DeepSeek冲击下的华尔街：观望还是抄底？ DeepSeek冲击华尔街：投资版图重估

DeepSeek R1等模型的推出引发了全球投资者高度关注，尤其是对华尔街产生了巨大影响。DeepSeek表现优异且算力成本低，致使英伟达股价暴跌，华尔街投资经理焦虑不安。随后分析了这一事件背后的多种因素，如大模型价格战、算力需求的变化等，还探讨了投资者面对此情况是观望还是抄底的不同态度，以及未来热点可能从“铲子”向应用端切换等多方面的情况。

过去一周，DeepSeek R1、字节跳动的豆包1.5 Pro，还有月之暗面的Kimi k1.5模型接连亮相，这可把全球投资者的目光都给吸引过来了。DeepSeek的表现相当出色，而且它的算力成本还不及OpenAI的近1/20呢，就因为这个，英伟达（Nasdaq:NVDA）的股价在一夜之间就暴跌了17%。你瞧，过去这一周里，这几个模型相继推出，真的是引起了全球投资者极大的关注。DeepSeek这个“家伙”，它表现得这么优秀，算力成本又那么低，直接就把英伟达的股价给拉下来了，一晚上就跌了17%呢。据第一财经记者了解到的情况，DeepSeek可把华尔街的投资经理们弄得很焦虑啊。要知道，那些大盘股基金经理大多都重仓科技股呢。美股的七巨头在2024年标普500总回报（25%）里可是贡献了41%啊。虽然DeepSeek只是拉近了和OpenAI o1的距离，还没有超过它，而且OpenAI都已经更新到o3了，但是DeepSeek确实让各界都开始担心大模型的价格战以及算力需求下降这些问题了。经历了那一夜的暴跌之后，英伟达等科技巨头的股价在后面几天又有所反弹了。华尔街也开始更理性地去分析所谓的“中国AI冲击”了。DeepSeek的出现意味着会有更多新的参与者进来，算力的需求不但不会减少，反而会增加呢。不过呢，未来的热点可能会从像英伟达这种提供算力的“铲子”端，转向应用端了，这样一来，更多的AI公司就能从中受益了。彼得·奥本海默（Peter Oppenheimer），他可是首席全球股票策略师呢，在他最新的报告里提到，由DeepSeek大模型引发的股市修正，这可是自去年秋季以来，“Magnificent 7”（七巨头）首次下跌超过3.5%。他说：“在我们看来，这只是一次修正，可不是长期熊市的开始哦。大多数熊市通常是因为预期利润下滑才引发的，这种预期一般是源于对衰退的担忧。我们的经济学家对全球增长可是持乐观态度的，预计未来12个月衰退的概率只有15%呢。我们还预计利率会小幅下调，通胀也会逐步得到缓解，而AI领域里更低价的新进者可能会让大家对这个趋势更有信心。从历史上看，这种宏观经济环境对风险资产是比较有利的。”华尔街基金经理们的心情啊，就像英伟达的股价一样，坐上了过山车。1月28日的时候，英伟达暴跌17%，股价从142美元一下子就跌到118美元了，市值就像丢了一个什么似的；29日呢，英伟达反弹了7%，股价到了128美元附近；30日，股价又大跌4%，到了122美元附近；31日，英伟达股价收于124美元。有个华尔街中盘股基金经理对记者说：“哎呀，不只是英伟达暴跌啊，连电力股都大跌了，真没想到这个冲击会这么严重呢。”还有一位美资投行软件分析师对记者表示：“虽然DeepSeek只是缩小了跟OpenAI o1的距离，还没有超越它，而且OpenAI o1好几个月前就发布了，现在都更新到o3了，但是DeepSeek确实让各界都开始担心大模型的价格战以及算力需求下降这些问题了。”截至1月26日，DeepSeek在美国区的App Store免费榜已经升到第六位了，超过了Google Gemini、Microsoft Copilot等美国科技公司的生成式AI产品呢。DeepSeek发布的推理大模型DeepSeek - R1是以开源形式出现的，它的性能和OpenAl的闭源旗舰模型o1差不多，但是训练成本只有后者的1/20。这一突破啊，不仅让硅谷感到焦虑，还暴露了AI领域长期依赖硬件堆砌和封闭生态的脆弱性呢。