DeepSeek突然进入人工智能讨论领域，有可能改变人工智能的叙事，同时，它也可能会改变过去两年从人工智能炒作中受益的许多公司的命运。 2024 年 9 月，对于大多数投资者来说，关于人工智能的这个问题似乎得到了肯定的回答，在 Nvidia 发布了一份令人失望的收益报告后，有关人工智能颠覆工作和职业生涯的讨论越来越多。对于那些一直在关注市场的人来说，自 9 月以来，人工智能市场一直保持稳定，但即使在上周末之前，也有迹象表明投资者开始清醒地认识到，不仅人工智能的回报有多大，而且他们还需要等待多长时间才能实现这一目标。

人工智能的故事已经酝酿了一段时间，反映了技术领域两股力量的融合——更强大的计算能力（通常以越来越小的封装形式）以及技术平台和其他地方的数据积累。尽管如此，人工智能的故事还是在 2022 年 11 月 30 日爆发，当时 OpenAI 推出了 ChatGPT，它几乎瞬间就出现在家庭、学校和企业中。正是这种在我们日常生活中的广泛存在为人工智能的故事奠定了基础，传道者向我们兜售了这样的理念：人工智能解决方案将使我们的生活更轻松，并减轻我们工作中最繁重的部分，而提供这些解决方案的企业将价值数万亿美元。

随着人工智能的潜在应用数量激增，人工智能产品和服务的市场也随之扩大。人工智能被认为是由功能极其强大的计算机和海量数据的结合而实现的。第一批公司被认为从构建人工智能架构中受益，而该架构的预付款来自那些希望成为人工智能产品和服务市场参与者的公司：

1. 计算能力：在讲述的 AI 故事中，所需的计算机非常强大，因此需要定制芯片，比以前制造的任何芯片都更强大、更紧凑，而一家公司（Nvidia）凭借其早期起步和卓越的芯片设计能力，远远领先于其他公司。根据 2024 年的评估，Nvidia 不仅拥有 80% 的 AI 芯片市场份额，而且该公司拥有的领先和先发优势将使其在未来更大的 AI 芯片市场中占据主导地位。在此过程中，AI 故事再次搭载了超级计算公司作为乘客，人们相信 AI 系统会找到它们的用处。

2. 电力：在人工智能领域，强大的计算能力和海量数据的结合发生在耗电量巨大的数据中心，需要大量能源才能维持运转。毫不奇怪，许多电力公司已经填补了这一空白，其中一些公司完全增加了容量来为这些数据中心提供服务。其中一些是新进入者（如 Constellation Energy ( CEG )），而另一些则是更传统的电力公司（西门子能源 ( OTCPK:SMEGF )），它们看到了人工智能领域增长和盈利的机会。

3. 数据：人工智能架构部分的第三个受益者是云业务，为人工智能系统收集的大数据将存储在云业务中。拥有云业务的大型科技公司，尤其是微软 ( MSFT ) (Azure) 和亚马逊 ( AMZN ) (AWS) 都从这种需求中受益，其他云业务也是如此。

由于参与建设人工智能基础设施的公司是最明显（且最直接）受益于人工智能热潮的公司，因此随着人工智能热潮的升温，它们也是市值增长最快的公司。

以 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的推出作为 AI 热潮的起点，在公众意识和市场中，2023 年和 2024 年的回报是 AI 为这些公司带来的收益的综合衡量标准。请注意，至少在这一组中，上涨率最大的是 Palantir，在过去两年中上涨了 1285%，但绝对值最大的赢家是 Nvidia，其价值在 2023 年和 2024 年增长了近 3 万亿美元。

人们正在对该 AI 架构进行投资，期望投资该架构的公司最终能够从开发和销售 AI 产品和服务中获利。由于 AI 故事线需要在计算能力和大数据访问方面进行大量的前期投资，因此 AI 架构的最大投资者是大型科技公司，其中微软和 Meta 是 2024 年 Nvidia 芯片的最大客户。在下表中，我查看了不包括 Nvidia 的 Mag Seven，并检查了它们在 2023 年和 2024 年的回报：

