这个英伟达的老多头清仓了，这样看DeepSeek的影响
发布日期：2025-03-07 07:14 点击次数：111
三想注：本文咱们一个字齐没写，全文齐是DeepSeek AI对于Citrini Research本日最新著述的解读。好意思国这家投研机构是英伟达的历久投资者，同期也在24年6月加入了A/H半导体的交游。
DeepSeek输出的内容我是一个字齐莫得改，以致标题加粗这些排版责任也齐是AI作念的。我把DeepSeek的想考过程也划一图进来了，世界不错感受下。图片可能有点糊，主如果微信压缩的原因，我把著述英文原文和这篇AI解读一谈发了，世界不错对比下。
因为我也想多望望DeepSeek的想考过程，是以也多问了几个视角，分袂是：作家先容-》中语标题（我给它文档的时候忘了发标题，靠它我方团结的）-》推选语-》全文翻译-》内容框架
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作家先容：
中语标题（我上传文档的时候忘了发标题）：
推选语：
全文翻译：
本周，来自中国东谈主工智能开导商深度求索（DeepSeek）的两个全新开源模子激发全球关注，其性能已可比好意思OpenAI和Anthropic的顶尖基准水平。
咱们对此并不感到就怕。执行上，自旧年夏日起，咱们就预期中国在硬件受限的配景下和会过架构创新达成突破：
“通过专注于依赖更少英伟达（NVDA）式硬件的商量标的，他们可能找到杰出面前范式的新次第。
但必须承认，这将是一场艰巨的构兵。英伟达的最初上风弘大，好意思国制裁更是难以跳跃的缺乏。干系词，从中国崛起为科技超等大国的历程中，咱们学到最进犯的一课是：弥远不要低估他们。”
《Citrindex一周年申报》，发布于CitriniResearch.com，2024年6月
讥诮的是，这些模子的成本效用却吓坏了投资者，并为那些急于宣告“AI飞腾遣散”的东谈主提供了弹药。但无论是看空者已经看多者，齐未收拢问题的中枢。
效用普及是善事，而英伟达并不等同于AI。英伟达仅仅为感奋大言语模子（LLM）的弘大算力需求提供要害硬件，并在此前的AI武备竞赛中成为最中枢的赢家。
自2023年5月初度隐敝AI规模以来，咱们历久聚焦于“铲子与镐头”（即“AI更动第一阶段”）的投资计谋。
在贸易化旅途和产物赢家尚未纯真时，咱们取舍押注已知确实定性——财力淳朴的超大限制云厂商将在硬件和数据中心基础设施上插足数百亿好意思元。微软（MSFT）和Meta（META）最新上调的老本开销指引标明，这场培育飞腾仍未放缓。
但链接以‘畴昔AI形态不解，因此默许投资基础设施’为借口正变得越来越贫苦。尽管已往两年咱们的重点在此，但咱们的投资逻辑从来不是‘数据中心’。咱们不成因留念已往的得胜而残忍工夫演进。从一启动咱们就宗旨：AI基础设施完善后，大言语模子将走向商品化和民主化，从而开启下一阶段的产物开导与真实场景愚弄。
咱们还预期，大言语模子的商品化将成为第二波AI投资的要害象征——从基础设施转向愚弄产物。在此过程中，中国通过捏续普及LLM效用或挑战CUDA生态/考试专用芯片（ASIC），仍将演出进犯扮装。
无论获胜已经盘曲，深度求索（DeepSeek）的突破齐是AI演进中的进犯进展，投资者需警惕其潜在影响。
别只听我说，以下是微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）的不雅点：
更低价、更优质的模子可能照实会冲击那些依赖老本开销膨大估值的公司，但对AI贸易化却是一大利好。事实上，考试成本（以及较小程度上的推理成本）过高历久是AI软件盈利的最大缺乏。大要通过顶级开源模子的民主化，需求将再次杰出供给。
