华尔街怎么看DeepseeK？

摘要：杰富瑞分析师 Graham Hunt 团队指出，由于 DeepSeek 仅需一小部分计算能力就能提供与 GPT-4 相当的性能，这可能会对建设者产生负面影响，因为人工智能参与者面临着证明不断增加的资本支出计划合理性的压力，最终可能导致数据中心收入和利润增长轨迹

华尔街对 DeepSeek 的看法存在一定的分歧。

杰富瑞分析师 Graham Hunt 团队指出，由于 DeepSeek 仅需一小部分计算能力就能提供与 GPT-4 相当的性能，这可能会对建设者产生负面影响，因为人工智能参与者面临着证明不断增加的资本支出计划合理性的压力，最终可能导致数据中心收入和利润增长轨迹走低。不过，他们仍然看好该行业，认为规模领导者受益于不断扩大的护城河和更高的定价能力。

瑞穗则提到，这一情况发生在一个“痛苦的时刻”，市场现在想知道这是否是市场人工智能泡沫破灭的时刻。

花旗分析师 Atif Malik 认为，虽然 DeepSeek 的成就可能具有开创性，但质疑其成就是否是在没有使用先进的 GPU 对其进行微调和/或通过蒸馏技术构建最终模型所基于的底层 LLM 的情况下实现的。尽管美国公司在最先进 AI 模型上的主导地位可能会受到挑战，但估计在不可避免的更严格的环境中，美国公司仍然占据优势，因此预计领先的 AI 公司不会放弃更先进的 GPU，最近 AI 资本支出公告表明了对先进芯片的需求。

伯恩斯坦报告认为，DeepSeek 实际上讨论的是两个模型系列，但价格战的言论足以让 Mag7 本已不明朗的投资回报率雪上加霜。DeepSeek-V3 是一个混合专家（MoE）大模型，通过一系列优化和巧妙的技术，它可以提供与其他大型基础模型相似或更好的性能，但训练所需的计算资源却很少。不过，该分析师 Stacy Rasgon 表示，DeepSeek 训练其 V3 模型所花费的资金可能比其报告的要多，其引用的支出存在误解，不包括与先前研究相关的成本。

也有一些分析师对 DeepSeek 的关注持怀疑态度。例如，Truist Securities 的 William Stein 表示无法知道 DeepSeek 关于 GPU 类型、GPU 数量或训练模型的时间的说法是否属实。

但 CFRA 分析师 Angelo Zino 认为投资者应该认真对待来自中国的创新，因为它使人们质疑当前的资本支出/技术升级速度是否必要，风险加剧可能会导致领先芯片制造商的市盈率压缩。英国投资公司 Peel Hunt 的分析师 Damindu Jayaweera 则认为 Nvidia 的 AI 芯片价格可能会面临压力，但这种转变也可能为 Nvidia 芯片创造更多需求，超越目前大型科技公司对供应的控制。

总体而言，DeepSeek 的出现引起了华尔街的广泛关注和讨论，其性能和成本优势对行业的影响受到了不同观点的审视。

华尔街不同分析师对 DeepSeek 的看法差异较大，主要原因包括以下几点：

● 分析角度和侧重点不同：分析师们可能从不同的角度评估 DeepSeek，例如技术创新、市场竞争、行业趋势、对相关企业的影响等。有些分析师更注重其技术突破和潜在的行业变革，而另一些则可能更关注短期的市场表现或特定企业受到的影响。

● 对技术和市场的理解差异：分析师们对人工智能技术的了解程度、对市场动态的把握以及对未来发展的预测各不相同。这导致他们在评估 DeepSeek 时，对其技术优势、可持续性以及市场潜力的看法存在分歧。

● 利益关联和立场不同：分析师所在的机构或个人可能与相关企业存在不同的利益关联，这可能影响他们的观点和评价。例如，与英伟达等芯片制造商有密切关系的分析师，可能对 DeepSeek 带来的潜在威胁更为敏感。

● 信息掌握和解读的差异：关于 DeepSeek 的信息可能并不完全透明或一致，分析师们依据各自掌握的信息进行分析和解读，这也可能导致看法的差异。

例如，有的分析师认为 DeepSeek 的开源策略和低成本模式将重塑全球 AI 格局，对英伟达等芯片制造商构成潜在威胁；而有的分析师则质疑其能否长期保持技术领先，并担忧其估值是否过度依赖增长叙事。还有分析师认为 DeepSeek 的出现证明了高效的算法和创新的方法论同样能够取得突破性进展，促使市场重新审视 AI 开发中的资源配置；但也有分析师对 DeepSeek 关于 GPU 类型、数量或训练模型的时间等说法的真实性表示怀疑。

总体而言，DeepSeek 的出现引起了华尔街的广泛关注和讨论，其性能和成本优势对行业的影响受到了不同观点的审视。未来，DeepSeek 的实际表现将是验证各种看法的重要依据。