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【荐读】王维嘉:DeepSeek为何能血洗美股?

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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。这已成为当下技术层面的核心问题。

由于钛媒体此前独家发布文章《王维嘉:DeepSeek尚不足以撼动中美AI差距格局》引发了广泛关注与热议,为进一步深入探讨相关争议话题,钛媒体APP特邀王维嘉再度发声,以“DeepSeek为何能血洗美股?” 为主题,分析投资逻辑与市场影响 。本文作者王维嘉系中国科技大学硕士、美国斯坦福大学电气工程博士,早年在硅谷创办美国通用无线通信有限公司,专注于移动互联产业,被业界广泛推崇为无线互联的创始人和理论领袖。还曾荣获深圳市“功勋人物”荣誉。作为硅谷著名企业家&投资家,同时也是《暗知识》的作者,文章来源于“钛媒体”APP。

本文大约4800字,读完约12分钟。

元月27日DeepSeek的出现给华尔街带来巨大冲击,以英伟达为代表的科技股遭受重创,相关高科技板块市值单日蒸发1万亿美元,其中英伟达市值单日跌幅达17%,市值蒸发近6000亿美元,这一跌幅创下美股史上一个公司最大单日跌幅纪录。对于像英伟达这样市值在3万亿美元以上的超级大公司,单日跌幅在5-10%,已经算是暴跌了,这次17%的跌幅可以说是空前。

暴风雨的前夜

那为什么会有这么大的跌幅呢?这背后主要有四个背景因素。

首先,过去两年多,英伟达股价涨幅达到惊人的10倍。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。当市值达到1万亿美元时,不少人认为已经涨到极限。然而,英伟达却不断上涨突破3万亿美元,最高触及3.6-3.7万亿美元。登顶全球市值第一。这种远超预期的增长打破了人们的常规认知,“还能涨到天上去?”是很多人的疑问,这种定势思维使得他们无法深入探究股价持续走高的内在原因。

第二个背景是许多人将当下的情况与2000年的互联网泡沫相提并论,当时,思科股价也曾一路高涨,随后却急剧下跌。但在2000年的互联网浪潮中,存在诸多泡沫现象,例如李嘉诚推出的的china.com,网页仅有一页,上面的链接都无法点开,然而这样的公司一上市就估值数亿美元。那时,大家对于互联网的实际应用和发展方向并不清晰,投资更多是盲目跟风。而今天的AI公司如英伟达有坚实的财务数据在支撑,并非仅靠对未来的想象。

第三个背景因素美国股市投资者结构。在美国股市中,机构投资人占比约75%,个人散户占比25%。在机构投资群体里,约3/4是基于基本面进行长期投资的,而1/4 - 1/5属于对冲基金、量化基金这类快进快出的类型。实际上,股市的波动主要由散户以及量化基金、对冲基金的操作导致。股市震荡的当天,摩根斯坦利、花旗银行等大型金融机构就表示依旧看好市场,并未进行抛售。大量资金的流向变动,其实主要是那些散户和快进快出的基金在起作用。

在股市中,存在着这样一批跟风投资者,他们多是技术派,往往依据特定算法进行投资决策。当股票价格迅速上涨时,他们便受利益驱使纷纷涌入市场;一旦形势稍有不利,又立刻撤离。这次英伟达股价单日暴跌17%,应该以散户、量化基金和对冲基金这类群体的操作为主。

第四个背景因素是市场对各大云服务平台巨额资本投入的疑虑。英伟达股价暴涨,是因为各大公司纷纷巨额投资AI算力,像微软计划投800亿美元,Meta投650亿,其他公司也有大量投入。但市场一直质疑,这么多投资何时才能盈利,每次财报发布时都会有人问这个问题。华尔街投资者缺乏行业一线的切身体会,信息获取也相对间接,所以产生这种怀疑也属正常,就连有投研能力的大行也抱有疑问。从华尔街的大型长期基金到散户,这种质疑普遍存在。

在此次大跌之前,英伟达股价持续处于高位,市场敏感度极高,稍有风吹草动,股价就会下跌。即便英伟达此前多次季报表现优异,盈利和营收均超出预期,但其股价依旧不涨反跌。这是因为许多投资者获利颇丰,一心想着落袋为安,只要市场出现不稳定因素,便选择抛售股票。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Deep seek 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是, 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!

