財聯(lián)社1月28日訊（編輯 劉蕊）美東時間周一，美股AI龍頭英偉達股價慘遭暴擊：單日收盤下跌16.86%，創(chuàng)美股歷史上最大單日個股蒸發(fā)規(guī)模，市值一夜蒸發(fā)5888.62億美元（約合人民幣4.27萬億元）。光是蒸發(fā)的市值，就足足相當于3個AMD或近18個寒武紀公司市值。

而這一暴跌背后的原因，是一股“來自東方的神秘力量”：國產(chǎn)大模型公司杭州深度求索上周發(fā)布的DeepSeek R1模型。該模型在數(shù)學、編程和推理等關鍵領域的表現(xiàn)甚至能媲美OpenAI的最強推理模型o1，但其API調用成本卻低了90%-95%——這讓不少華爾街人士開始疑惑：美股科技巨頭為AI基建大規(guī)模砸下的投資是否都被浪費了？

正因此，英偉達成為本輪美股科技股風暴中的最大受害者。盡管股價慘遭暴擊，但英偉達公司仍在周一發(fā)布回應，夸贊DeepSeek的R1模型是“一項出色的人工智能進步”。

英偉達回應：DeepSeek是出色的AI進步

英偉達發(fā)言人表示：“DeepSeek是一項出色的人工智能進步，也是Test Time Scaling（TTS，即?在推理階段通過增加計算量來提升模型推理能力的一種方法）的完美范例…DeepSeek的工作說明了如何使用該技術創(chuàng)建新模型，利用廣泛可用的模型和完全符合出口管制的計算?！?/p>

英偉達還聲稱，它認為DeepSeek的突破將為英偉達帶來更多需求。

“推理需要大量的英偉達GPU和高性能網(wǎng)絡，”英偉達發(fā)言人補充說，“我們現(xiàn)在有三個規(guī)模定律（Scaling Law）：訓練前定律和訓練后定律，它們會繼續(xù)，還有新的TTS（test-time scaling）。”

英偉達還澄清稱，DeepSeek使用的GPU完全符合出口標準。這與AI科技初創(chuàng)公司Scale AI創(chuàng)始人亞歷山大·王（Alexandr Wang）上周的評論相反，亞歷山大·王當時聲稱DeepSeek使用了在中國大陸被禁止的英偉達GPU。而DeepSeek表示，它使用了英偉達針對中國市場的特殊版本GPU。

TTS的完美范例

英偉達的評論也反映了英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛、OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）和微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉最近幾個月討論的一個新主題，即英偉達聲明中所提到的TTS。

人工智能的繁榮和對英偉達GPU的需求在很大程度上是由“規(guī)模定律（scaling law）”驅動的，這是OpenAI研究人員在2020年提出的人工智能開發(fā)概念。這一概念表明，通過大幅增加構建新模型所需的計算量和數(shù)據(jù)量，可以開發(fā)出更好的人工智能系統(tǒng)，而這需要越來越多的芯片。

自去年11月以來，黃仁勛和阿爾特曼一直在關注規(guī)模定律的一個新問題，黃仁勛稱之為“Test Time Scaling”。

這一概念認為，如果一個訓練有素的人工智能模型在進行預測或生成文本或圖像時，花更多的時間、使用額外的計算機能力來進行“推理”，那么相比于運行更短時間給出的答案，前者能夠給出更好的答案。

大規(guī)模砸錢還有意義嗎？

DeepSeek的橫空出世之后，華爾街分析師們現(xiàn)在都在問一個問題：微軟、谷歌和Meta等公司對基于英偉達的人工智能基礎設施的數(shù)十億美元資本投資是否被浪費了？因為DeepSeek的出現(xiàn)已經(jīng)證明——同樣的結果可以以更低的成本實現(xiàn)。

本月早些時候，微軟表示，僅2025年就將在人工智能基礎設施上投入800億美元，而Meta首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格上周剛剛表示，Meta計劃在2025年投資600億至650億美元的資本支出，作為其人工智能戰(zhàn)略的一部分。

美銀證券分析師賈斯汀?波斯特（Justin Post）在周一的報告中寫道：“如果模型培訓成本被證明可以顯著降低，我們預計使用云人工智能服務的廣告、旅游和其他消費應用公司將在短期內獲得成本效益，而與超大規(guī)模人工智能相關的長期收入和成本可能會降低。”