DeepSeek火爆出圈,全球芯片股集体下跌,英伟达夜盘跌超5%
2025-02-02 10:46:42
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来源:券商中国中国AI界“拼多多”大杀四方!就在刚刚, $英伟达 (NVDA.US)$ 美股夜盘跌超5%, $博通 (AVGO.US)$ 跌近5%。美股期货持续走低, $纳斯达克100指数主连(2503) (NQmain.US)$ 跌超1.8%。与此同时,主导星际之门计划的
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来源:券商中国

中国AI界“拼多多”大杀四方!

就在刚刚, $英伟达 (NVDA.US)$ 美股夜盘跌超5%, $博通 (AVGO.US)$ 跌近5%。美股期货持续走低, $纳斯达克100指数主连(2503) (NQmain.US)$ 跌超1.8%。与此同时,主导星际之门计划的 $软银集团 (9984.JP)$ 股价一度下跌近6%,创下去年11月1日以来的最大跌幅;日经225指数盘中转跌。港股方面, $晶门半导体 (02878.HK)$ 跌超6%, $华虹半导体 (01347.HK)$ 跌近4%, $中芯国际 (00981.HK)$ 跌超3%。

那么,DeepSeek影响究竟有多大?

算力大跌

刚刚过去的这个周末,DeepSeek持续刷屏。DeepSeek发布其R1模型,硅谷一片紧张。在第三方基准测试中,其表现优于OpenAI、Meta和 Anthropic等美国领先人工智能公司。在AIME 2024数学基准测试中,DeepSeek R1的成功率达到79.8%,超越了OpenAI的o1推理模型。在标准化编码测试中,它表现出“专家级”的性能,在Codeforces上获得了2029 Elo评级,并超越了96.3%的人类竞争对手。

更为关键的是,该大模型的成本极低。DeepSeek R1真正与众不同之处在于它的成本——或者说成本很低。该模型每百万个token的查询成本仅为0.14美元,而OpenAI的成本为7.50美元,便宜了98%。而且允许开源。这让华尔街算力板块投资人感受到了凉意。

今天早上, $英伟达 (NVDA.US)$ 美股夜盘率先开跌,跌幅超5%; $博通 (AVGO.US)$ 也杀跌超4%。美股期货持续走低, $标普500指数主连(2503) (ESmain.US)$ 期货跌1%, $纳斯达克100指数主连(2503) (NQmain.US)$ 跌1.8%, $道琼斯指数主连(2503) (YMmain.US)$ 跌0.5%。

DeepSeek火爆出圈,全球芯片股集体下跌,英伟达夜盘跌超5%

与此同时,主导星际之门计划的 $软银集团 (9984.JP)$ 股价下跌超6%,创下去年11月1日以来的最大跌幅。上周,特朗普宣布,OpenAI、软银和甲骨文联合成立“星际之门(Stargate)”项目,在人工智能基础设施方面至少投资5000亿美元(折合人民币约3.6万亿元),创造10万个工作岗位。特朗普称其是“历史上最大的人工智能基础设施项目”。

日股芯片股下挫, 英伟达的测试设备供应商 $爱德万测试 (6857.JP)$ 大跌超8%, $Disco (6146.JP)$ 跌超3%。

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港股方面, $晶门半导体 (02878.HK)$ 跌超6%, $中芯国际 (00981.HK)$ 一度跌超4%,现跌超3%; $华虹半导体 (01347.HK)$ 跌近4%。

DeepSeek火爆出圈,全球芯片股集体下跌,英伟达夜盘跌超5%

A股市场,算力概念股于早盘一度回落。工业富联、寒武纪等龙头股跌幅较大,铜高速连接、CPO、机器人、液冷服务器等方向领跌。分析人士认为,R1的成功可能削弱了市场对AI芯片需求的预期。因为DeepSeek似乎以极低的成本构建了一个突破性的人工智能模型,并且无需使用尖端芯片。这让人质疑投入该行业的数千亿美元资本支出的实际效用。

最新风口爆发

随着DeepSeek热度持续飙升,今天早盘,相关概念股亦大爆发。每日互动20%一字封板,卓创资讯大涨超15%,浙江东方等多股涨停。昨天市场人士就对DeepSeek概念股进行了相关总结,但亦有相关人士表示,除算力租赁相关之外,其他的都“不靠谱”。

有券商研报认为,DeepSeek-R1出圈,建议继续重视应用环节、字节链投资机会。DeepSeek-R1 的最大亮点在于其训练方法,首次完全通过强化学习(RL)训练大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据,这一突破验证了仅通过奖励信号,模型也能发展出强大的推理能力。

分析认为,DeepSeek的性能和定价策略,使得其直接成为OpenAI的有力竞争者,可能阶段性改变AI大模型的竞争格局。尤其是其完全开源的特点,以及显著低于竞品价格的特点,将有望加速国产应用开发及推广。应用层面,类似O系列模型,DeepSeek-R1能够高效解决复杂数学问题,适用于教育、科研等领域,值得关注。

DeepSeek集中代表了算法创新带来的模型优化是具有空间的,在底座模型当前并没有显著代际提升的背景下,算法创新将有望加速缩小国内模型和海外模型的差距,但这一现象暂时也没有办法证明未来对于训练环节的算力需求将下降,近期可以看到海外头部大模型厂商的资本开支计划进一步加大,也是证明。

在此背景下,Agent及端侧可能是2025年应用的重要方向。伴随着OpenAI推出官方Agent,以及字节跳动投入加大,将有望推动AI应用的渗透普及,AI应用可能于2025年从逻辑走向落地。

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编辑/jayden