无论这场申辩消逝何如（咱们后续将真切探讨），咱们愈发确信：AI投资的第二阶段已拉开帷幕。
但在真切照看前，先来了解深度求索（DeepSeek）究竟是什么。
深度求索（DeepSeek）（傻瓜版）深度求索（DeepSeek）发布了两款新模子——DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，以及名为“R1 Zero”的指示集，其性能与OpenAI和Anthropic的顶级产物不相荆棘。这些模子在酬酢媒体激发颤动，不仅因其才能并排以致杰出有名系统，更因其API调用成本仅为敌手的零头。
12个月前以致6个月前，深度求索（DeepSeek）对好多东谈主而言仍名不见经传。但这不料味着他们是“业余玩家”——该公司领罕有百名工程师，并插足巨额资金与时分（仅预考试成本就达600万好意思元）。其自研的DualPipe GPU通讯系统和其他定制优化工夫，权贵普及了硬件效用，从而缩小了考试成本。
部分高深感源于猜测：深度求索（DeepSeek）可能精巧囤积了巨额禁售GPU（他们照实领有好多），或中国正在发动一场通晓战（PsyOp）并伪造数据。
在分析投资影响前，本文需使用巨额术语。鉴于读者并非AI商量员，咱们特邀一位AI行家协助简化解释。以下是中枢要点（如我一般的“傻瓜”也能看懂）：
深度求索（DeepSeek）的商量东谈主员想考据：能否在不依赖海量数据或复杂用具的前提下，权贵普及数学解题AI的才能？
他们以已罕有学解题才能的模子（Qwen2.5-Math-7B）为最先，摈弃传统东谈主工标注数据的监督学习，转而选拔强化学习。该工夫虽非新事物，但此前效果远未如斯惊艳。
设想一下：每当AI答对问题就奖励一颗“金星”——这种简便的反馈机制指点AI捏续优化解题计谋。更惊东谈主的是，他们仅用8,000谈数学题就完成了考试，而其他团队经常需要数百万题。
此外，他们未使用复杂的监督用具或多层反馈轮回，系统逻辑极致恣意：“谜底正确=获取奖励。”尽管看似纰漏，该AI的发扬却杰出了依赖海量数据和复杂进程考试的模子。
深度求索（DeepSeek）还融入多项巧想——如压缩内存占用、同期展望多组象征（token）——以极高效完成考试。这意味着他们无需堆砌奋斗GPU即可达成顶尖性能。此类突破缩小了成本门槛，讲明小团队若考试次第适当，仍可与行业巨头竞争。
总之，深度求索（DeepSeek）讲明：无需多半资金、硬件或东谈主工侵犯，也能打造擅长复杂任务的AI。对于他们执行插足的争论已不足轻重——通过聚焦强化学习与效用优化，他们展示了资源有限仍可创造遒劲模子。
他们公开了全部考试次第和代码供他东谈主复现，所谓“审查担忧”显得特别。最终后果是一个可土产货运行于两台Mac Mini的轻量版模子，性能却比好意思Anthropic和OpenAI。
该过程称为“模子蒸馏”（model distillation），即考试微型“学生模子”师法大型“老师模子”的从容推理逻辑与输出。
深度求索（DeepSeek）（工夫小白版）深度求索（DeepSeek）的创新大幅精简了考试与推理进程。默许选拔8位浮点精度（FP8），团结分块计谋、多象征展望和键值（KV）索引压缩工夫，其GPU需求仅为行业巨头的零头。
其搀杂行家（MOE）架构允许在单个模子中集成海量参数，但每次推理仅激活部分参数。举例，6710亿参数的DeepSeek-V3可在耗尽级GPU上运行，因为典型推理任务仅需约370亿参数激活。
此想路并非草创。
谷歌早在2021年头的论文中已通过Switch Transformer建议雷同认识。但由于考试不踏实、多行家路由效用低下、难以适配耗尽级硬件等执行挑战，该决策未获世俗愚弄。
