【DeepSeek】AMD火速-站台-DeepSeek 利空英伟达？美国私募 - GPU市场格局或被改写！

　　距离深度求索（DeepSeek）推理大模型DeepSeek-R1发布已经过去近一周时间，开源模型DeepSeek-V3也已经发布了近30天。然而，在海外社交媒体平台上，甚至华尔街，DeepSeek的热度才刚刚开始。

　　1月24日，在国外大模型排名Arena上，DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第叁，其中在风格控制类模型（StyleCtrl）分类中与OpenAI o1并列第壹。

　　就在Arena放榜之后，全球关于DeepSeek的讨论再次升级，美股市场 人工智能 （AI）的狂欢，也开始在DeepSeek的影响下哆嗦。

　　DeepSeek-V3在仅使用2048块H800 GPU的情景下，完成了6710亿参数模型的练习，成本仅为557.6万美元，远低于其它顶级模型的练习成本（如GPT-4的10亿美元）。因此，一些人认为，DeepSeek可能会推翻英伟达在AI硬件领域的主导地位。

　　而就在1月25日，英伟达的“老对手”AMD还火速为DeepSeek“站台”，宣布全新的DeepSeek-V3模型已集成至AMD InstinctGPU上。

　　美国私人投资基金Noah's Arc Capital Management认为，DeepSeek-V3模型的突破明显降低了AI培训成本，使AMD GPU成为比英伟达更具有成本效益的替代品，增强了AMD的市场地位。

　　DeepSeek成“美股最大要挟”？

　　OpenAI的成功来自“大力出奇迹”路线，以规模作为大模型的制胜法宝。但这也让AI大模型的发展陷入了一个怪圈：为追求更高的性能，模型体积不断膨胀，参数数量显现指数级增长。这种“军备竞赛”型开发模式，造成了惊人的能源消耗和训练成本，难以为继。受大模型训练的高昂成本拖累，OpenAI在2024年的亏损额可能达到50亿美元，业内专家预计到2026年其亏损将进一步攀升至140亿美元。

　　DeepSeek的低成本意味着，大模型对算力投入的切实需求可能会从训练侧向推理侧倾斜，即未来对推理算力的切实需求将成为主要驱动力。而英伟达等硬件商的传统优势更多聚焦在训练侧，这可能会对其市场地位和战略布局发生影响。

　　海外媒体Vital Knowledge，德国世界报知名市场评论员Holger Zschaepitz，都不约而同地把DeepSeek称之为“美国股市最大的要挟”。网络社群里，越来越多的人把DeepSeek与近期英伟达的回调联系在一起——1月24日，英伟达股票价格大跌3.12%，创下公司在年初CES展产品不及预期表现后的最大下下跌幅度度。

　　美股大V“THE SHORT BEAR”在社交媒体上表示，DeepSeek创造了一个AI巨头们的苦难时刻，而投资者务必对此敲响警钟，“根据红杉，美国AI公司每年务必发生约6000亿美元收入来支付其AI硬件费用。但现在看来，这种冒险行为变得越来越没有利益可谋求。”

　　海外知名财经博客Zerohedge1月24日撰文称，DeepSeek的出现和其廉价的练习成本，正在对美国此前宣布的5000亿美元AI基建计划形成巨大的打击。

　　分析师：英伟达的业绩指引很关键

　　1月26日（周日），拥有20年行业经验的数据分析师Itai Levitan在一篇题为《中国DeepSeek会推翻英伟达么？》的文章中称，英伟达即将发布的财报将极为重要，投资者应高度关注管理层的评论，尤其是关于AI领域的竞争风险；如果DeepSeek是一个真实的要挟，那么其可能会出现在英伟达的业绩指引或财报中，尤其是在其 数据中心 领域。Itai Levitan认为，衡量DeepSeek影响的最佳方法便是观察英伟达后续的股票价格。

