此前，英偉達及亞洲部分AI半導體相關(guān)股票承壓，美國科技巨頭也開始遭遇投資者的質(zhì)疑，巨大的AI投入是否與回報相匹配，另一邊，中國DeepSeek相關(guān)主題不斷飆升，恒生指數(shù)過去一個月累計上漲15%，是同期全球主要指數(shù)中表現(xiàn)最好的，上周走勢也領(lǐng)漲全球。

據(jù)第一財經(jīng)記者了解，面對全球客戶空前密集的問詢，高盛、摩根士丹利、瑞銀等國際投行都紛紛發(fā)布多份與DeepSeek相關(guān)的研究。投行普遍認為，當前還不能過早確定DeepSeek所報道的訓練創(chuàng)新對更廣泛生態(tài)系統(tǒng)的影響，特別是對OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude3.5Sonnet、Meta的Llama3.2等頂級模型的單元成本和需求的影響。此外，機構(gòu)的普遍共識在于，應用和平臺層將受益于模型競爭和更低的計算成本。

OpenAI原全球市場應用負責人、人工智能與商業(yè)戰(zhàn)略專家卡斯（Zack Kass）最新對記者表示：“AI相關(guān)資本開支越大、模型越大，美國投資人就越喜歡，他們向來愿意為這一故事買單，特朗普此前宣布啟動一項名為‘星際之門’（Stargate）的龐大AI基礎(chǔ)設(shè)施計劃，斥資5000億美元，這也是類似的投資人喜歡的故事，如果我在美國創(chuàng)設(shè)企業(yè)或融資，我也會這么說。盡管DeepSeek并非0到1的創(chuàng)新，但它的出現(xiàn)讓市場重新審視這一故事。”

DeepSeek加速模型平價化

高盛此前表示，到目前為止，市場既獎勵了在AI上大舉投入的公司（如亞馬遜、微軟、谷歌、OpenAI等），也獎勵了提供工具和基礎(chǔ)設(shè)施的公司（如英偉達、博通、Vertiv，以及廣泛的半導體行業(yè)）。然而，DeepSeek模型的低成本特點正在動搖投資者對整個AI生態(tài)系統(tǒng)的信心，特別是這種低成本模式質(zhì)疑了未來是否仍需要相同類型的巨額支出和投資。

DeepSeek-V3的MoE架構(gòu)是一種精巧的設(shè)計，它借鑒了“分而治之”的思想，通過引入多個專業(yè)化的路由專家和一個通用的共享專家，實現(xiàn)了模型容量的高效擴展。

早在去年三季度，高盛就發(fā)布多份報告，預警AI開支太大的風險，其中一份名為《生成式AI：太多支出，太少收益？》（《GenAI：Too much spend,too little benefit》）。然而華爾街似乎并不在意，繼續(xù)追捧著“AI資本支出越多，股價越應該漲”的故事。

數(shù)據(jù)顯示，谷歌、Meta、亞馬遜、微軟、蘋果和甲骨文的資本支出總額，一直在大幅增長。2023年支出總額高達約1600億美元，2024年的資本支出大幅增長至2000億美元。這種增長消耗了這些企業(yè)的大部分增量自由現(xiàn)金流。例如，微軟預計今年將在資本支出上花費800億美元，基本與微軟全年的現(xiàn)金流持平。

無獨有偶，瑞銀認為，DeepSeek顛覆了AI交易市場。該機構(gòu)提及，DeepSeekR1的發(fā)布讓投資者對AI計算投資的超級周期產(chǎn)生疑問。受此影響，AI半導體及半導體設(shè)備相關(guān)股票一度普遍承壓。關(guān)鍵原因在于，據(jù)報道DeepSeek僅使用了極少量的計算資源，就成功訓練出一款極具競爭力的基礎(chǔ)模型，并且推理成本遠低于同類模型。DeepSeek的V3模型此前已經(jīng)對中國AI計算成本產(chǎn)生了通縮效應。如今，投資者可能認為DeepSeek正在顛覆行業(yè)“需要持續(xù)增加投資來訓練更大模型”的既有范式。

據(jù)報道，DeepSeek每生成100萬個token僅收取1.4美分，大約相當于70萬個單詞。相比之下，Meta對其最大模型的相同輸出收取2.8美元。收費相當于是美國大模型的1/200，而成本僅僅是OpenAI的1/50左右。此外，中國最受歡迎的AI聊天機器人“豆包”運行成本比行業(yè)平均低85%，顯示出中國AI行業(yè)在成本控制方面的優(yōu)勢。

但機構(gòu)對部分問題仍持觀望情緒。瑞銀認為，DeepSeek依賴“多頭潛在注意力”（MLA）和“專家混合”（MOE）技術(shù)，以最小計算資源完成模型訓練。其中，MOE在中國AI訓練中已被廣泛采用，因為它類似于將訓練任務(wù)拆分成更小的子模型，從而降低計算資源需求。這種方法可能并不適用于所有更大規(guī)模的前沿LLM訓練。

其次，即使DeepSeek采用的是開源模式，該模型能否被現(xiàn)有AI生態(tài)系統(tǒng)無縫集成仍存疑。但即便如此，該方法仍有可能被現(xiàn)有AI生態(tài)系統(tǒng)借鑒。然而，從長期來看，即便存在多種訓練方法，最終仍會帶來更多推理需求，因此AI算力支出仍將持續(xù)增長。

