市值蒸发近2000亿美元；台积电下跌13.3%，市值蒸发逾1500亿美元；甲骨文下跌13.79%；美光科技下跌11.71%。

本周正值科技公司财报密集发布期，苹果、Meta、特斯拉及微软等巨头将于未来几日陆续公布业绩。周一股市下挫使得此次财报发布尤为关键，投资者对“高效模型不仅不会减少，反而会增加算力需求”这一观点的认同度，将在明日的市场反应中得到检验。

有分析指出，AI模型的开发与使用成本持续降低，将进一步推动算力需求的增长。随着AI技术门槛的降低，用户规模与应用生态迅速扩大，带动推理成本下行，进而实现更广泛应用及更大算力需求。

此外，随着大模型的持续迭代与应用领域的不断拓展，对基础算力的需求将持续增长。无论是在通用算力GPU领域，还是在专用算力ASIC方面，相关需求均处于起步阶段。

梁文锋曾指出，DeepSeek所面临的关键挑战并非资金问题，而在于能否获得高端算力的使用权限，尤其在训练前沿人工智能模型时，对特定芯片的需求尤为迫切。

对于 DeepSeek 的迅猛发展，华尔街的看法存在分歧。Jefferies 认为，DeepSeek 在较低计算资源下即可实现与 GPT-4o 相当的性能，这可能对硬件厂商造成不利影响。AI 公司需为其持续增长的资本开支提供合理支撑，否则将可能威胁数据中心收入和利润的增长趋势。DeepSeek 的高效策略，也让 Meta 和微软最近宣布的 600 亿美元资本开支计划显得过于冗余。

不过，花旗认为，即便在领先的人工智能企业中，仍需依靠更高性能的GPU，因为在大规模应用中，这些显卡展现出更优的性价比。比如，Stargate等AI公司当前的资本支出规划，正反映出对高端芯片持续不断的需求。

高盛认为，这一趋势可通过降低技术门槛，重塑科技巨头与初创企业之间的竞争关系。

X平台上一位用户分享了对Deep Seek的冷静分析：