粗暴㓜交videos乱叫XXX王维嘉：DeepSeek粗暴㓜交videos乱叫XXX为何能血洗美股？_ZAKER新闻
王维嘉：DeepSeek粗暴㓜交videos乱叫XXX为何能血洗美股？_ZAKER新闻
其实，蔡崇信和吴泳铭还有一个共同点。他们二人都有多年投资及企业培育经验，成功培育了大量具有独特竞争力的科技创新产品和企业。而阿里巴巴控股集团未来也将从一家从事业务经营的集团公司转向资本运营，其一部分职能就是成为创新孵化器，从更多新业务中捕捉发展机会，去发现、孵化、培育下一个淘宝、天猫、阿里云。
▎如今，业界真正关键的问题已不再是 DeepSeek 能否将模型成本降低 10 倍以及是否不再需要芯片，而是英伟达的芯片在推理方面相较于定制芯片和其他竞争 GPU 有哪些优势。这已成为当下技术层面的核心问题。钛媒体注：由于钛媒体此前独家发布文章《王维嘉：DeepSeek 尚不足以撼动中美 AI 差距格局》引发了广泛关注与热议，为进一步深入探讨相关争议话题，钛媒体 APP 特邀王维嘉再度发声，以 "DeepSeek 为何能血洗美股？" 为主题，分析投资逻辑与市场影响 。本文作者王维嘉系中国科技大学硕士、美国斯坦福大学电气工程博士，早年在硅谷创办美国通用无线通信有限公司，专注于移动互联产业，被业界广泛推崇为无线互联的创始人和理论领袖。还曾荣获深圳市 " 功勋人物 " 荣誉。作为硅谷著名企业家 & 投资家，同时也是《暗知识》的作者，本文经王维嘉授权钛媒体 APP 发布，并略经编辑。元月 27 日 DeepSeek 的出现给华尔街带来巨大冲击，以英伟达为代表的科技股遭受重创，相关高科技板块市值单日蒸发 1 万亿美元，其中英伟达市值单日跌幅达 17%，市值蒸发近 6000 亿美元，这一跌幅创下美股史上一个公司最大单日跌幅纪录。对于像英伟达这样市值在 3 万亿美元以上的超级大公司，单日跌幅在 5-10%，已经算是暴跌了，这次 17% 的跌幅可以说是空前。暴风雨的前夜那为什么会有这么大的跌幅呢？这背后主要有四个背景因素。首先，过去两年多，英伟达股价涨幅达到惊人的 10 倍。一路飙升的股价让没有仓位的捶胸顿足而屡屡踏空，让有仓位的惶惶不安准备随时落袋为安。当市值达到 1 万亿美元时，不少人认为已经涨到极限。然而，英伟达却不断上涨突破 3 万亿美元，最高触及 3.6-3.7 万亿美元。登顶全球市值第一。这种远超预期的增长打破了人们的常规认知，" 还能涨到天上去？" 是很多人的疑问，这种定势思维使得他们无法深入探究股价持续走高的内在原因。第二个背景是许多人将当下的情况与 2000 年的互联网泡沫相提并论，当时，思科股价也曾一路高涨，随后却急剧下跌。但在 2000 年的互联网浪潮中，存在诸多泡沫现象，例如李嘉诚推出的的 china.com，网页仅有一页，上面的链接都无法点开，然而这样的公司一上市就估值数亿美元。那时，大家对于互联网的实际应用和发展方向并不清晰，投资更多是盲目跟风。而今天的 AI 公司如英伟达有坚实的财务数据在支撑，并非仅靠对未来的想象。第三个背景因素美国股市投资者结构。在美国股市中，机构投资人占比约 75%，个人散户占比 25%。在机构投资群体里，约 3/4 是基于基本面进行长期投资的，而 1/4 - 1/5 属于对冲基金、量化基金这类快进快出的类型。实际上，股市的波动主要由散户以及量化基金、对冲基金的操作导致。股市震荡的当天，摩根斯坦利、花旗银行等大型金融机构就表示依旧看好市场，并未进行抛售。大量资金的流向变动，其实主要是那些散户和快进快出的基金在起作用。在股市中，存在着这样一批跟风投资者，他们多是技术派，往往依据特定算法进行投资决策。当股票价格迅速上涨时，他们便受利益驱使纷纷涌入市场；一旦形势稍有不利，又立刻撤离。这次英伟达股价单日暴跌 17%，应该以散户、量化基金和对冲基金这类群体的操作为主。第四个背景因素是市场对各大云服务平台巨额资本投入的疑虑。英伟达股价暴涨，是因为各大公司纷纷巨额投资 AI 算力，像微软计划投 800 亿美元，Meta 投 650 亿，其他公司也有大量投入。但市场一直质疑，这么多投资何时才能盈利，每次财报发布时都会有人问这个问题。华尔街投资者缺乏行业一线的切身体会，信息获取也相对间接，所以产生这种怀疑也属正常，就连有投研能力的大行也抱有疑问。从华尔街的大型长期基金到散户，这种质疑普遍存在。在此次大跌之前，英伟达股价持续处于高位，市场敏感度极高，稍有风吹草动，股价就会下跌。即便英伟达此前多次季报表现优异，盈利和营收均超出预期，但其股价依旧不涨反跌。