正如你所见，Mag Seven 在两年内引领了市场，在过去两年中每家公司都增加了一万亿美元，其中一部分价值归功于人工智能。由于前期需要大量投资作为进入壁垒，人们预期这些大型科技公司最终不仅能够开发客户想要的人工智能产品和服务，还能收取高价（并获得更高的利润）。

这个故事有很多部分需要证明，特别是在人工智能产品和服务方面，虽然投资者可能会被指责对这个故事过于兴奋，但这个故事是可信的。事实上，分析师最近（2024 年 9 月）对英伟达的估值是基于这个故事的核心要素，尽管分析师仍然认为它估值过高：

请注意，人工智能的伟大故事在多个地方展开：

1. AI 芯片市场：对 2024 年 9 月 AI 芯片市场规模的估计为 5000 亿美元，这反过来也是合理的，因为预计 AI 产品和服务市场规模巨大（3 万亿美元及以上）。

   
   

2. Nvidia 的市场份额：在估值中，假设 Nvidia 在 AI 芯片业务中的领先地位将使公司获得先机，随着业务的增长，并且在需求粘性的范围内（即，一旦公司开始使用 Nvidia 芯片构建数据中心，他们就很难转向竞争对手），Nvidia 将在扩大的 AI 芯片市场中保持主导市场份额（60％）。

3. Nvidia 的利润率：Nvidia 拥有巨大的定价权，毛利率和营业利润率高得惊人，而台积电（TSM）（其芯片制造商）只产生了一小部分利润，其最大客户（大型科技公司）愿意支付高价以抢先构建 AI 架构。随着时间的推移，我以为 Nvidia 的利润率会下降，但即使下降，他们的目标利润率（60%）也将与非常成功的软件公司（而不是芯片制造公司）的利润率相似。

关于DeepSeek 的故事仍在继续，2010 年，软件工程师梁文锋成立了 DeepSeek，DeepSeek 做了颠覆者一直在做的事情，即寻找通往同一目的地的替代路径（提供有效的人工智能产品）。DeepSeek 没有投资昂贵的基础设施（超级计算机和数据中心），而是使用了更便宜、功能更弱的芯片，也没有使用大量数据，而是创建了一个可以用更少数据工作的人工智能原型，使用基于规则的逻辑来填补空白。尽管有关 DeepSeek 的讨论已经持续了数周，但它在1 月 24 日向公众开放，并在几个小时内就获得了科技界人士的热烈好评，因为它在许多任务上都击败了 ChatGPT，甚至在科学和数学查询上表现更好。

有几点是值得我们关注的：

1. 开发成本：DeepSeek 的开发成本仅为几百万美元的说法纯属幻想，虽然开发过程中可能有一些部分花费不多，但总成本可能高达数亿美元，而且需要的资源（甚至包括 Nvidia 芯片）比开发人员透露的要多得多。无论最终公布的真实开发成本是多少，它都只是现有玩家在构建系统时花费的一小部分。

2. 性能测试：DeepSeek 与 OpenAI（或 Claude 和 Gemini）的测试表明，DeepSeek 不仅能与主流公司抗衡，甚至在某些任务上表现优于它们。这令人印象深刻，但有些人将整个 AI 产品和服务市场拱手让给 DeepSeek 的做法是没有道理的。显然，在 AI 产品和服务业务的某些方面，DeepSeek 的方法（使用功能较弱的计算和数据）已经足够好了，但在 AI 业务的其他方面，超级计算能力和海量数据的旧模式仍将适用。

3. 公平与否：最后，OpenAI 辩称 DeepSeek 在构建其产品时非法使用了 OpenAI 生成的数据，虽然部分可能只是作秀，但部分内容可能是真实的，并将产生一定法律后果。

