周一，全球股市风云突变，DeepSeek公司的突破性进展颠覆了“AI发展需高额算力投入”的传统认知，导致算力产业链上的“卖铲人”——高性能GPU和ASIC芯片制造商遭遇集体重挫。

截至发稿，算力领域的两大巨头英伟达和博通股价均暴跌超过15%，形成鲜明的“双跌”局面。同时，台积电、阿斯麦、东京电子等产业链上的其他关键企业也纷纷走低。此外，今年表现抢眼的“AI+电力/核电”概念股同样未能幸免，包括星座能源、Vistra能源、GE Vernova、Oklo和NuScale能源在内的多只大牛股盘中跌幅一度触及20%，市场恐慌情绪蔓延。

（英伟达、博通、星座能源日线图，来源：TradingView）

此番暴跌的根源在于，AI行业的领军人物纷纷在网络上发声，称DeepSeek找到了一种在极低成本下训练出与OpenAI等巨头性能相当大模型的新途径，且该途径可在全球范围内复现。这一消息传至华尔街，立即引发了对科技巨头估值合理性的广泛质疑。

更令市场担忧的是，过去两年美股市场的涨幅主要依赖于少数几家科技巨头。分析师们原本已勉强接受这些公司利润增速慢于股价的现状，导致其估值持续高企。而今，DeepSeek的突破无疑是对高估值逻辑的沉重打击。

然而，面对AI牛股集体大跌的残酷现实，仍有部分多头分析师坚持认为，不应将DeepSeek的成就单纯视为整个行业的利空。例如，美国候任贸易部长卢特尼克创办的投资银行Cantor Fitzgerald就向客户通报了其研究团队的最新研判：中国大模型的崛起，尽管对算力需求较低，但更有可能为高端GPU开发商和数据中心建设者带来繁荣。

Cantor半导体行业分析师C.J. Muse领导的团队在报告中指出：“在DeepSeek发布V3大模型时，市场曾对算力需求感到极度焦虑，并担忧GPU需求达到峰值。但我们认为这种看法与事实相去甚远。实际上，这一进展非常‘看涨’，因为AGI的实现似乎更近了一步，而杰文斯悖论（Jevons paradox）将促使AI行业需要更多的算力，而非减少。”

杰文斯悖论是上世纪中期的经济学概念，指的是技术进步提高了资源使用效率，但因成本下降导致需求增加，最终资源消耗速度上升。这一悖论在能源领域广为人知，如今在AI领域再次显现。

巧合的是，微软CEO纳德拉上周末也在社交媒体上表示：“杰文斯悖论再次出现！随着人工智能变得更高效、更易获取，其使用量将激增，成为难以满足需求的商品。”

（来源：X）

Muse进一步强调，AI行业仍将进行预训练、后训练和基于时间的推理，未来在大规模芯片集群上的投资只会加速。他认为这一进展对算力需求越来越大的趋势是积极的。

瑞银半导体研究主管Timothy Arcuri也持类似观点。他在周一的报告中表示，尽管市场上有关于训练R1模型所需资源的猜测，但这并不影响R1在推理上的效率。模型开发者会考虑将R1的新技术融入其模型中，以提高效率。Arcuri认为，即便模型变得更加高效，算力仍将继续推动模型性能的提升。

此外，Bernstein的分析师们也表示，市场似乎被社交媒体上的恐慌情绪过度影响。他们认为，当前AI大模型的成本增长轨迹不可能永远持续，因此，如果人工智能要继续进步，就需要像MoE、蒸馏、混合精度等这样的创新。

Bernstein坚定地相信杰文斯悖论，并认为任何新解锁的算力更有可能因使用和需求的增加而被吸收，而不是影响长期支出前景。目前，AI的算力需求远未达到极限。

（文章来源：财联社，经编辑整理）