　　Itai Levitan指出，如果把英伟达比作iPhone的话，那么DeepSeek便是“廉价智能手机”。在智能手机行业，廉价替代品的出现无疑改变了苹果的市场份额，尤其是在新兴市场，这同样适用于英伟达。不过，这决定于DeepSeek能否复制英伟达的生态系统，还是仅仅在价格和性能上展开竞争。

　　对此，1月25日，摩根大通分析师Joshua Meyers在标题为《通过DeepSeek的叙述思考——风险是真实的么？》的研报中写道，虽然目前还不清楚DeepSeek在多大水平上利用了High-Flyer的约50k hopper GPU（与OpenAI据信正在训练GPT-5的集群规模类似），但似乎很有可能的是，他们正在大幅下降成本（例如，其V2模型的推理成本据称是GPT-4 Turbo的1/7）。DeepSeek推翻性的主张是“更多的投资其实其实不等于更多的创新”，这一主张开始在美国AI领域引引关注。

　　不过，在Joshua Meyers看来，这（DeepSeek的低成本）其实其实不意味着（AI领域）扩张的终结，也不意味着不再需要更多的算力，更不意味着投入最多资金的一方不会获胜（24日扎克伯格还大幅提高了Meta 人工智能 的资本支出）。相反，这似乎将强逼我国的竞争对手提高效率：“DeepSeek-V2能够达到令人难以置信的练习效率，在所需算力只有Meta的Llama 3 70B 1/5的情景下，其性能比其它开源模型更好。另外，DeepSeek-V2训练所需的算力是GPT-4的1/20，而性能却相差不大。”如果DeepSeek能够降低推理成本，那么其它公司也将不得不效仿。

　　AMD火速“站台”，美国私募：DeepSeek或改写GPU市场格局

　　就在1月25日（周六），英伟达的“老对手”AMD还火速为DeepSeek“站台”，宣布全新的DeepSeek-V3模型已集成至AMD InstinctGPU上，并借助SGLang进行了性能优化。此次集成将助力加速前沿 人工智能 应用与体验的开发。

　　1月21日，美国私人投资基金Noah's Arc Capital Management发文称，DeepSeek-V3模型的突破明显降低了AI培训成本，使AMD GPU成为比英伟达更具有成本效益的替代品，增强了AMD的市场地位。在DeepSeek-V3开发的关键阶段，利用AMD ROCm软件和AMD Instinct GPU加速器，进一步巩固了与AMD的长期合作。

　　AMD还表示，将继续基于AMD Instinct GPU上基于CK-tile的内核，对DeepSeek-V3的性能进行优化。AMD Instinct是AMD的 数据中心 GPU品牌。Instinct产品线面向的是加速深度学习、人工神经网络和高性能计算/GPGPU应用。

　　Noah's Arc Capital Management认为，AMD今年（2025年）每股收益预计为4.99美元，这一预期处于AMD历史预期PE区间的低端。市场预计AMD盈利增长将远远慢于其规模更大的竞争对手英伟达，尽管AMD在GPU市场还没有达到规模。

　　另外，AMD曾屡次上调2024年AI GPU的销售指引，将预测从20亿美元提高到50亿美元。这表明AMD在不断增长的AI GPU市场中的地位正在加速提升。虽然AMD的传统业务（即CPU和GPU）仍然拖累着公司估值，但Noah's Arc Capital Management认为，随着更多轻量级的大模型训练和推理集群的建立，这个核心AI GPU业务部分将在未来5到十年内非常有价值：“DeepSeek的确改变了GPU集群的设置方式，AMD应该从中受益。”

　　Noah's Arc Capital Management还指出，DeepSeek证明，不再需要最卓越的芯片来训练大模型，“DeepSeek-V3模型是在英伟达H800上训练的，这是英伟达为中国客户定制的速度较慢的GPU。然而，AMD的MI 300X GPU在关键基准测试中表现优于H100。因此，DeepSeek可以在AMD GPU上支持最卓越的模型训练。”

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