这是因为许多投资者获利颇丰，一心想着落袋为安，只要市场出现不稳定因素，便选择抛售股票。而这次，一家来自中国、此前鲜为人知的 DeepSeek 公司，其技术表现竟能与 OpenAI 相媲美，这一消息让市场大为震惊。尤其是当 Deep seek 宣布可以用 600 万美元就训练出一个性能可以和 OpenAI 最新的模型一较高下的模型是， 一个貌似简单明确的推论在市场快速传播：未来不需要那么多 GPU 了！但这个推论是一个静态思维的结果。19 世纪英国经济学家杰文斯发现当蒸汽机效率大幅提高时，煤炭消耗量不减反增，原因在于效率的提高使得蒸汽机获得更广泛的应用，造出了更多的蒸汽机。这个推论也是不懂 AI 技术发展的表现。目前最好的大模型的能力还远远没有达到 AGI（通用人工智能，即 AI 可以从事绝大部分人类从事的有经济价值的活动）。举个例子，原来一亿美元训练出来的 AI 模型能做点简单的编程序，现在效率提高后 1000 万美元就训练出来了。但我还会继续花 1 亿美元训练出一个中等水平的程序员，还会继续准备花 10 亿美元训练出一个高级程序员，甚至打算花 100 亿美元训练出一个编程大师。算力 = 智能 = 财富，而人类对于财富的追求是无尽的。散户投资人和一线从业者的三大差距简单来讲，就是华尔街那些较为浮动、处于泡沫层面的投资人，即不懂技术又对市场缺乏深入理解。从这几天的情况来看，各大公司的态度很明确。从微软 CEO 到 Meta 的扎克伯格，他们都表示没有改变未来的投资计划和方向。1 月 24 日，扎克伯格在 Facebook 上宣布，Meta 将投入 650 亿美元用于 AI 基础设施建设，主要用于购买芯片和建设数据中心。值得注意的是，这一决策是在他知晓 DeepSeek 相关情况之后做出的。Meta 的 AI 实验室一直做开源模型，对 DeepSeek 了解颇深。实际上，自去年 7 月 DeepSeek 的 V2 版本推出后，美国业界就已经关注。但这丝毫没有改变 Meta 的投资计划。元月 28 日微软发布季度财报，CEO 明确表示将继续原来的 800 亿美元算力投资计划。这就凸显出一个显著差异：身处行业一线的从业者，与华尔街那些易受市场波动影响、存在 " 泡沫 " 的投资者截然不同。散户和对冲基金在认知上与行业一线从业者存在巨大差距，我把这种差距归结在三个方面，首当其冲的便是信息差。以微软为例，微软 CEO 纳德拉决定投入 800 亿美元，几乎相当于微软一年的全部自由现金流。纳德拉多次强调，这一投资决策是基于对未来营收、盈利的预估，以及手中的订单数据。作为一家全球老牌超级科技上市公司，在没有充分数据支撑的情况下，CEO 不可能贸然投入如此巨额资金，董事会也不会允许。同样，扎克伯格等行业领导者做出投资决策时也是如此，像所谓 " 星际之门 " 相关的 5000 亿投资等，他们必然是在对各种信息进行深入分析后才做出的决定 。然而，散户投资人、量化基金和对冲基金却无法获取这些关键信息，而且他们中很多人对技术也缺乏深入了解。反观摩根斯坦利这类有研究能力的大型金融机构，其观点与一线 AI 公司一致。比如，Wedbush 有一位叫 Dan Ives 的分析师，长期跟踪科技股，在事件发生前的整个周末给 25 家大公司的 CIO 打电话询问投资计划是否变动，得到的答复都是毫无改变。大摩在研讨会上发布的报告中，其负责半导体的分析师表示，他致电相关公司后得到的反馈同样是投资计划不变。由此可见，信息差导致了市场参与者之间巨大的认知差异。当媒体大肆炒作中国出现了像 DeepSeek 这样厉害的公司，能将成本降至 1% 时，那些缺乏专业认知、又不在行业内的投资者，便简单地认为未来对 GPU 的需求会大幅减少，于是赶紧抛售股票。这种简单片面的思维迅速在市场传播开来，这就是信息差带来的影响。第二个差距，我称之为体感差或现场差。如果把 AI 发展比作发现金矿，AI 公司就如同在金矿现场作业的团队，像微软的纳德拉、Meta 的扎克伯格，他们就像是指挥着众多小分队，在不同方向探寻金矿的领导者。这些小分队随时会向他们汇报情况，所以他们对行业实际情况有着最直接、最真实的感受。反观华尔街的投资者，就算是大型金融机构的分析师，也无法身处行业一线。他们了解情况的方式主要是通过电话询问，这种信息获取的间接性，导致华尔街投资者与行业一线存在认知偏差。因此，即便是那些大型金融机构，面对市场巨大波动时，心里也会忐忑不安。