DeepSeek的训练主要是基于Meta的开源大模型Llama系列，特别是Llama 2，并且结合了自研优化和大规模训练技术，这样来提升模型的性能。高盛最新提到，到目前为止，市场既奖励了那些在AI上大力投入的公司（像英伟达、微软、谷歌、OpenAI等），也奖励了那些提供工具和基础设施的公司（像英伟达、其他一些公司、Vertiv，以及广泛的一些行业）。然而，DeepSeek模型低成本的这个特点正在动摇投资者对整个AI生态系统的信心，特别是这种低成本模式让大家都开始怀疑未来是不是还需要那种巨额的支出和投资了。有位AI相关的科研人士对记者说：“DeepSeek的原理和OpenAI o1不太一样呢，训练模式区别很大，而且更直观、更能解释得通。DeepSeek因为预算或者高端芯片有限，所以必须优化训练流程，这就是中国‘卷王’厉害的地方了。”早在去年三季度的时候，高盛就发布了多份报告，预警AI开支太大的风险，其中有一份报告叫《生成式AI：太多支出，太少收益？》（《Gen AI：Too much spend, too little benefit》）。可是华尔街好像并不在意，投资者还是继续追捧着“AI资本支出越多、股价就越应该涨”这种说法。数据显示，谷歌、Meta、亚马逊、微软、苹果和英伟达的资本支出总额一直在大幅增长呢。2023年支出总额高达约1600亿美元，2024年的资本支出还会大幅增长，从大约1600亿美元增加到2000亿美元。这种增长把这些企业的大部分增量自由现金流都给消耗掉了。比如说微软吧，预计今年要在资本支出上花费800亿美元，这个数字基本和微软全年的现金流持平了。就算大模型的潜在市场比较大，但是市场投资者看到这个数字之后，心里还是会有点动摇的。根据Brad Gerstner提到的数据，Meta和微软的资本支出已经超过了其收入的25%。苹果和亚马逊则处于中间位置，资本支出大约占收入的10% - 15%。随着纳斯达克100指数年内涨幅被完全抹去，投资者心里现在最大的问题就是：抄底还是观望呢？英伟达还能不能买啊？对于那些观望的人来说，DeepSeek带来的冲击可能会让投资者重新思考AI投资是不是有必要。同时，随着进入门槛的降低，AI领域可能会出现资本雄厚的互联网巨头和初创企业之间的竞争，尤其是最近一些用现有模型极低成本开发的新模型推出之后。高盛对冲基金研究主管Tony Pasquariello在1月28日表示，在过去24小时和客户的讨论中，最关键的问题就是：AI资本支出的有效性和可持续性到底怎么样呢？他说：“回顾历史，我就想问了：如果我们回到1999年，讨论互联网的发展，那时候还没有iPhone，没有Uber，没有脸书等。但是即便这样，如果你在1999年买入纳斯达克指数，接下来它还是暴跌了80%，然后才迎来真正的腾飞。”他还说：“AI不会重演互联网泡沫的崩盘，但是可能会有相似的节奏，就是大量资本支出先进行，而真正大规模的回报可能还需要4 - 5年才能兑现。虽然AI的价值每天都在逐步显现，但是市场还是需要经历一个漫长的兑现周期。”他也提到：“需要说明的是，我仍然坚定看好美国科技公司的结构性优势，某种程度上，这次事件反而可能会进一步增强它们加大AI投资的动力。不过，从战术层面来看，我怀疑接下来的几天，散户投资者可能会急于减仓。对冲基金实际上已经连续数月大幅降低AI相关仓位了，所以这次调整主要取决于个人投资者的反应。”对于那些更倾向于抄底的人来说，在2025年这个时代，应用场景加速普及，对多模态的要求会更高，前期主要是训练侧的算力需求突出，后期则是推理侧的算力需求突出。好多投资经理和分析师对记者说，这样就会产生更多的算力需求，高端显卡仍然是市场的热门，英伟达仍然会是核心主导。有位华尔街资深投资人士冯磊（Mitch Feng）对记者说：“DeepSeek引发的抛售有点过度了，就算一切都是真的，最终各界需要的算力也只会更多。”英伟达被称为“AI淘金潮”下那个“卖铲子的人”，不过未来的热点可能会继续向中下游切换，更多的AI公司将会受益。高盛科技分析师Eric Sheridan和他的团队强调，AI主题的下一阶段演进可能会从基础设施层转向应用层（比如AI智能体、企业应用场景、消费者实用性提升和计算习惯的改变）。