DeepSeek｜从逻辑上去看对英伟达的影响
DeepSeek｜从逻辑上去看对英伟达的影响
2月4日，英伟达市值在27号暴跌近17%后，仍在持续走低。这一轮下跌源于DeepSeek的横空出世，这家来自中国的AI公司，其技术表现竟能与OpenAI相媲美，这一消息让市场大为震惊。尤其是当DeepSeek宣布可以用600万美元就训练出一个性能可以和OpenAI最新的模型一较高下的模型时，一个貌似简单明确的推论在市场快速传播：未来不需要那么多GPU了！
背景
英伟达市值27号暴跌近17%后，直到今天还在一直走低。如今，业界真正关键的问题已不再是DeepSeek能否将模型成本降低10倍以及是否不再需要芯片，而是英伟达的芯片在推理方面相较于定制芯片和其他竞争GPU有哪些优势。
说起DeepSeek，搞股票的人应该都不陌生，它是幻方量化团队搞出来的“副业”，产品上线之初的时候我就看了一下，因为我平时会用一些免费的AI工具去做一些信息提炼，所以当时用的时候我可没想到一个月之后这玩意居然能把英伟达的股价砸下来这么多。
一、杀逻辑
这是一次典型的在情绪催化下的杀逻辑的案例，公司股价下跌一般有三个原因，分别是1）杀业绩；2）杀估值；3）杀逻辑。杀业绩很简单，就是业绩不好，一般出现在财报发布之后，杀估值就是估值回归一般出现在估值虚高的公司上。
英伟达的估值其实并不算高估，虽然它的股价这2年翻了10倍，但它的高增长也是实打实存在的，按照最新一期发布的业绩看：
英伟达在2024财年的总营收为609亿美元，同比增长了126%，净利润率为48%。随着A/H100等高毛利产品的持续出货，公司的盈利能力逐季提升。非公认会计准则（Non-GAAP）的毛利率达到了76.72%，同比增长了15.8个百分点。净利率为48.9%，同比增长了32.7个百分点。
因为它的产品性能领先的性质产品的溢价非常高，所以公司的净利润也很高，英伟达公司的市值在27号下跌之前还保持在3万亿美元的水平。比微软略高一点点，仅次于苹果的3.4万亿，所以算下来的话PE差不多是48左右的样子，考虑到他之前的增长率估值给的不算高，一路飙升的股价让没有仓位的捶胸顿足而屡屡踏空，让有仓位的惶惶不安准备随时落袋为安。所以英伟达的这次下跌不是杀业绩，也不是杀估值，而是杀逻辑。
而这次，一家来自中国、此前鲜为人知的DeepSeek公司，其技术表现竟能与OpenAI相媲美，这一消息让市场大为震惊。尤其是当DeepSeek 宣布可以用600万美元就训练出一个性能可以和OpenAI 最新的模型一较高下的模型时， 一个貌似简单明确的推论在市场快速传播：未来不需要那么多GPU了！
因为DeepSeek的出现打破了大家对行业的认知，之前，大家认为AI的核心竞争力是算力芯片，只有把算力先堆上去，才能搞出领先的AI产品，但DeepSeek的产品上市之后，大家发现相比于算力来说要有没有可能算法更重要，就算是使用算力低的普通芯片一样能做出领先的AI产品，所以这个时候市场对于英伟达的投资逻辑就变了，如果算法比算力更重要的话，那公司找来就不用花那么多钱在硬件设备上了。
对于英伟达来说，高算力顶级芯片的市场需求短期就会下降，各大客户可能都会调整明年的预算，减少公司在算力芯片上的投资，加大对算法团队的资源，不管未来实际是不是这样，但是在27号当天市场的逻辑是这样的，逻辑会立刻反映到股价上，我们在27号的晚上就能看到英伟达和台积电市值下降了15%，其实我认为这个是对英伟达影响并没有那么大，如果市场因为情绪问题继续下跌的话，反而会产生一定的机会。
二、英伟达如何做大做强