但这个推论是一个静态思维的结果。19世纪英国经济学家杰文斯发现当蒸汽机效率大幅提高时,煤炭消耗量不减反增,原因在于效率的提高使得蒸汽机获得更广泛的应用,造出了更多的蒸汽机。

这个推论也是不懂AI技术发展的表现。目前最好的大模型的能力还远远没有达到AGI(通用人工智能,即AI可以从事绝大部分人类从事的有经济价值的活动)。举个例子,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中等水平的程序员,还会继续准备花10亿美元训练出一个高级程序员,甚至打算花100亿美元训练出一个编程大师。算力=智能=财富,而人类对于财富的追求是无尽的。

散户投资人和一线从业者的三大差距

简单来讲,就是华尔街那些较为浮动、处于泡沫层面的投资人,即不懂技术又对市场缺乏深入理解。从这几天的情况来看,各大公司的态度很明确。从微软CEO到Meta的扎克伯格,他们都表示没有改变未来的投资计划和方向。

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。Meta的AI实验室一直做开源模型,对DeepSeek了解颇深。实际上,自去年7月DeepSeek的V2版本推出后,美国业界就已经关注。但这丝毫没有改变Meta的投资计划。元月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。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。散户和对冲基金在认知上与行业一线从业者存在巨大差距,我把这种差距归结在三个方面,首当其冲的便是信息差。

以微软为例,微软CEO纳德拉决定投入800亿美元,几乎相当于微软一年的全部自由现金流。纳德拉多次强调,这一投资决策是基于对未来营收、盈利的预估,以及手中的订单数据。作为一家全球老牌超级科技上市公司,在没有充分数据支撑的情况下,CEO不可能贸然投入如此巨额资金,董事会也不会允许。同样,扎克伯格等行业领导者做出投资决策时也是如此,像所谓“星际之门”相关的5000亿投资等,他们必然是在对各种信息进行深入分析后才做出的决定 。

然而,散户投资人、量化基金和对冲基金却无法获取这些关键信息,而且他们中很多人对技术也缺乏深入了解。反观摩根斯坦利这类有研究能力的大型金融机构,其观点与一线AI公司一致。比如,Wedbush 有一位叫Dan Ives 的分析师,长期跟踪科技股,在事件发生前的整个周末给25家大公司的CIO打电话询问投资计划是否变动,得到的答复都是毫无改变。

大摩在研讨会上发布的报告中,其负责半导体的分析师表示,他致电相关公司后得到的反馈同样是投资计划不变。由此可见,信息差导致了市场参与者之间巨大的认知差异。当媒体大肆炒作中国出现了像DeepSeek这样厉害的公司,能将成本降至1%时,那些缺乏专业认知、又不在行业内的投资者,便简单地认为未来对GPU的需求会大幅减少,于是赶紧抛售股票。这种简单片面的思维迅速在市场传播开来,这就是信息差带来的影响。

第二个差距,我称之为体感差或现场差。如果把AI发展比作发现金矿,AI公司就如同在金矿现场作业的团队,像微软的纳德拉、Meta的扎克伯格,他们就像是指挥着众多小分队,在不同方向探寻金矿的领导者。这些小分队随时会向他们汇报情况,所以他们对行业实际情况有着最直接、最真实的感受。

反观华尔街的投资者,就算是大型金融机构的分析师,也无法身处行业一线。他们了解情况的方式主要是通过电话询问,这种信息获取的间接性,导致华尔街投资者与行业一线存在认知偏差。因此,即便是那些大型金融机构,面对市场巨大波动时,心里也会忐忑不安。

