DeepSeek，这一创新模型的诞生，其深远意义不仅在于技术层面的先进性，更在于其模式的革新，不仅影响了DeepSeek自身的发展，更对整个AI产业及投资界带来了颠覆性的变化。

若将DeepSeek比作当下热门的哪吒，似乎并不为过。无论出身如何，一旦成功，便能赢得众人的青睐。DeepSeek的创始人梁文锋谦逊地表示，DeepSeek的成功是建立在众多前辈巨人的肩膀之上。诚然，没有GPT-4等大模型训练数据的奠基，DeepSeek也难以实现数据的蒸馏与突破。在科技发展的长河中，后来者居上的例子屡见不鲜，如福特发明了汽车，但欧洲ABB却成为了行业的佼佼者；莱特兄弟开创了飞行时代，而波音和空客最终引领了航空业；摩托罗拉作为手机的鼻祖，却在功能机时代被诺基亚超越，智能机时代又见证了苹果的崛起。这些例子无一不说明，站在巨人的肩膀上，利用前人的成果，继续推动科技的进步，是提高生产效率、促进社会发展的关键。

DeepSeek的模式对于许多人而言或许难以捉摸，但实则清晰明了。相较于以往的大模型，DeepSeek以其灵活的模式、低廉的固定资产摊销成本以及省去了高昂的前期训练费用，从而在产品价格上拥有了巨大的竞争力。这正是DeepSeek与Open AI在成本竞争中的关键所在，Open AI在数据训练上投入了大量资金，而DeepSeek则巧妙地避开了这一陷阱。

市场的法则向来以成败论英雄。DeepSeek的成功，让众多中小AI企业看到了希望的曙光。未来，我们有理由相信，将会有更多性价比更高、或在细分领域更为成功的AI应用如雨后春笋般涌现。这些应用将能够在现有的成熟大模型基础上进行蒸馏，开发出垂直细分产品，并迅速部署。

DeepSeek的成功，也为AI应用的发展提出了新的挑战。如果继续按照传统模式，等待自建庞大的计算集群，再进行训练和推理，很可能会被时代所淘汰。的确，这样的流程在技术上或许没有问题，但市场机遇却稍纵即逝。正如笔者所预见，未来AI应用的市场将不再是大型企业的天下。智谱、月之暗面、DeepSeek等成功案例，无一出自大厂之手。因为现有的AIDC（智算中心）云计算企业的算力已经足够支撑终端企业进行推理并产出产品。这对于小米、字节跳动等企业而言，无疑是一个严峻的考验。数百亿的投资用于建设万卡集群，还需要一两年的基础设施建设，这样的投入是否值得？

因此，DeepSeek对于投资领域的机会，并不在于股权投资，而在于成为“卖水人”——即提供智能算力的云计算数据中心企业。无论AI模型如何进行蒸馏，都离不开算力的支撑。以往，企业需要自建庞大的计算集群，而现在，可以直接租用算力。众多中小AI企业可以选择在AIDC的云端进行运作，但他们通常会避免使用大厂的云服务，因为大厂自身也在开发AI应用。一旦你的数据在大厂的云上被开发，很可能就会被“蒸馏”得渣都不剩。

第三方公立云企业的崛起，已成为不争的事实。但值得注意的是，AI推理对算力的需求，尤其是智算算力的需求，极为迫切。因此，云计算必须是新锐的AIDC，而非传统的IDC（数据中心）。IDC和AIDC的关系，就如同CPU和GPU。虽然都是数据计算，但侧重点不同。IDC主要依靠CPU服务器输出数据，以平稳为特点，适合智慧城市管理等需要大量数据正常运行的领域。而AIDC则主要依靠GPU服务器输出数据，能够满足AIGC对于数据训练和数据推理等瞬间数据爆发的需求。这两个领域的差别，也体现在了英特尔和英伟达的竞争上。英特尔的CPU至今仍是顶尖产品，但在AIGC时代，其通用CPU却敌不过英伟达专为数据处理而生的GPU。这两个公司在资本市场的表现也截然不同。

目前，国内许多云计算企业的数据中心仍是传统的IDC。那么，如何分辨IDC和AIDC呢？一个简单的方法是从数据中心的建成时间来区分。三年前建好的数据中心，大部分采用的是CPU服务器。那时候，英伟达还是英特尔的小弟。而最近几年建设的数据中心，很多采用的是GPU服务器，即智算数据中心。

在国内，智算算力规模领先的AIDC包括万国数据、世纪互联、商汤、青云和优刻得等。其中，商汤拥有自己的大模型，而第三方公立云叠加AIDC规模化的企业则包括万国数据、世纪互联、青云和优刻得。万国数据、世纪互联以及背靠小米的金山云均在海外上市，最近一年的涨幅均达到了7倍左右。由此可见，资本早已发现了AIGC时代“卖水人”的价值。相比之下，A股的青云和优刻得则处于起步阶段，未来潜力巨大。

（文章来源：金融投资报）