这些将会成为未来2025年及以后的关键识别点，从而带来更线性、更能理解的资本回报。具体来说，不同行业的格局会发生变化。比如说半导体行业，因为AI训练计算成本下降的影响，股票抛售压力和估值会受到压力；软件行业呢，会受益于效率提升和成本下降，可能会加速企业AI的采用；互联网/科技行业，AI投资回报和资本支出（特别是基础设施层）会面临更多的审视；运营商方面，短期内可能会面临需求和定价压力，但从长期来看，供应和需求的平衡可能会更健康。所以，在科技巨头里，投行认为，谷歌和Meta相对处于比较有利的位置，因为它们在AI的“应用层”推进方面走得最远。不过，更多的中小企业也将会迎来更多的机会。富兰克林股票团队首席投资官柯蒂斯（Jonathan Curtis）之前对记者说，在应用端会有更多的使用案例出现，就像5G主题从上游基站向下游手机应用扩散一样，也会有更多的科技公司运用生成式AI技术来提高产品或服务的价值。在转型过程中，会有更多市值较低的企业受益，特别是软件和其他一些行业。柯蒂斯认为，“AI泡沫”不是全局性的，尤其是在应用端，部分公司的未来盈利变现能力可能还是被市场低估了。比如Canva、Adobe、Gitlab等应用端公司未来都有比较大的变现潜力，而且它们还没有上市呢。不可否认的是，近两年来，中国AI企业的发展大大超出了预期，DeepSeek的爆红无疑增加了相关主题的吸引力。OpenAI原全球市场应用负责人、还有其他商业战略专家Zack Kass近期对记者表示，早在两年前他就认为，在未来的AI竞赛中，中国不一定会落后，中国可以用更少的GPU构建模型。在他看来，2025年，人工智能的发展可能会进入一个新的阶段，人们会开始真正认同“模型即商品”的理念，即使模型会越来越便宜、更容易获得。这并不意味着不再投资于模型，而是强调多样性和选择的重要性。特别是中国可能不会再纠结于“本土人工智能落后”的观念了，因为前沿模型之间的性能差距正在缩小，用户在体验上几乎感觉不到太大的区别。随着模型逐步趋同，人们的关注点会从“谁的模型更强”转向如何更有效地采用和应用这些模型。高盛则认为，未来AI推理与后训练环节会受到更多重视，推理计算资源需求低于预训练，将成为下阶段增长重点。依托高性能和低成本优势，中国AI企业具备全球竞争力。尤其是在To C应用方面，中国企业具有先发优势，核心盈利模式是广告、订阅等增量收入，最终实现AI应用可持续变现。例如腾讯的微信就是一款“超级应用”，“社交 + 交易闭环”的模式适合AI智能体的发展；字节跳动（豆包）也已经推出32个AI应用，豆包AI月活超7000万，并且已经升级至1.5 Pro版本。在其他一些领域和数据中心领域，围绕芯片、算力限制的地缘政治不确定性依然存在，但是训练、推理成本优化的进展也在提速，机构预计，互联网巨头的云业务和数据中心将受益于持续增长的公共云和AI计算需求，特别是在AI采用加速的背景下。例如，瑞银认为，AI软件及应用受益者包括其他一些公司，它们将受益于AI在云端和前沿计算的加速渗透，其中的大股东小米将在未来3年大规模投资前沿AI与自动驾驶；数据中心受益者则包括VNET，作为中国领先的数据中心运营商，将受益于AI数据中心需求增长，并持续扩大市场份额。不过，瑞银的分析师张维璇日前对记者表示，中美不太一样的是，在美国，在To B、To C端，很多厂商在通过AI做一些改造和革新。“但是在中国，参与到To C端的创业公司会更加积极。To B端的用户目前来看主要是大型国企和部分民企，他们近两年对于IT的支出可能更为谨慎，在AI产品的早期阶段并没有很强的付费意愿，所以可能To C端的进展会更快一些。”

DeepSeek等模型推出影响巨大，使英伟达股价暴跌，华尔街投资经理焦虑，引发对大模型价格战和算力需求等问题的担忧。股价虽有反弹但投资者仍在观望或抄底间犹豫，同时未来热点可能从算力供应端转向应用端，不同行业格局将发生变化。中国AI企业发展超预期且在To C应用方面有先发优势，在全球AI发展格局中有重要地位。