把美股嚇崩盤的中國AI是怎麽回事？

就在蛇年到來之前的幾天，美國資本市場出大事了。

根據華爾街日報、CNN等多家媒體消息：一個成立一年、隻有四個人上社保、位於中國杭州的企業打造的叫做Deep Seek（深度求索）的中國AI橫空出世，迅速超過了ChatGPT成為蘋果商店下載最多的AI工具。

但這還不算是很嚴重，更嚴重的是，據研發這個AI的中國公司，Deep Seek的母公司，幻方量化的老板梁文鋒表示，他們訓練這個AI隻用了580萬美元。

這說明什麽呢？

首先，這個AI的下載數量，說明他已經和矽穀的眾多產品水平差不多，甚至後來居上了，純純的彎道超車。

另外，這個AI是一個純中國公司搞出來的，由於眾所周知的原因，中資企業現在無法獲得最先進的芯片，但他們用相對落後的芯片和隻相當於矽穀那些AI投資的零頭就搞出了與之水平相近的東西來。

這說明矽穀現在花費巨大的資金、使用非常先進的芯片這種研發路徑，可能是錯誤的。

這也就導致了英偉達為首的一係列矽穀的AI概念企業的股票暴跌，其中英偉達的跌幅甚至打破了個股單日跌幅的紀錄。

於是，在暴跌出現之後，驚魂未定的美國投資者們開始研究兩個問題。

第一，Deep Seek的水平是不是真的非常高？他是不是就是像以前的中國高科技產品那樣，隻是對美國同類產品的仿製，用現在流行的說法，叫做套殼和蒸餾。

由於這個問題專業性比較強，咱們就不說細節了，直接說結果。

經過美國多個專業機構的分析，Deep Seek還真不是完全靠套殼和蒸餾出來的，雖然他的核心架構還是基於矽穀現有的東西，但在設計上進行了創新和工藝提升, 實現了運行效率的優化。

也就是說，Deep Seek在科技上並沒有根本性的創新，但在工程學概念上取得了比較大的成功。

如果用汽車產業來打比方的話，這就是好像是德國人發明了內燃機和汽車, 但在具體的生產中，美國人喜歡大排量車，搞出了V8發動機，而日本人卻擅長在汽車工程上做優化, 可以把排量很小的車的性能，做到和美國、德國的車的性能差不多。

所以你不能簡單說日本汽車就是套殼和蒸餾，Deep Seek現在的情況差不多就是這個意思。

但包括馬斯克在內的美國分析人士普遍認為， DeepSeek 的訓練成本是 580 萬美元這件事肯定是吹牛B了。

從公開數據看，DeepSeek聲稱的成本隻是 Meta 的十分之一, 是OpenAI 的二十分之一。

雖然說杭州的研發成本可能會比矽穀要低一下，但580 萬美元在杭州也就是買一套好房子的錢，想訓練出一個世界一流的AI出來，這顯然是有點扯犢子的。

另外，雖然美國訓練AI的造價都是以數十億美元計算的，但那是行業剛開始階段的數據，畢竟那時候是前沿探索階段，需要花很多冤枉錢。而現在美國訓練一個AI模型的成本大概是 2000 萬美元。

如果這樣計算的話，DeepSeek 的成本大概是美國的三分之一，就還不算離譜。

今天，媒體的最新消息出來了，幻方量化在這個項目上的投資並不隻是580萬美元，而是肯定超過5億美元。報道顯示，DeepSeek僅在采購GPU上的花費了就超過5億美元。

馬斯克也認為：deepseek 600 萬美元的訓練成本並不包括之前的架構設計、算法實驗和數據準備。這意味著如果沒有數億美元的前期投入以及強大的硬件集群（如數萬張 A100 GPU 集群）是做不成的。