从这张图表中可以看出，Nvidia、Broadcom ( AVGO )、Constellation 和 Vistra ( VST ) 经历了糟糕的几周，上周下跌超过 10%，但仅从整体来看，Constellation 和 Vistra 今年仍保持强劲增长。Meta 和 Microsoft 未受影响，Palantir 也是如此，显然，DeepSeek 的故事对 AI 领域的不同公司有不同的影响，但其对整体市场的影响是巨大的，而且大部分是负面的。

是什么让 DeepSeek 的故事如此引人注目？首先是技术层面，在资源远少于当权者的情况下开发出产品，对 DeepSeek 的创造者只有钦佩，但故事最引人注目的部分是，他们选择不遵循主流的叙述（Nvidia 芯片和大型数据库是必需品），而是思考最终的产品和服务会是什么样子，以及是否有更简单、更快捷、更便宜的方式实现这些产品和服务。事后看来，可能其他人也在关注 DeepSeek，想知道为什么他们没有选择同样的道路，答案是，打破传统观念需要勇气，尤其是当人工智能在过去两年中席卷了所有人（从科技巨头到个人投资者）时。

事实是，即使 DeepSeek 因部分原因而停止，或者未能兑现承诺，它的进入对人工智能故事的影响也无法逆转，因为它打破了主流叙事。如果现在有十几家其他初创公司使用 DeepSeek 的剧本，推出自己的低成本竞争对手来与主流玩家竞争，我也不会感到惊讶。简而言之，人工智能故事中最薄弱的环节已经暴露出来，如果这是关于皇帝的新衣的故事，那么人工智能如果不是赤身裸体，那就是衣服出问题了，所有人都能看到。

相信 DeepSeek 确实改变了 AI 的故事，因为它创造了两条通往 AI 产品和服务终局的道路。一条道路将通向我称之为“低强度”的 AI 市场，它为低成本替代方案打开了大门，就计算能力和数据方面的投资而言，竞争对手将蜂拥而至。尽管如此，AI 市场仍将存在一部分，旧故事将占上风，而大规模投资计算机芯片和数据中心以提供优质 AI 产品和服务的道路将是必须走的。

请注意，这两条路径的进入特征也将决定其各自的 AI 产品和服务市场（最终将存在）的盈利能力和回报。“低进入成本”路径更有可能导致商业化，竞争者众多，定价能力低，而“高进入成本”路径需要大量的前期投资和数据访问，这将创造一个更严格的市场，AI 产品和服务价格更高，利润更高。

这个故事让我不得不对这两条路径的市场相对规模做出判断。但到目前为止，消费者所看到的大部分 AI 产品都属于低成本路径，如果这在很大程度上仍然如此，我不会感到惊讶。DeepSeek 的进入现在让你和我（作为消费者）更有可能看到更多 AI 产品和服务以低成本甚至免费提供给我们。然而，AI 产品和服务市场还有另一个部分，企业（或政府）是客户，在那里进行大量投资和改进将带来价格高得多的 AI 产品和服务。在这个市场中，不会惊讶地看到网络优势的显现，最大的参与者获得优势，从而形成赢家通吃的市场。

现在分析师将用它来重新审视对英伟达的估值，并将新 AI 故事纳入该估值中。即使不考虑数字，也很难想象 DeepSeek 的加入会让 Nvidia 成为一家更有价值的公司，最大的变化是 AI 芯片市场的预期规模：