1.游戏
作为曾经的it从业者和早年游戏玩家，最开始是从游戏领域知道的英伟达，早期的显卡被称为A卡和N卡，A卡就是ATI的显卡，后来被AMD收购了。N卡就是英伟达，由于N卡对游戏性能支持比较好，所以大家都喜欢买N卡来打游戏。
2.挖矿
本来英伟达只是一家it设备类公司，市场需求主要是游戏玩家，结果从2016年开始比特币开始暴涨，大家开始用显卡来挖矿，结果显卡这种产品除了能用于计算机视觉领域之外，居然被动开拓出了矿机新的消费市场。此时业绩主要虚拟货币挖矿需求的影响，业绩规模还停留在300亿美元左右，虚拟货币炒得比较火的时候，用显卡挖矿的需求就会提高，然后它的业绩和市值就会大涨。
公司的市值增长速度明显高于业绩的增长速度，那段时间公司的平均PE在70左右，在当时的情况下有点高估了，更何况在22年下半年业绩还出现了几个季度的同比下滑，结果就是当年英伟达的市值从7,500亿不到一年的时间又暴跌回3,000亿，跌幅超过60%。
（当时比特币的价格大概大概是800美元左右，换算成人民币的话差不多6000块钱，从那个时候开始我就已经意识到比特币已经广泛用于黑色产业的交易，后续比特币的价格一直水涨船高，当时最高点是2017年底大概2万美元一枚。24年高点10万美金一枚）
3.AI算力
紧接着ChatGPT于2022年11月30日推出后迅速走红。具体来说，它在发布后的短短五天内就收获了100万用户，推出仅仅两个月后，月活跃用户就成功过亿。之后国内大厂纷纷跟进。AI行业一下又把英伟达的市场需求带起来了，这次AI的研发热度几乎所有的互联网大厂都进场了。
在掘金队伍中，英伟达“卖铲子”卖的不亦乐乎。相比于之前游戏玩家和币圈的小众互联网大厂的AI产品对英伟达芯片的需求就非常的大，给几个数据：
截至目前，世界五大科技公司的2024年拥有的算力，以及2025年的预测：
微软有75万-90万块等效H100，25年预计达到250万-310万
谷歌有100万-150万块等效H100，25年预计达到350万-420万
Meta有55万-65万块等效H100，25年预计达到190万-250万
亚马逊有25万-40万块等效H100，25年预计达到130万-160万
xAI有10万块等效H100，25年预计达到55万-100万
随后我们也可以看到从2023年二季度开始，英伟达的业绩和市值均一飞冲天，短短两年的时间里，公司的业绩从280亿的规模直接冲到了1000亿市值方面的增长则更加夸张，直接从3,000亿暴涨到3万亿的规模，10倍的上涨，公司的市值一跃超过微软，成为美股市值排名第二的公司，距离市值第一的苹果也仅有一步之遥，这个时候公司的需求已经由原先的计算机视觉领域和矿机领域变化为AI市场的算力需求。
英伟达的产品作为算力第一梯队的高性能芯片产品，在AI行业持续火热的背景下，之前市场认为这个业绩增长是可以持续的。
在前两天这波股价下跌之前，英伟达的PE大概在48左右，我们看这个英伟达的业绩和利润的趋势图，如果未来能够继续保持这样的增速，那现在的PE其实不算特别贵，但现在新的问题来了，就是随着低成本研发出来的DeepSeek可能面试市场短期内认为英伟达可能保持不了这样的业绩数了，因为DeepSeek的面世，让大家意识到光靠对硬件这种大力出奇迹的方式，可能并不能带来AI产品断崖式的领先，未来的胜负手可能在算法层面，这个就跟硬件关系不大了，DeepSeek的优势并不在性能上，而是在成本上，仅用了600万美元，并没有使用很强算力的芯片，在这种资源投入下做出来的大模型就能媲美之前几百亿搞出来的东西。