對此，卡斯則對記者表示，根據(jù)杰文斯悖論（Jevons Paradox），一個資源如果變得更高效，那么只會使得這個資源被更多使用，AI未來可能變得和互聯(lián)網(wǎng)一樣便宜、無所不在，即使AI算力支出仍將增加，但單位成本會更便宜，AI將更為普惠。

“如果AI模型變得更好用，但價格卻變高了，那么AI則會被掌握在精英階層手中，這無疑加劇了不平等現(xiàn)象，DeepSeek有助于推動模型平價化。”他也回憶稱，當時在OpenAI工作時，首個模型價格為每100萬token60美元，而現(xiàn)在GPT4只有2美元，而這種降本僅花了2年，他預計未來這一平價化趨勢仍將持續(xù)。

海外科技巨頭前景分化

據(jù)第一財經(jīng)記者了解，DeepSeek引發(fā)了華爾街投資經(jīng)理的焦慮，尤其是大盤股基金經(jīng)理幾乎都重倉科技股，美股七巨頭貢獻了2024年標普500總回報（25%）的41%。如今雖然市場有所反彈，這一擔憂仍縈繞在投資者心頭。

瑞銀認為，DeepSeek的影響對互聯(lián)網(wǎng)公司而言較為復雜。亞馬遜和谷歌不僅是AI模型的消費者，同時也通過Bedrock（亞馬遜）和VertexAI（谷歌）向外部客戶提供AI模型服務(wù)。若當前數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的更高效率和更低資本投入趨勢能夠持續(xù)，那么亞馬遜、谷歌和Meta未來的運營支出及資本支出可能有所降低。

在AI相關(guān)收入預期的風險評估中，機構(gòu)認為Meta似乎受影響最小，其次是亞馬遜和谷歌。Meta并未通過其開源大模型Llama產(chǎn)生實質(zhì)性收入，亞馬遜依賴于多個外部AI模型提供商（如Anthropic），而谷歌主要依賴于自家Gemini模型以及第三方模型。

值得注意的是，機構(gòu)當前對亞馬遜云科技AWS和谷歌云平臺GCP的財務(wù)預測中并未計入云計算/AI業(yè)務(wù)的大幅加速增長，因此運營支出和資本支出的下降，可能給自由現(xiàn)金流的提升帶來更大正面影響。

高盛則認為在科技巨頭中，谷歌和Meta相對處于特別有利的位置，因為它們在AI的“應用層”推進方面走得最遠。

不過更多中小企業(yè)也將迎來更多機會。在應用端將有更多使用案例出現(xiàn)，好比5G主題從上游基站向下游手機應用擴散一樣，也會有更多科技公司運用生成式AI技術(shù)來提高產(chǎn)品或服務(wù)的價值。例如Canva、Adobe、Gitlab等應用端公司未來都將有較大的變現(xiàn)潛力，而它們尚未上市。

在半導體領(lǐng)域，機構(gòu)仍持有逢低買入的觀點。英偉達、博通和美滿電子是在拋售潮中受影響較大的股票。瑞銀指出，計算仍是提升AI性能的核心驅(qū)動力，即便有更高效的算法，AI練需求在未來2~3年仍將是AI計算的主要增長動力。從長期來看，AI計算仍處于早期階段。

市場情緒受中國AI行業(yè)表現(xiàn)提振

中國整體市場的情緒被DeepSeek大幅提振，上證綜指站上3300點，恒生指數(shù)從年初至今已經(jīng)逼近技術(shù)性牛市；作為海外投資者信心的風向標，恒生科技指數(shù)自1月低點以來已大漲23%。

高盛認為，騰訊、阿里、世紀互聯(lián)、萬國數(shù)據(jù)等都受到AI熱潮提振。

得益于微信超級應用生態(tài)，騰訊在面向C端（To-C）AI代理應用的布局中最具優(yōu)勢。微信不僅具備社交功能，還整合了支付和交易能力，使其在AI應用落地方面更具競爭力；作為中國最大的公有云超大規(guī)模計算企業(yè)，阿里巴巴將受益于AI應用的持續(xù)增長。

此外，世紀互聯(lián)、萬國數(shù)據(jù)則是數(shù)據(jù)中心主題的代表，機構(gòu)認為，AI算力需求的長期增長將推動公有云及AI計算基礎(chǔ)設(shè)施投資增長，數(shù)據(jù)中心企業(yè)預計將成為AI浪潮的重要受益者。

機構(gòu)的共識也在于，應用端將更受關(guān)注，以及在各個領(lǐng)域里，互聯(lián)網(wǎng)應用，制造業(yè)（機器人、智駕）也有望受到AI拉動；某大型私募投資經(jīng)理也對記者提及，金山、用友這類以前被認為產(chǎn)品力較弱的公司，在這一輪機會中也開始被重新審視。

不過，摩根士丹利的亞洲科技團隊仍警示了宏觀風險。該機構(gòu)認為，DeepSeek的技術(shù)突破可能會引發(fā)市場對亞洲AI供應鏈科技股高估值的擔憂。相比之下，傳統(tǒng)非AI科技公司目前因地緣政治擔憂及全球需求疲軟而處于估值低位，可能會吸引投資者的重新關(guān)注。

當前，關(guān)稅的不確定性仍是市場隱憂，更快、更廣泛的關(guān)稅實施意味著企業(yè)盈利增長、全球流動性、風險偏好和市場估值可能面臨更大負面影響。