隨著中國人工智慧初創公司 DeepSeek 在模型訓練方面的創新方法威脅到傳統的 GPU 密集型開發模式,人工智慧行業正在經歷一場正規化轉變,引發重大市場反應和行業影響。
![]() |
---|
DeepSeek 的效能監控突顯其創新的人工智慧訓練方法 |
市場影響和估值損失
Nvidia 於2025年1月27日經歷了史上最大單日市值損失,股價暴跌近17%。公司市值蒸發了5,888億美元,被迫讓出全球最有價值公司的位置給 Apple 和 Microsoft 。這一戲劇性下跌波及整個半導體行業,費城半導體指數出現自2020年3月以來最大跌幅。
指標 | 數值 |
---|---|
Nvidia 股價下跌 | -16.86% |
市值損失 | 5,888億美元 |
DeepSeek 訓練成本 | 557萬美元 |
DeepSeek 模型引數 | 6,710億 |
使用的GPU數量 | 2,048個 H800 |
![]() |
---|
Nvidia 股價因 DeepSeek 的顛覆性技術而暴跌 |
DeepSeek 的革命性方法
DeepSeek 已經證明,使用顯著較少的計算資源也能開發出高效能的人工智慧模型。該公司僅使用2,048個 Nvidia H800 GPU ,以557萬美元的成本訓練了其6,710億引數的模型,相比之下,訓練類似規模的 GPT-4 模型估計花費了10億美元。他們的 R1 模型以約三十分之一的運營成本達到了與 OpenAI 最新產品相當的效能。
![]() |
---|
DeepSeek 創新的模型訓練方法旨在顛覆傳統人工智慧開發模式 |
行業影響和市場反應
AMD 迅速利用這一發展,宣佈將 DeepSeek-V3 模型與其 Instinct MI300X GPU 平臺整合。這一合作關係,加上 ROCm 開源框架,對 Nvidia 的 CUDA 生態系統主導地位構成了直接挑戰。華爾街分析師對長期影響看法不一,有些人認為這是對 Nvidia 商業模式的根本威脅,而其他人則認為先進的 GPU 硬體仍然是人工智慧開發的必需品。
DeepSeek R1 API 定價 |
---|
輸入令牌(快取命中):每百萬令牌1元人民幣 |
輸入令牌(快取未命中):每百萬令牌4元人民幣 |
輸出令牌:每百萬令牌16元人民幣 |
未來展望
儘管市場反應強烈,Nvidia 仍保持著顯著優勢,包括對高階晶片生產的控制、CUDA 生態系統鎖定效應,以及對 TSMC 的 CoWoS 等先進封裝技術的優先使用權。然而,DeepSeek 的突破錶明,未來的人工智慧開發可能不會完全依賴於大規模 GPU 叢集,這可能使先進的人工智慧能力更加普及,同時重塑行業的成本結構。