在事件发生后的第二天,美国Bloomberg、CNBC等财经媒体采访了众多大基金经理,问他们是否抄底,得到的答案都是没有。他们给出是自己是长期投资,目前持有的份额已足够。由此可见,即便这些大行的基金经理具备较强的研究能力和专业知识,面对市场波动时也会有所顾虑。但至少他们并没有像那些散户、对冲基金和量化基金一样,在市场动荡时慌不择路地抛售股票,这就是他们与那些易受市场情绪影响的“泡沫投资人”的区别。

第三个差别是格局差。像Meta的扎克伯格、英伟达的黄仁勋、Sam Altman,以及Anthropic的Dario Amodei,他们心怀宏大理想,着眼于长远的行业远景。他们的投资决策受这些宏大愿景驱动,并且因为自身丰富的经验、所处的行业地位,周围信息流通顺畅,使得他们能从大格局出发看待行业发展。与之相比,散户的境界与之截然不同。散户大多更关注短期利益,对行业长期趋势缺乏深入理解和判断,很难像这些行业领军人物那样从宏观角度规划投资。美国有许多经验丰富的长期投资人,一旦他们看清局势,有的会保持持仓不动,甚至还有人选择加仓。这就凸显出格局上的巨大差异。

下一步最重要的问题是什么?

所以简单讲这次能对华尔街造成如此冲击,主要是前期英伟达和芯片相关产业涨幅过高,投资者一直伺机抛售变现、落袋为安。而DeepSeek的出现如同黑马,普通民众此前闻所未闻,虽然大型外部公司早有了解,但对于华尔街的普通散户而言十分陌生。这给他们带来了巨大的不确定性,于是纷纷撤离。在撤离过程中,市场出现空方被打爆、ETF使用两三倍杠杆等情况,引发踩踏,造成股价加速下跌,英伟达股价因此单日暴跌17%。

实际上,在暴跌后的第二天,英伟达的股价回升了不少,但目前仍处于低位,市场观望情绪浓厚。当下市场主要的疑虑在于,虽然英伟达今年业绩大概率无忧,但明年业绩是否会受影响尚未可知。这一问题又一次涉及到杰文斯悖论。以火车烧煤为例,过去烧1吨煤火车能行驶10千米,如今效率提升10倍,1吨煤能跑100千米。火车公司成本不变,行驶里程增加,利润就提高了10倍。这时煤炭价格该如何变化呢?假设煤矿开采者看到火车公司利润大增,将煤炭价格提高一倍,火车公司依然会购买,因为即便煤炭涨价,公司利润仍有5倍的增长空间。在芯片领域,算力就如同煤炭。煤炭价格涨一倍,火车公司仍能赚5倍,这说明在产业链中,利润不会只集中在一个环节。技术创新后,利润会向产业链上游的不同环节扩散,在AI领域,利润就有向芯片环节转移的趋势。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。在AI芯片领域,英伟达在训练环节基本处于独家垄断地位,在推理环节目前也占据优势。但如果未来AMD、英特尔以及众多新创公司推出的产品在价格上与英伟达相当,那么英伟达芯片的价格必然会下降。

尽管市场对芯片的整体需求量可能上升,但英伟达产品价格的下滑会影响其利润。反之,要是英伟达凭借软件生态系统等优势,在推理领域继续保持领先,其芯片就能维持高价格和高毛利。

近期,博通股票的回升幅度超过英伟达。这表明市场认可了杰文斯效应中关于数量增加的观点。博通开发的定制芯片主要供微软、谷歌、亚马逊等大型云厂商内部用于自有业务的推理(如谷歌搜素)。市场认为,受DeepSeek的影响,推理需求将会增长,所以博通的股价得以回升。

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。这已成为当下技术层面的核心问题。相关从业者和投资者都需要聚焦这一问题,才能更准确地把握下一步行业发展和投资方向。 ■

文章来源于“钛媒体”APP

责任编辑:刘菁波

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