DeepSeek V3模型挑战英伟达地位，股价波动引发行业热议

文 | 硅谷101

近日，DeepSeek推出的V3模型以极低的557.6万训练成本，达到了与OpenAI O1推理模型相近的性能，这一成果迅速引发了全球科技行业的广泛关注。由于DeepSeek的成功使得对高端英伟达芯片的依赖度明显降低，英伟达股价在1月27日当天跌幅高达17%，市值一度蒸发6000亿美元。面对这一现象，市场的反应极为复杂，一方面有投资者担忧对高端芯片的需求减弱，另一方面也有行业内人士认为高性能、低成本的开源大模型会催生更多应用，从长远来看反而会对英伟达的发展有利。

这场围绕DeepSeek与英伟达的博弈在科技界引发激烈争论。我们也邀请了多位专家进行深入分析，探讨DeepSeek对英伟达及整个行业的潜在影响。Inference.ai创始人兼CEO指出，DeepSeek对英伟达的冲击主要体现在其两个技术壁垒——NVLink与CUDA的削弱，这使得英伟达的市场溢价受到影响，但并未真正摧毁其行业壁垒。

DeepSeek的核心创新与技术分析

在技术层面上，DeepSeek的成功基于其基础模型的卓越能力。虽然强化学习在其进展中起到一定作用，但基础模型能力才是决定性能的关键因素。DeepSeek此次采用了分组相对策略优化（GRPO）的方法，尽管也有提到使用近端策略优化（PPO）等其他强化学习技术，但整体表现表明，其核心创新在于基础模型的优化。

通过优化模型架构和有效的负载均衡，DeepSeek在600B规模的大模型上实现了显著的基础能力提升。借助高效的奖励机制，DeepSeek成功将引导性学习的成功率从10%提升至70-80%。而此过程中的有效筛选机制替代了强化学习中较难处理的稀疏奖励问题，显示了其在自我提升机制上的创新。

DeepSeek对英伟达的利与弊

对于英伟达而言，DeepSeek的崛起象征着一种双刃剑效应。一方面，DeepSeek提供了一种新的信号，鼓励更多初创企业尝试开发AI应用。当市场活跃时，随之而来的GPU需求将会增多，对英伟达长期业务有利。另一方面，针对英伟达的市值和溢价的冲击，的确使市场对英伟达在芯片领域的领导地位产生质疑。

DeepSeek的出现，重新点燃了业内对AI的热情，为更多小公司提供了开发应用的可能性，最终可能导致对英伟达高端芯片的需求并未如预期大幅减弱。尽管DeepSeek成功挑战部分技术壁垒，英伟达在GPU互联技术与软件生态系统上的优势仍然是其屹立不倒的根本原因。

开源生态与行业发展

DeepSeek的选择开源，为整个AI行业的生态带来了积极影响。随着越来越多的人使用DeepSeek模型，随着反馈和持续优化，DeepSeek的开放性将促进应用的广泛开发。这种开源模式不仅有效降低了行业准入门槛，还激发了更多开发者的信心。

在许多开发者和投资者心中，DeepSeek的崛起代表了一种新的可能性，即使在与行业领头羊OpenAI的竞争中，开源模型的存在为市场注入了新的活力。随着开放生态的建立，使用开源模型的开发者可以借助一种高效持续更新的基础来优化自己的应用。

AI应用的未来与预期

在AI领域，DeepSeek的成功不仅体现在其出色的性能和低成本的API接口上，更在于它能激发出更多小模型和初级AI功能的开发与应用。当小模型能够胜任大模型的复杂任务时，AI的普及程度将有可能大幅提升，甚至在各个终端与边缘设备上落地。

未来，随着多样化小模型的涌现，终端产品也能实现丰富的AI功能，这对整体AI基础设施的演变是一个重要利好。这种分层结构的建立，将会在更多设备和中拥有巨大的市场潜力。

因此，虽然DeepSeek以低成本的优势进入市场并与英伟达形成竞争，但长期来看，英伟达在硬件和软件生态的优势仍不容小觑。DeepSeek的出现和快速发展，将只能促使市场不断演进，而传统巨头若想继续保持领导地位必需加强自身技术和生态的构建。