三、DeepSeek训练成本恐被低估
报告原文：
网页链接
以上截图来自微信公众号：APPSO，作者：appso，原文标题：《万字揭秘DeepSeek ！这个创新让全世界疯狂复制，顶尖AI人才年薪千万，训练成本被低估》
成本优势是一项非常大的竞争优势，但是刨除算力成本，DeepSeek取得初步成功的还有四大优势：一是大幅度降低了AI大模型的开发成本；二是算法创新；三是开源；四是大幅提高了算力利用率，所以才对AI界造成了这么大的影响。
此前的600w刀的成本争议中，盖棺定论了硬件没那么重要，所以大家觉得就没有必要再花费那么多成本去买英伟达的高算力芯片了，市场就会认为英伟达的业绩高增长无法持续。已经看到不少有关于公司做空英伟达的新闻出来，先不管这个新闻的真实性，起码这代表市场在炒作这件事，甚至有人怀疑这是幻方量化的一次做空行为。它的主要业务还是搞金融，刚好顺势可以把英伟达的股价打下来。（当然也就是当段子听听😂）
四、英伟达短期利空，长期利好
目前各家大模型的能力，都还没有办法达到AGI的水平（具备像人一样的高层次智能，能够进行复杂的推理、学习、感知和决策）。DeepSeek的出现不会促使头部公司减少算力投入，反而在为研发提效。
举个🌰：原来一亿美元训练出来的AI模型能做点简单的编程序，现在效率提高后1000万美元就训练出来了。但我还会继续花1亿美元训练出一个高级水平的程序员。技术越牛，需求越疯！DeepSeek省下的算力成本，只会让巨头们砸更多钱去训练“超级AI”。
1月24日，扎克伯格在Facebook上宣布，Meta将投入650亿美元用于AI基础设施建设，主要用于购买芯片和建设数据中心。值得注意的是，这一决策是在他知晓DeepSeek相关情况之后做出的。
1月28日微软发布季度财报，CEO明确表示将继续原来的800亿美元算力投资计划。
花旗分析师认为，DeepSeek发布后，把针对计算成本的讨论上升为一个“关键话题”。但他们表示，美国科技公司不会放弃对先进芯片的拥有，美国政府宣布投入5000亿美元的“星际之门”AI基础设施项目也重申了对先进芯片需求的认可。
这就凸显出一个显著差异：身处行业一线的从业者，与华尔街那些易受市场波动影响、存在“泡沫”的投资者截然不同。举个🌰：就像是一个经验丰富的农夫和一个只在书本上读过农业知识的投资者。农夫知道什么时候播种、什么时候收获，他的决策基于实际的气候、土壤条件和作物生长情况。而投资者可能会因为市场上某种作物价格的短期上涨而盲目投资，没有深入了解农业的实际运作。所以我们得看看农夫的现在在做什么。
根据半导体研究公司SemiAnalysis的报告，1月20日DeepSeek R1发布之后，部分云服务平台的GPU每小时价格上涨，原因在于现在计算一小时所创造的价值是原来的10倍，GPU价格涨一倍，使用者也能接受，这是双方对利润的分配。
从杰文斯效应来看，如果AI应用大规模爆发，对GPU的需求数量会增加，而且单个GPU每小时的计算能力创造的价值更多，GPU就具备提价空间。对于英伟达来说，其芯片能否维持高毛利，关键并非模型效率发展，而在于能否像当下一样保持独家垄断地位。
所以从以上的信息差来看，DeepSeek的出现对英伟达来说是一个短期的利空，因为它暂时证明了 AI产品在算力上搞“大力出奇迹”可能并不是正确的选择，不禁开始反思以Open AI为代表的堆算力的思路是否真的是AI发展的最优路径。但长期看DeepSeek的出现对英伟达来说应该是利好，如果DeepSeek成功经验是可以复制的，那么会降低整个行业的成本，低成本的优势是推广会变得非常容易，未来潜在的市场规模可能会比之前预想的更大。