在事件发生后的第二天，美国 Bloomberg、CNBC 等财经媒体采访了众多大基金经理，问他们是否抄底，得到的答案都是没有。他们给出是自己是长期投资，目前持有的份额已足够。由此可见，即便这些大行的基金经理具备较强的研究能力和专业知识，面对市场波动时也会有所顾虑。但至少他们并没有像那些散户、对冲基金和量化基金一样，在市场动荡时慌不择路地抛售股票，这就是他们与那些易受市场情绪影响的 " 泡沫投资人 " 的区别。第三个差别是格局差。像 Meta 的扎克伯格、英伟达的黄仁勋、Sam Altman，以及 Anthropic 的 Dario Amodei，他们心怀宏大理想，着眼于长远的行业远景。他们的投资决策受这些宏大愿景驱动，并且因为自身丰富的经验、所处的行业地位，周围信息流通顺畅，使得他们能从大格局出发看待行业发展。与之相比，散户的境界与之截然不同。散户大多更关注短期利益，对行业长期趋势缺乏深入理解和判断，很难像这些行业领军人物那样从宏观角度规划投资。美国有许多经验丰富的长期投资人，一旦他们看清局势，有的会保持持仓不动，甚至还有人选择加仓。这就凸显出格局上的巨大差异。下一步最重要的问题是什么？所以简单讲这次能对华尔街造成如此冲击，主要是前期英伟达和芯片相关产业涨幅过高，投资者一直伺机抛售变现、落袋为安。而 DeepSeek 的出现如同黑马，普通民众此前闻所未闻，虽然大型外部公司早有了解，但对于华尔街的普通散户而言十分陌生。这给他们带来了巨大的不确定性，于是纷纷撤离。在撤离过程中，市场出现空方被打爆、ETF 使用两三倍杠杆等情况，引发踩踏，造成股价加速下跌，英伟达股价因此单日暴跌 17%。实际上，在暴跌后的第二天，英伟达的股价回升了不少，但目前仍处于低位，市场观望情绪浓厚。当下市场主要的疑虑在于，虽然英伟达今年业绩大概率无忧，但明年业绩是否会受影响尚未可知。这一问题又一次涉及到杰文斯悖论。以火车烧煤为例，过去烧 1 吨煤火车能行驶 10 千米，如今效率提升 10 倍，1 吨煤能跑 100 千米。火车公司成本不变，行驶里程增加，利润就提高了 10 倍。这时煤炭价格该如何变化呢？假设煤矿开采者看到火车公司利润大增，将煤炭价格提高一倍，火车公司依然会购买，因为即便煤炭涨价，公司利润仍有 5 倍的增长空间。在芯片领域，算力就如同煤炭。煤炭价格涨一倍，火车公司仍能赚 5 倍，这说明在产业链中，利润不会只集中在一个环节。技术创新后，利润会向产业链上游的不同环节扩散，在 AI 领域，利润就有向芯片环节转移的趋势。根据半导体研究公司 SemiAnalysis 的报告，1 月 20 日 Deepseek R1 发布之后，部分云服务平台的 GPU 每小时价格上涨，原因在于现在计算一小时所创造的价值是原来的 10 倍，GPU 价格涨一倍，使用者也能接受，这是双方对利润的分配。从杰文斯效应来看，如果 AI 应用大规模爆发，对 GPU 的需求数量会增加，而且单个 GPU 每小时的计算能力创造的价值更多，GPU 就具备提价空间。对于英伟达来说，其芯片能否维持高毛利，关键并非模型效率发展，而在于能否像当下一样保持独家垄断地位。在 AI 芯片领域，英伟达在训练环节基本处于独家垄断地位，在推理环节目前也占据优势。但如果未来 AMD、英特尔以及众多新创公司推出的产品在价格上与英伟达相当，那么英伟达芯片的价格必然会下降。尽管市场对芯片的整体需求量可能上升，但英伟达产品价格的下滑会影响其利润。反之，要是英伟达凭借软件生态系统等优势，在推理领域继续保持领先，其芯片就能维持高价格和高毛利。近期，博通股票的回升幅度超过英伟达。这表明市场认可了杰文斯效应中关于数量增加的观点。博通开发的定制芯片主要供微软、谷歌、亚马逊等大型云厂商内部用于自有业务的推理（如谷歌搜素）。市场认为，受 DeepSeek 的影响，推理需求将会增长，所以博通的股价得以回升。如今，业界真正关键的问题已不再是 DeepSeek 能否将模型成本降低 10 倍以及是否不再需要芯片，而是英伟达的芯片在推理方面相较于定制芯片和其他竞争 GPU 有哪些优势。这已成为当下技术层面的核心问题。相关从业者和投资者都需要聚焦这一问题，才能更准确地把握下一步行业发展和投资方向。（本文首发于钛媒体 APP）----------- 华丽的分割线 ------------koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:孙顺达
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