DeepSeek 加速生成式 AI 行业进入新阶段：新的计算能力增长方法和应用多样化

DeepSeek-R1 的发布聚焦了两大 AI 行业趋势。尽管这些
趋势早已显现，但 DeepSeek-R1 加速了它们的发展。

1. 尽管规模法则的收益递减，但 AI 算力仍可通过
   优化训练方法持续增长，从而促进新应用的探索。
   
2. API/代币价格的大幅下降有利于 AI 软件/服务和设备端 AI，从而加速
   AI 应用的多样化。

趋势 1：尽管规模法则的收益递减，但 AI 算力仍可通过
优化训练方法持续增长，从而促进新应用的探索。

1. 过去两年，AI 服务器供应链的股票投资一直基于规模法则带来的持续增长预期。如今，随着这些规模法则的局限性日益
   明显，市场将注意力转向了 DeepSeek 的优化训练方法——在不依赖规模法则的情况下实现
   显著的性能提升。
   
2. 根据广泛引用的 Chinchilla 规模法则，AI 模型性能由三个关键
   因素驱动：模型参数（N）、训练数据（D）和算力（C）。理想的结果来自
   这三个因素的共同扩展。
   
3. 规模法则的收益递减可归因于几个关键因素。人工创建的文本数据（D）的供应几乎耗尽，而单纯增加模型参数（N）在算力（C）未同步提升和数据量
   限制（D）未解决的情况下效果有限。此外，短期内大幅提升算力（C）面临重大
   障碍，从 Blackwell 系统生产的延迟到电力供应的限制。
   
4. 从行业研究的角度看，DeepSeek-R1 尤其值得关注的是它通过优化训练方法而非规模法则实现了显著的性能提升。这些提升可通过其开源版本的审查和测试验证。
   
5. 随着规模法则的收益递减日益明显，通过优化训练方法提升模型
   性能变得至关重要。这一转变使 AI 计算基础设施的可持续增长成为可能，并释放了新应用的潜力。
   这些互补的发展对 AI 行业的长期进步至关重要。

趋势 2：API/代币价格的大幅下降有利于 AI 软件/服务和设备端 AI，
从而加速 AI 应用的多样化

1. 目前，GenAI 领域的利润主要来自基础设施提供（“卖铲子”）
   和成本削减，而非创造新的商业模式或为现有产品和服务带来显著
   增值。
   
2. DeepSeek-R1 采取了激进的定价策略。它免费使用，且最低 API/代币
   定价不到 OpenAI-o1 的 1/100。这种竞争压力可能会压低 AI 使用
   成本。鉴于中国 AI 市场竞争激烈，其他中国公司预计将推出基准分数更高、定价更激进的 LLM。
   
3. 近期 AI 供应链股票的剧烈调整主要反映了投资者对 AI 服务器出货量的预期重置——这是对规模法则收益递减的回应，而非对 LLM 服务提供商和 CSP 盈利路径的担忧。投资者对盈利实现仍保持耐心。
   
4. API/代币价格下降和优化训练方法推动的 AI 软件/服务和设备端 AI 成本下降，正在刺激 AI 算力需求，同时缓解投资者
   对 AI 投资盈利能力的担忧。
   
5. 尽管 AI 价格下降无疑会推动更高的使用率，但销量增长能否抵消降价仍不明朗。AI 采用率的提升可能催生盈利的商业模式，但成功并非必然。目前这些不确定性似乎可控，因为投资者
   对盈利能力保持耐心。

结论：

1. 规模法则是经验观察。适度预期并理性看待它们实际上有利于长期投资趋势。芯片升级（C）、解决电力供应限制（C）以及在训练中使用多模态训练数据（D）等改进，未来都有可能重新加速规模法则的收益。
2. 规模法则的收益递减仅影响大规模运营者，这证明了 NVIDIA 的领导地位。当 NVIDIA 的解决方案再次加速规模法则的收益时，该公司对 ASIC 和 AMD 等竞争对手的优势可能会更加明显。
3. 近期 GB200 NVL72 的生产问题为重置对规模法则和 AI 服务器出货量的预期提供了良机。这次股票调整将更有利于未来对 GB300/Rubin 系列的积极反应。
4. 领先的 CSP 不会仅仅因为训练方法的改进而削减资本支出，因为
   效率提升和基础设施投资可以共存。如果现在削减资本支出，当规模法则的收益再次加速时，它们可能会落后于竞争对手。
5. 开源资源和中国高度竞争环境的共同作用预计将促使其他中国公司推出性能更高、定价更激进的 LLM。如果届时 LLM 服务提供商尚未建立稳定的盈利能力，它们的盈利压力将加剧。
6. 受益于 API/代币价格的大幅下降，AI 软件/服务和设备端 AI 将吸引
   更多投资者的关注。这是否会成为新的长期投资趋势，取决于能否创建盈利的商业模式。
7. 当规模法则的收益在未来再次加速时，NVIDIA 仍可能是赢家。
   然而，密切关注短期内 GB200 NVL72 的生产问题和中长期内美国
   半导体出口限制的潜在变化至关重要。

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