这次DeepSeek可上线展现出来的算法领先在成本优势上短期内到达了其他的大模型水平，但技术追上来没有那么难，其他AI团队会马上开始对你进行研究抄袭，it行业都是这样的，技术领先很容易通过抄袭的策略来解决。（之前的我老板对产品团队的要求就是这样提的：我们不追求创新，因为创新是要承担失败的风险的，会造成公司的成本额外的上升，所以公司的策略就是技术落后半步，然后保持对行业领先技术的嗅觉，只要有其他团队出现创新的东西💡，并且在市场上取得成绩了，我们马上跟进抄袭就行了😂）。
这样的话公司的综合成本和风险都能降到最低，而产品竞争力也只是落后一点点，可以通过降低价格或是提供其他优质服务来弥补。
DeepSeek的优化代码，美国佬分分钟就能“白嫖”！OpenAI手握顶级算力，在DeepSeek的开源方案基础上优化后，立马造出“Pro Max版”。
2025年1月29日凌晨阿里云通义千问旗舰版模型Qwen2.5-Max正式发布，在借鉴DeepSeek思路基础上，又加上了自己的积累，并称其性能优于 GPT-4o、DeepSeek-V3 以及 Llama-3.1-405B。当天股价迅速拉升6.7%。而上周，月之暗面联合字节跳动发布了新的推理模型。
如果一个算法真的具有领先优势的话，追上并不是什么难事，极端一点的话直接开高价点对点去挖他的团队骨干，追赶的过程一定比我们预想的要快很多，但是英伟达在算力芯片上的产品领先就没那么容易追赶了，软件好抄袭，硬件是没办法抄的，芯片制造这一块我们目前还是一个被卡脖子的状态，（不是唱衰我们芯片哈，只是讲一个现实存在的问题）。所以等其他大模型在算法调整过来的时候，原先的芯片算力领先还是实打实存在的，如果大家都用上相同的算法，这个差距还能拉多大有没有可能最终的上限还是要看芯片的算力，这次的DeepSeek它的出现目前来看是极大程度降低了行业的准入门槛，DeepSeek的开源就算使用算力的普通芯片也能做出相对好用的产品，这个就像金字塔的形态一样，之前只能有金字塔顶端那些互联网巨头才能玩得起这个东西，但现在的话可能处于中间位置的技术公司也能参与到AI行业的建设中来。
AI行业参与的玩家变多了，对于行业的发展是比较大的利好。另外对于中低端芯片的市场也扩大了很多，这对于我们国家的芯片行业是一个很大的利好。由于芯片行业的特性，芯片的行业竞争格局是“赢家通吃”的那种，只要产品能够保持领先，就能获得绝大多数的市场份额。
我们现在在高端芯片制造上还存在落后的情况，但在低端芯片上绝对可以给西方大国一点产能上的震撼，其实我觉得这个事儿影响更大的是在场外，而不是那几个公司的股价。
总结一下
1.DeepSeek对于英伟达这样的算力芯片公司是短期利空，短期大家看到的现象就是它打破了AI行业的产品逻辑，算法的重要性可能在算力之上。
2.DeepSeek使用的算法或许能弥补算力上的差距，如果具备高算力的公司也用这套方法，会不会取得更好的结果，在算法相同的情况下，最后还是要靠算力来拉开差距。
3.DeepSeek目前展现出来的优势是成本优势，用600万刀的小成本做出了媲美几百亿成本的大模型，成本的降低有利于行业的规模化发展，长期看是利好整个AI行业的，英伟达作为行业的头部公司也应该是受益的一方。
4.DeepSeek的诞生可能证明AI领域算法的重要程度要高于算力，一定程度上可以缓解美国在芯片行业上的垄断，给到国内芯片供应商一些机会。
我先把这个观点先记录下来，等过几个月之后再回来复盘。