经过所做的更改以及更新财务状况以反映额外季度的数据后，您可以在下图中看到Nvidia 的估值：

这次估值有两个（不足为奇的）结果。估计 Nvidia 的每股价值从 2024 年 9 月的 87 美元跌至 2025 年 1 月的 78 美元，其中大部分变化是由 DeepSeek 颠覆带来的 AI 芯片市场规模缩小所致（其余跌幅则是由于无风险利率和股票风险溢价上升）。另一个原因是，即使在本周降价后，该股目前的价格仍为每股 123 美元，估值过高。由于发现 Nvidia 在 2024 年 9 月被高估，当时 AI 大新闻仍在继续，而 Nvidia 的交易价格为 109 美元，比今天的价格低 14 美元，因此估计较低的价值并与较高的价格进行比较会使其估值过高。
更普遍地说，DeepSeek 颠覆的价值效应将是不同的，对人工智能领域的一些公司来说，其影响会比其他公司更负面，甚至对一些公司来说可能是积极的。试图在下图中捕捉这些影响，将 DeepSeek 比作一颗炸弹，并观察爆炸造成的损坏区域：

DeepSeek 的短期和长期损害将损害那些在构建 AI 架构方面处于领先地位的企业。除了 Nvidia（及其 AI 芯片业务），这还包括能源和天然气企业，它们从数百亿美元用于建设 AI 数据中心中受益。

并不是说它们现在会萎缩，但随着企业评估是否需要 AI，你很可能会看到在 AI 上投入资金的承诺放缓。因此，与 Meta 和微软一头扎进 AI 业务相比，更多公司可能会效仿苹果 ( AAPL ) 谨慎进入 AI 业务的道路。

至于瞄准 AI 产品和服务市场的企业，其影响将取决于这些产品和服务对数据和计算能力的需求程度。

如果提出的 AI 产品和服务是低级的，即它们更基于规则和机械化，较少依赖于直觉和人类行为，那么 DeepSeek 的影响将是巨大的，进入成本更低，市场商品化，利润率更低，竞争激烈；另一方面，如果 AI 产品和服务是高级的，即试图在面对不确定性时模仿人类的决策，那么 DeepSeek 的进入可能影响很小，甚至可能不存在。

因此，预计，一家致力于开发财务会计 AI 产品的企业会发现其业务格局的变化比 Palantir 更大。有一批公司，主要是拥有大型平台的大型科技公司，如 Meta 和微软，可能对已经在人工智能上花费的资金（购买 Nvidia 芯片和建立数据中心）感到后悔，但 DeepSea 的颠覆可能使他们更容易开发低成本、低技术的人工智能产品和服务，他们可以向其平台用户提供这些产品和服务（免费或低成本），以将他们留在他们的生态系统中。

当面临可能改变我们生活和工作方式的发展时，尤其是在早期阶段，我们很自然地会给这种发展起一个朗朗上口的名字，并以此作为投资大笔资金（如果你是一家企业）或提高你愿意为该领域企业支付的价格（如果你是一名投资者）的理由。

在我一生中有四个我认为具有革命性的发展阶段——20 世纪 80 年代的个人电脑、20 世纪 90 年代的互联网、21 世纪头十年的智能手机和过去十年的社交媒体，以及在投资者和企业学会区分之前，这些发展是如何开始成为流行语的。

思科和亚马逊等都诞生于互联网时代，但它们的商业模式截然不同，随着互联网的成熟，它们面临着截然不同的结局。我希望 DeepSeek 进入人工智能领域，以及它对这个领域不同企业的不同影响，将使我们更加专注于人工智能对话。因此，与其将一家公司描述为 AI 公司或将 AI 市场描述为“巨大”，我们更应该明确说明一家公司属于 AI 业务的哪一部分（架构、软件、数据或产品/服务），并在谈论 AI 市场时应用相同程度的区分。

我们作为消费者甚至企业看到的大多数人工智能产品和服务都属于“这很可爱”或“多么棒”的类别，而不是“这将改变我的生活”。如果是这样的话，我们认为花费数百亿美元建设数据中心来开发这些产品是过度的，就像用大锤把钉子敲进墙上一样。过去几十年来，每一项重大创新都经过了现实检验，并因此变得更加强大，这可能是人工智能众多此类现实检验中的第一次。

