人工智能 (AI) 领域的投资者，尤其是那些专注于 NVIDIA 的投资者，正在感受到中国公司 DeepSeek 令人不安的突破的影响。他们最新推出的 R1 AI 模型引入了模型训练的新范式，并显著降低了资源需求，从而在整个市场引起了连锁反应。
DeepSeek R1 模型：改变 AI 训练和市场动态
如果您还不知道人工智能市场正在经历的动荡，尤其是围绕 NVIDIA 的动荡，那么这篇文章可以作为您的参考指南。DeepSeek 最近推出了一款能够以极低的财务资源进行训练的人工智能模型，这再次引发了人们对所谓“人工智能超级周期”可持续性的争论。DeepSeek R1 的培训成本令人震惊，挑战了人们对人工智能投资的现有看法。
R1 是一款开创性的开源大型语言模型 (LLM)，它采用了独特的训练方法，与同类产品截然不同。与其深入研究技术方面，不如强调 R1 的机制采用“思维链”方法。这意味着，对于每个提示，AI 都会描述得出结论所采取的步骤，让用户能够识别处理过程中可能出现错误的位置。
此外，DeepSeek R1 采用了“强化学习”这一机器学习策略，模型通过与环境交互进行学习，并最大化正确输出的奖励。这种方法与 OpenAI 的 GPT-O1 形成鲜明对比，后者主要依赖于监督学习和大量数据集，这大大增加了训练成本。
尽管存在普遍的误解，但传闻中的 DeepSeek R1 训练成本为 560 万美元的说法具有误导性；这个数字仅反映了最终模型的运营成本，而不是其开发过程中产生的全部费用。鉴于中国对访问先进 AI 计算基础设施的限制，DeepSeek 选择不披露其全部功能，这导致专家猜测他们可能拥有可比的，甚至更优越的技术。
$NVDA – 马斯克暗示 DEEPSEEK 显然拥有比声称的更多的 NVIDIA GPU
由于美国出口管制，埃隆·马斯克和亚历山大·王表示 DeepSeek 拥有大约 50, 000 个 NVIDIA Hopper GPU，而不是他们声称的 10, 000 个 A100。拥有 xAI 经验的马斯克同意王的说法……
— *Walter Bloomberg（@DeItaone）2025 年 1 月 27 日
从财务角度来看，R1 的运营成本大约比 OpenAI 的 GPT-O1 的输入和输出代币相关成本低五倍。这种差异在市场上引发了一波不确定性和好奇心。然而，重要的是要对 DeepSeek 的技术进步保持乐观的态度。
不可否认的是，NVIDIA 从 AI 计算资源中获得了强劲的收入增长，而 OpenAI 等行业巨头继续利用比 DeepSeek 更优越的技术。如果 DeepSeek 可以在有限的计算能力下取得这样的成果，想象一下配备先进技术的公司的能力。这种情况可能预示着 AI 行业将迎来更光明的未来。
NVIDIA 的 CUDA 生态系统仍无对手，这意味着我们正处于 AI 潜力的顶峰。DeepSeek R1 的出现并不意味着 AI 炒作的结束；相反，它照亮了行业内尚未开发的潜力领域。尽管 DeepSeek 的进步导致 NVIDIA 的市值大幅缩水超过 3000 亿美元，但随着对形势积极因素的认识逐渐显现，市场预计将重新调整。
随着 Meta、谷歌和亚马逊等公司加速其 AI 计划，专家表示，DeepSeek 的成功最终可能会让人们对 NVIDIA 和整个 AI 格局的前景更加乐观。
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