這種集中力量辦大事的能力，其他團隊是無法簡單複製的。

第二個問題：如果Deep Seek的水平真的是具有世界先進水平的，是不是就意味著矽穀現在的AI研發路徑是錯誤的？也就是說，英偉達這些企業，是不是真的被高估了。

想說明白這件事，需要先簡單了解一下AI的現狀。

總體來說，AI行業現在有兩大流派，一個是以紮克伯格的Meta為代表的開源派，大概意思是他們會公布自己的代碼和模型，提倡大家互相學習、取長補短，目的是推動技術的普及。

還有一個就是OpenAl 為代表的閉源派，他們不公開代碼和模型，強調安全性和商業化，這種模式吸引投資的能力強，Open AI現在每年虧損高達百億美元，而且虧損還在快速上升中。

這使得他們雖然隻是依靠自身的資源，但發展很快，OpenAl是現在AI界公認的龍頭企業，他們的代表作就是ChatGPT。

因此，現階段，閉源派的發展比開源派好，但是他們花錢多，還沒有解決如何掙錢的問題。

而DeepSeek的出現，可以看作是開源相對閉源的一次階段性勝利, 可能會引發開源AI的繁榮，趕超閉源的OpenAl。

不過，OpenAl 這種大力出奇跡的操作雖然現在有點簡單粗暴, 但也不排除他們積累到一定量後又出現了新的質變, 那樣的話，閉源和開源又會再次拉開差距。

不過，在DeepSeek出現之後，美國的AI實驗室未來可能會停止發布最前沿模型，以防止它們被蒸餾。最新消息顯示：微軟和OpenAl已經開始調查，DeepSeek是否在未經授權的情況下獲得了GPT模型的輸出數據。

但正如分析人士說的那樣：對於 DeepSeek-R1 這樣的技術，“貓可能已經完全從袋子裏跑出來了”。

總體來說，DeepSeek以比較低的配置實現了比較高的性能，但從AI過去 70 年發展曆史的經驗來看，算力依然是非常重要的, 未來可能還是。

因此，英偉達這樣的企業的芯片研發產能已經過剩了？是不是他們已經被高估了，這個可能還要作進一步的詳細研究和分析。

不過，隻從技術角度分析，或許還無法徹底搞清楚資本市場的邏輯。尤其是對於已經連續上漲多年的美國股市。包括巴菲特在內的眾多投資人士認為，美國股市已經有比較嚴重的泡沫了。

AI行業肯定是人類科技的一個風口，但這個風口是現在的，還是未來的？這是一個重要的問題。目前看，AI行業並沒有找到合適的盈利模式，包括AI的龍頭Open AI依然在每年虧損上百億美元，而且還看不到盡頭。

這就不得不讓人聯想到本世紀初的互聯網泡沫破裂。

從1990年代開始，投資界就認定互聯網是未來的大風口，於是各路資本紛紛殺進互聯網領域，當時的各種互聯網公司的股價都紛紛上了天。

結果在熱炒了幾年之後，互聯網行業卻始終沒有找到到合適的盈利模式，資本無法承受長期燒錢，於是泡沫破裂，之後引發的美股暴跌，思科的股價下跌了80%。

回過頭看，當年資本認定互聯網行業是風口並沒有錯，但互聯網行業真正的大發展，卻是出現在美國股市的互聯網泡沫破裂之後。

2024 年，美國資本市場中的七大科技巨頭：控股穀歌的字母、亞馬遜、蘋果、臉書、微軟、英偉達和特斯拉的總市值飆升了 46%，而標普 500 指數的整體漲幅也達到了 24%。

相比之下，該指數中其餘 496 隻股票的總漲幅僅為 15%。

今天，美國資本市場中的AI泡沫與美股泡沫正在疊加，這雙重泡沫是不是已經到了該破裂的時候了？

太陽底下沒有新鮮事，一切曆史都是當代史。如今的AI或許也隻是在重複曆史，關於DeepSeek的新聞可能很快就被人淡忘了，因為它充其量隻是個導火索而已。

作者： 老魚君