DeepSeek突然进入人工智能讨论领域，有可能改变人工智能的叙事，同时，它也可能会改变过去两年从人工智能炒作中受益的许多公司的命运。 2024 年 9 月，对于大多数投资者来说，关于人工智能的这个问题似乎得到了肯定的回答，在 Nvidia 发布了一份令人失望的收益报告后，有关人工智能颠覆工作和职业生涯的讨论越来越多。对于那些一直在关注市场的人来说，自 9 月以来，人工智能市场一直保持稳定，但即使在上周末之前，也有迹象表明投资者开始清醒地认识到，不仅人工智能的回报有多大，而且他们还需要等待多长时间才能实现这一目标。

人工智能的故事已经酝酿了一段时间，反映了技术领域两股力量的融合——更强大的计算能力（通常以越来越小的封装形式）以及技术平台和其他地方的数据积累。尽管如此，人工智能的故事还是在 2022 年 11 月 30 日爆发，当时 OpenAI 推出了 ChatGPT，它几乎瞬间就出现在家庭、学校和企业中。正是这种在我们日常生活中的广泛存在为人工智能的故事奠定了基础，传道者向我们兜售了这样的理念：人工智能解决方案将使我们的生活更轻松，并减轻我们工作中最繁重的部分，而提供这些解决方案的企业将价值数万亿美元。

随着人工智能的潜在应用数量激增，人工智能产品和服务的市场也随之扩大。人工智能被认为是由功能极其强大的计算机和海量数据的结合而实现的。第一批公司被认为从构建人工智能架构中受益，而该架构的预付款来自那些希望成为人工智能产品和服务市场参与者的公司：

1. 计算能力：在讲述的 AI 故事中，所需的计算机非常强大，因此需要定制芯片，比以前制造的任何芯片都更强大、更紧凑，而一家公司（Nvidia）凭借其早期起步和卓越的芯片设计能力，远远领先于其他公司。根据 2024 年的评估，Nvidia 不仅拥有 80% 的 AI 芯片市场份额，而且该公司拥有的领先和先发优势将使其在未来更大的 AI 芯片市场中占据主导地位。在此过程中，AI 故事再次搭载了超级计算公司作为乘客，人们相信 AI 系统会找到它们的用处。

2. 电力：在人工智能领域，强大的计算能力和海量数据的结合发生在耗电量巨大的数据中心，需要大量能源才能维持运转。毫不奇怪，许多电力公司已经填补了这一空白，其中一些公司完全增加了容量来为这些数据中心提供服务。其中一些是新进入者（如 Constellation Energy ( CEG )），而另一些则是更传统的电力公司（西门子能源 ( OTCPK:SMEGF )），它们看到了人工智能领域增长和盈利的机会。

3. 数据：人工智能架构部分的第三个受益者是云业务，为人工智能系统收集的大数据将存储在云业务中。拥有云业务的大型科技公司，尤其是微软 ( MSFT ) (Azure) 和亚马逊 ( AMZN ) (AWS) 都从这种需求中受益，其他云业务也是如此。

由于参与建设人工智能基础设施的公司是最明显（且最直接）受益于人工智能热潮的公司，因此随着人工智能热潮的升温，它们也是市值增长最快的公司。

以 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的推出作为 AI 热潮的起点，在公众意识和市场中，2023 年和 2024 年的回报是 AI 为这些公司带来的收益的综合衡量标准。请注意，至少在这一组中，上涨率最大的是 Palantir，在过去两年中上涨了 1285%，但绝对值最大的赢家是 Nvidia，其价值在 2023 年和 2024 年增长了近 3 万亿美元。

人们正在对该 AI 架构进行投资，期望投资该架构的公司最终能够从开发和销售 AI 产品和服务中获利。由于 AI 故事线需要在计算能力和大数据访问方面进行大量的前期投资，因此 AI 架构的最大投资者是大型科技公司，其中微软和 Meta 是 2024 年 Nvidia 芯片的最大客户。在下表中，我查看了不包括 Nvidia 的 Mag Seven，并检查了它们在 2023 年和 2024 年的回报：

