大洋彼岸AI的天塌了!DeepSeek大模型的横空出世,仿佛天才少年在游戏里爆头氪金玩家。美国试图在AI领域搞“小院高墙”、算力垄断的算盘落空了,AI领域的“军备竞赛”从之前的堆显卡、拼算力向优化算法、拼脑力转变,整个行业开始从资本密集型向智力密集型转变。
说实话,对于AI大模型的技术细节和底层架构,我不是专业出身,只能现学现卖,按照DeepSeek大模型提供的资料信息,我将用大白话给大家科普一下DeepSeek大模型的技术优越性,以及基于DeepSeek大模型的投资机会。
DeepSeek能够在较低成本下实现与OpenAI相近的能力,核心原因主要在于其技术路径选择、工程优化能力和对效率的极致追求。具体来说,大概有以下四点。
什么叫“动态稀松激活”?打个比方,像OpenAI等传统大模型就像只有一个总开关的“家”,要么家里灯全亮,要么家里灯全暗;DeepSeek则是给客厅、卧室、厨房、厕所各按了一个开关。需要在客厅看书,就打开客厅的灯;需要去卧室,就把客厅的灯关了,打开卧室的灯。
很显然,一个月下来,只有一个总开关的“家”的用电量肯定比每个房间各按一个开关的“家”的用电量要大得多。
大模型的训练一靠算力,二靠数据。像OpenAI等通用大模型一般不对投喂的数据来进行分类,通用大模型能够理解为是在做“大锅饭”和“大乱炖”,不同食材需要烹饪的时间是不一样的,比如绿叶蔬菜可能只需要1-2分钟,不用高压锅情况下猪蹄炖烂至少需要2小时。为了把所有食材都煮熟,通用大模型往往需要迁就用时最长的食材,费时费力费钱。
DeepSeek则会对数据来进行清洗、合成,分类投喂给大模型训练,一来比较省时省力,二来“做出来的菜味道”更好!
闭源的OpenAI,相当于自己买了一辆车,平时用的机会并不多,但是每年的保险、保养等开支一点都不会少,而且买了车以后还得买车库或者租车库,投入巨大。开源的DeepSeek属于共享自行车“众筹”,一是成本共担;二是物尽其用。
简单来说,AI产业链可大致分为上游的算力(含GPU)和下游的应用。上游的算力(含GPU)赚大钱,下游的应用不赚钱。
以英伟达为例,英伟达的GPU一直是供不应求,2024年,英伟达的营业收入约为609.22亿美元,经营成本约为166.21亿美元,毛利率约为73%;净利润约为297.6亿美元,净利率约为49%。英伟达简直把整个AI产业链的钱都赚完了。
之所以上游的算力(GPU)如此抢手,是因为AI行业形成了“AI大模型能力约等于算力(GPU数量)”的一致性预期,如果DeepSeek打破了这种预期,原先“堆显卡、抢算力”的经营模式将不再继续。也许之前算力的供求关系还是“供不应求”,未来一段时间可能就变成“供大于求”了。
一是算力(GPU)基础设施提供商赚大钱的时代过去了,未来英伟达的毛利率、净利率不可能这么高,销量、营收会不会下滑需要等英伟达的在手订单交付完才能判断。从盘面看,1月27日,寒武纪下跌6.7%;英伟达的盘前跌幅也接近8%。
二是AI下游的应用类企业的春天要来,根据官方数据,使用DeepSeek的API,输入token的费用仅为OpenAI的1/50,而未命中的输出token价格也仅为1/27,这将大幅度降低下游AI+医疗、AI+教育、AI+游戏等应用落地普及。
盘面看,1月27日,DeepSeek概念股表现十分亮眼,每日互动等股票一字涨停,且资金封板坚决。从产业链利好的角度,传媒、游戏等个股预计将从AI大模型的“降价”中获益,虽然不知道谁能够趁机做出一款能够“商业盈利”的AI应用,但是我认为,一定会有那么一款应用出现,且这一段时间点应该不远了。
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