但R1模子讲明，该工夫能灵验达成专用模子的自动调优。无需监督微调的大限制强化学习使模子通过试错自行进化。在某些东谈主眼中，这重构了LLM开导的想维时势。
更少参数、更智能的考试、更优的推理，且要害是实足无需东谈主类反馈。
此外，这大要为冲突英伟达的把持撕开一谈裂口。深度求索（DeepSeek）的PCIe架构标明，他们无需依赖NVLink或每节点8张网卡。
未被充分关注的是深度求索（DeepSeek）的R1 Zero指示集（致意AlphaZero）。他们讲明，仅凭强化学习即可达成推理时的计算扩展（即“想考/反想”），实足无需东谈主工监督微调。
这自己已裕如劝诱东谈主，同期也印证了OpenAI此前声称“这仅仅言语模子”（无东谈主信赖）的不雅点——R1 Zero未使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）等复杂机制。
R1 Zero的“想考过程”常显得毫无逻辑：不仅闲静切换言语，以致生成对东谈主类就怕想的文本。但这有其合感性：模子仅仅管制于全局耗费函数最小值，输出象征实质上是为东谈主类事业的临了一层步地。
简言之，R1 Zero通过“破解”耗费函数找到了一种更优的想考时势。
斗胆推测大要东谈主类可读性并非LLM推理的最优解，某些场景下以致组成遏制。这为AI代理（Agent）的照看增添了新维度：是否需要在现存用具之上构建专为AI交互贪图的新愚弄层？
R1模子还引入了另一维度：比好意思顶尖OpenAI模子的强壮想维链推理才能。与Anthropic或OpenAI的封锁路子不同，深度求索（DeepSeek）不仅预防公开工夫细节，还选拔宽松许可供任何东谈主复现。
其V3模子在搀杂精度考试和MOE耗费尖峰遏制上均取得突破，极大缩小考试成本。这再次印证：OpenAI的“仅仅言语模子”声明并非烟雾弹。
透明性揭示了他们何如通过纯强化学习与悉心贪图的奖励函数（而非海量标注数据）指点模子生成从容逻辑，并撑捏自我半途修正。
他们还添加了言语一致性查验，确保即便模子将复杂任务明白为多步，最终输出仍明晰连贯。
咱们历久耐性恭候LLM商品化的发令枪，以致断言这是AI愚弄普及与智能代理（Agentic AI）升级的必要前提。就怕的是，这一溜折点竟来自中国——此前AI规模被觉得由少数西方巨头主导，如今中国实验室已踏进顶尖行列！
此类进展（西方或将跟进）可能预示畴昔不再有破坏的“新模子”，拔帜树帜的是系统间大限制互相考试、捏续优化与递归自我校阅。此进度将加快至萧洒东谈主类收尾，最终咱们以致无法实足团结其优化谋划。
Qwen 1.5b r1蒸馏版在某些推理任务上杰出GPT-4o和Claude，这绝阻碍残忍。开源驱动的AI推理民主化后劲相通值得疼爱。
影响那么，这是一场中国的通晓战吗？
咱们觉得其临了一次考试的公开数据确切，因其可被复现考据。但总资源插足可能存在误导性，论文已近乎昭示这小数。
但效用的飞跃不必置疑。
周末酬酢媒体哄传“深度求索（DeepSeek）遣散英伟达芯片需求”的不雅点是谬妄的。不外，土产货运行的蒸馏模子将更普及，这对英伟达组成利空（咱们已清仓的部分原因），但同期对AI全体发展与用例扩展是弘大利好。开源是深度求索（DeepSeek）的主动取舍。
这一切让咱们愈发确信：中国在ASIC（专用芯片）上的突破将重塑硬件时势（并解答了咱们此前对于“中国会否用ASIC并吞市集”的疑问——谜底是敬佩的）。
咱们链接看好中国半导体产业（尽管对好意思国的乐不雅程度略有下调）。
咱们觉得的畴昔走向至少，市集对中国AI的悲不雅情谊可能遣散。这对咱们有益——咱们已布局中国积极进展，并强化了“中邦原土半导体将在ASIC上突破”的不雅点。
咱们最初于2024年5月将中国AI公司纳入投资组合，并在旧年10月的《忧虑之墙再添一砖》申报中加倍押注。