正如你所见，Mag Seven 在两年内引领了市场，在过去两年中每家公司都增加了一万亿美元，其中一部分价值归功于人工智能。由于前期需要大量投资作为进入壁垒，人们预期这些大型科技公司最终不仅能够开发客户想要的人工智能产品和服务，还能收取高价（并获得更高的利润）。

这个故事有很多部分需要证明，特别是在人工智能产品和服务方面，虽然投资者可能会被指责对这个故事过于兴奋，但这个故事是可信的。事实上，分析师最近（2024 年 9 月）对英伟达的估值是基于这个故事的核心要素，尽管分析师仍然认为它估值过高：

请注意，人工智能的伟大故事在多个地方展开：

1. AI 芯片市场：对 2024 年 9 月 AI 芯片市场规模的估计为 5000 亿美元，这反过来也是合理的，因为预计 AI 产品和服务市场规模巨大（3 万亿美元及以上）。

   
   

2. Nvidia 的市场份额：在估值中，假设 Nvidia 在 AI 芯片业务中的领先地位将使公司获得先机，随着业务的增长，并且在需求粘性的范围内（即，一旦公司开始使用 Nvidia 芯片构建数据中心，他们就很难转向竞争对手），Nvidia 将在扩大的 AI 芯片市场中保持主导市场份额（60％）。

3. Nvidia 的利润率：Nvidia 拥有巨大的定价权，毛利率和营业利润率高得惊人，而台积电（TSM）（其芯片制造商）只产生了一小部分利润，其最大客户（大型科技公司）愿意支付高价以抢先构建 AI 架构。随着时间的推移，我以为 Nvidia 的利润率会下降，但即使下降，他们的目标利润率（60%）也将与非常成功的软件公司（而不是芯片制造公司）的利润率相似。

关于DeepSeek 的故事仍在继续，2010 年，软件工程师梁文锋成立了 DeepSeek，DeepSeek 做了颠覆者一直在做的事情，即寻找通往同一目的地的替代路径（提供有效的人工智能产品）。DeepSeek 没有投资昂贵的基础设施（超级计算机和数据中心），而是使用了更便宜、功能更弱的芯片，也没有使用大量数据，而是创建了一个可以用更少数据工作的人工智能原型，使用基于规则的逻辑来填补空白。尽管有关 DeepSeek 的讨论已经持续了数周，但它在1 月 24 日向公众开放，并在几个小时内就获得了科技界人士的热烈好评，因为它在许多任务上都击败了 ChatGPT，甚至在科学和数学查询上表现更好。

有几点是值得我们关注的：

1. 开发成本：DeepSeek 的开发成本仅为几百万美元的说法纯属幻想，虽然开发过程中可能有一些部分花费不多，但总成本可能高达数亿美元，而且需要的资源（甚至包括 Nvidia 芯片）比开发人员透露的要多得多。无论最终公布的真实开发成本是多少，它都只是现有玩家在构建系统时花费的一小部分。

2. 性能测试：DeepSeek 与 OpenAI（或 Claude 和 Gemini）的测试表明，DeepSeek 不仅能与主流公司抗衡，甚至在某些任务上表现优于它们。这令人印象深刻，但有些人将整个 AI 产品和服务市场拱手让给 DeepSeek 的做法是没有道理的。显然，在 AI 产品和服务业务的某些方面，DeepSeek 的方法（使用功能较弱的计算和数据）已经足够好了，但在 AI 业务的其他方面，超级计算能力和海量数据的旧模式仍将适用。

3. 公平与否：最后，OpenAI 辩称 DeepSeek 在构建其产品时非法使用了 OpenAI 生成的数据，虽然部分可能只是作秀，但部分内容可能是真实的，并将产生一定法律后果。

从这张图表中可以看出，Nvidia、Broadcom ( AVGO )、Constellation 和 Vistra ( VST ) 经历了糟糕的几周，上周下跌超过 10%，但仅从整体来看，Constellation 和 Vistra 今年仍保持强劲增长。Meta 和 Microsoft 未受影响，Palantir 也是如此，显然，DeepSeek 的故事对 AI 领域的不同公司有不同的影响，但其对整体市场的影响是巨大的，而且大部分是负面的。

是什么让 DeepSeek 的故事如此引人注目？首先是技术层面，在资源远少于当权者的情况下开发出产品，对 DeepSeek 的创造者只有钦佩，但故事最引人注目的部分是，他们选择不遵循主流的叙述（Nvidia 芯片和大型数据库是必需品），而是思考最终的产品和服务会是什么样子，以及是否有更简单、更快捷、更便宜的方式实现这些产品和服务。事后看来，可能其他人也在关注 DeepSeek，想知道为什么他们没有选择同样的道路，答案是，打破传统观念需要勇气，尤其是当人工智能在过去两年中席卷了所有人（从科技巨头到个人投资者）时。

事实是，即使 DeepSeek 因部分原因而停止，或者未能兑现承诺，它的进入对人工智能故事的影响也无法逆转，因为它打破了主流叙事。如果现在有十几家其他初创公司使用 DeepSeek 的剧本，推出自己的低成本竞争对手来与主流玩家竞争，我也不会感到惊讶。简而言之，人工智能故事中最薄弱的环节已经暴露出来，如果这是关于皇帝的新衣的故事，那么人工智能如果不是赤身裸体，那就是衣服出问题了，所有人都能看到。

相信 DeepSeek 确实改变了 AI 的故事，因为它创造了两条通往 AI 产品和服务终局的道路。一条道路将通向我称之为“低强度”的 AI 市场，它为低成本替代方案打开了大门，就计算能力和数据方面的投资而言，竞争对手将蜂拥而至。尽管如此，AI 市场仍将存在一部分，旧故事将占上风，而大规模投资计算机芯片和数据中心以提供优质 AI 产品和服务的道路将是必须走的。

请注意，这两条路径的进入特征也将决定其各自的 AI 产品和服务市场（最终将存在）的盈利能力和回报。“低进入成本”路径更有可能导致商业化，竞争者众多，定价能力低，而“高进入成本”路径需要大量的前期投资和数据访问，这将创造一个更严格的市场，AI 产品和服务价格更高，利润更高。

这个故事让我不得不对这两条路径的市场相对规模做出判断。但到目前为止，消费者所看到的大部分 AI 产品都属于低成本路径，如果这在很大程度上仍然如此，我不会感到惊讶。DeepSeek 的进入现在让你和我（作为消费者）更有可能看到更多 AI 产品和服务以低成本甚至免费提供给我们。然而，AI 产品和服务市场还有另一个部分，企业（或政府）是客户，在那里进行大量投资和改进将带来价格高得多的 AI 产品和服务。在这个市场中，不会惊讶地看到网络优势的显现，最大的参与者获得优势，从而形成赢家通吃的市场。

现在分析师将用它来重新审视对英伟达的估值，并将新 AI 故事纳入该估值中。即使不考虑数字，也很难想象 DeepSeek 的加入会让 Nvidia 成为一家更有价值的公司，最大的变化是 AI 芯片市场的预期规模：