以下是它们迄今的发扬：
其次，若用具成本着落，AI代理时期将加快到来。在现存愚弄层之上构建专为AI交互贪图的新层（对东谈主类就怕想）可能是最优旅途。布局那些有望构建或整合海量代理的公司是奢睿之举。咱们信赖，沿用“第一阶段”基础设施计谋（先广撒网，再随趋势纯真缩窄范围）将再次成效。
但对于AI自己已谈得够多。我知谈你们齐在问：“这对英伟达意味着什么？”
看空逻辑不言而谕：效用普及将减少对GPU的需求——已往两年全球云厂商的老本开销狂欢正基于此。这一风险已被充分订价。
较少被照看的是另一种情景——深度求索（DeepSeek）可能成为英伟达的利好。
英伟达的看多逻辑：杰文斯悖论
“目下咱们不错领有更多AI。”
——Dylan Patel, SemiAnalysis
大要开源与蒸馏模子将催生更多AI初创公司，而算力效用的普及最终被激增的需求吞吃。
推理成本已呈深度通缩趋势，但市集并未因此心焦。
看多逻辑是：老本开销看护不变，但模子性能远超预期。为什么？
因为咱们并非按需优化——算力扩容只会刺激需求同步增长。更大限制的集群仍将培育，但消逝可能是加快进入“矩阵时期”。此外，中国竞争的胁迫可能进一步刺激好意思国巨头加大插足。
咱们的态度咱们对此关注不高——只需望望市集对“半万亿好意思元天际投资”公告的反应：武备竞赛的下一阶段形态或将不同，且未被订价的增量老本开销空间已极小。
这是咱们清仓英伟达的原因——风险申报比不再具备劝诱力。
正如咱们在《2025年25大交游》中所写：
“咱们信赖，2025年英伟达的主导地位将靠近实质胁迫。这些胁迫大要尚未贸易化，但会成为叙事的一部分，迫使估值模子反馈风险。尽管其仍领有弘大竞争上风（且可能持续），但咱们觉得英伟达的风险申报已不再诱东谈主。
AI考试与推理责任负载的商品化或将在来岁成为现实，鼓舞对高性价比决策的需求，尤其是在市集渡过面前爆发性增长阶段后。”
这还未筹商炒作周期中的市集面容——咱们无疑正处于这一周期中。
在炒作巅峰期，无需首要变故即可激发波动，只需担忧——对过度培育、订价权丧失、利润率下滑或竞争的担忧。咱们多数东谈主在投资AI时并非行家，得胜不代表市集真实团结工夫。
心焦随时可能爆发并导致暴跌。
但有一件事必须明确：
开源、高效且商品化的LLM对AI发展极其有益，将加快真实场景中的AI愚弄与创新。
互联网的基石是车库里的极客，更多开源意味着更多极客，进而催生更多AI产物与用例。以下是咱们面前的布局。
投资计谋退换咱们的AI投资组合有何变化？
您可通过Citrindex表格的“近期变动”标签检察退换笃定。
中枢退换标的：正如咱们在第一阶段广撒网（买入120家潜在数据中心受益者，随趋势纯真淘汰60-70%），咱们觉得目下应从第一阶段转向第二阶段。
咱们作念空SMH（半导体ETF）以增捏可能受益于开源与AI代理爆发的标的，同期关注那些可能因“第二阶段需构建专为AI代理交互贪图的新层”而获益的公司。
归根结底，第一阶段或会持续，但第二、三阶段的非对称收益后劲更大。主要风险在于这些公司可能掉队或被取代，但咱们对中国软件板块仍具信心——智能代理仅仅精雕细镂。
以下是新增的潜在第二阶段受益标的及原理：
建议重温咱们最初的《AI受益框架》与《AI赢家/输家》申报。尽管部分不雅点已过期，但在更新通晓时归来框架仍有价值。
全文框架：
本文起原：三想社，原文标题：《英伟达的好意思国老多头，何如看DeepSeek的影响》
风险教唆及免责要求 市集有风险，投资需严慎。本文不组成个东谈主投资建议，也未筹商到个别用户特等的投资谋划、财务情景或需要。用户应试虑本文中的任何意见、不雅点或论断是否恰当其特定情景。据此投资，背负自诩。