经过所做的更改以及更新财务状况以反映额外季度的数据后，您可以在下图中看到Nvidia 的估值：

这次估值有两个（不足为奇的）结果。估计 Nvidia 的每股价值从 2024 年 9 月的 87 美元跌至 2025 年 1 月的 78 美元，其中大部分变化是由 DeepSeek 颠覆带来的 AI 芯片市场规模缩小所致（其余跌幅则是由于无风险利率和股票风险溢价上升）。另一个原因是，即使在本周降价后，该股目前的价格仍为每股 123 美元，估值过高。由于发现 Nvidia 在 2024 年 9 月被高估，当时 AI 大新闻仍在继续，而 Nvidia 的交易价格为 109 美元，比今天的价格低 14 美元，因此估计较低的价值并与较高的价格进行比较会使其估值过高。
更普遍地说，DeepSeek 颠覆的价值效应将是不同的，对人工智能领域的一些公司来说，其影响会比其他公司更负面，甚至对一些公司来说可能是积极的。试图在下图中捕捉这些影响，将 DeepSeek 比作一颗炸弹，并观察爆炸造成的损坏区域：

DeepSeek 的短期和长期损害将损害那些在构建 AI 架构方面处于领先地位的企业。除了 Nvidia（及其 AI 芯片业务），这还包括能源和天然气企业，它们从数百亿美元用于建设 AI 数据中心中受益。

并不是说它们现在会萎缩，但随着企业评估是否需要 AI，你很可能会看到在 AI 上投入资金的承诺放缓。因此，与 Meta 和微软一头扎进 AI 业务相比，更多公司可能会效仿苹果 ( AAPL ) 谨慎进入 AI 业务的道路。

至于瞄准 AI 产品和服务市场的企业，其影响将取决于这些产品和服务对数据和计算能力的需求程度。

如果提出的 AI 产品和服务是低级的，即它们更基于规则和机械化，较少依赖于直觉和人类行为，那么 DeepSeek 的影响将是巨大的，进入成本更低，市场商品化，利润率更低，竞争激烈；另一方面，如果 AI 产品和服务是高级的，即试图在面对不确定性时模仿人类的决策，那么 DeepSeek 的进入可能影响很小，甚至可能不存在。

因此，预计，一家致力于开发财务会计 AI 产品的企业会发现其业务格局的变化比 Palantir 更大。有一批公司，主要是拥有大型平台的大型科技公司，如 Meta 和微软，可能对已经在人工智能上花费的资金（购买 Nvidia 芯片和建立数据中心）感到后悔，但 DeepSea 的颠覆可能使他们更容易开发低成本、低技术的人工智能产品和服务，他们可以向其平台用户提供这些产品和服务（免费或低成本），以将他们留在他们的生态系统中。

当面临可能改变我们生活和工作方式的发展时，尤其是在早期阶段，我们很自然地会给这种发展起一个朗朗上口的名字，并以此作为投资大笔资金（如果你是一家企业）或提高你愿意为该领域企业支付的价格（如果你是一名投资者）的理由。

在我一生中有四个我认为具有革命性的发展阶段——20 世纪 80 年代的个人电脑、20 世纪 90 年代的互联网、21 世纪头十年的智能手机和过去十年的社交媒体，以及在投资者和企业学会区分之前，这些发展是如何开始成为流行语的。

思科和亚马逊等都诞生于互联网时代，但它们的商业模式截然不同，随着互联网的成熟，它们面临着截然不同的结局。我希望 DeepSeek 进入人工智能领域，以及它对这个领域不同企业的不同影响，将使我们更加专注于人工智能对话。因此，与其将一家公司描述为 AI 公司或将 AI 市场描述为“巨大”，我们更应该明确说明一家公司属于 AI 业务的哪一部分（架构、软件、数据或产品/服务），并在谈论 AI 市场时应用相同程度的区分。

我们作为消费者甚至企业看到的大多数人工智能产品和服务都属于“这很可爱”或“多么棒”的类别，而不是“这将改变我的生活”。如果是这样的话，我们认为花费数百亿美元建设数据中心来开发这些产品是过度的，就像用大锤把钉子敲进墙上一样。过去几十年来，每一项重大创新都经过了现实检验，并因此变得更加强大，这可能是人工智能众多此类现实检验中的第一次。