英偉達大幅反彈，週一的“DeepSeek”衝擊結束了嗎？

在Deepseek引發劇烈市場波動後，高盛表示，目前的關鍵在於瞭解 Deepseek對超大規模企業將其 AI 資本支出貨幣化的能力構成了多大的威脅，以及 R1 模型實際上有多先進。

高盛分析師Edoardo Lorenzo Greco在最新的報告中表示，在即將到來的財報季，Deepseek 不太可能打亂AI資本支出的公佈計劃。

超大規模數據中心運營商很可能仍將人工智能視爲一場軍備競賽，在這場競賽中，最先取得進展且技術最先進者回報最爲豐厚。不過，討論焦點將從基礎設施更多地轉向應用領域。

雖然Deepseek能夠取得的成果依賴於之前的訓練模型（Meta Llama 和 阿里巴巴的通義千問），但顯然資源效率的爭論現在已成爲焦點。

高盛認爲，如果GPU在訓練後期能夠更加高效，那麼對最先進 GPU 的需求就會略有下降。這意味着超大規模企業迄今爲止所做的投資可以有更長的回報期。那些原本認爲能用六年的頂尖 GPU，實際使用時長可能更久。在其他條件不變的情況下，這對除英偉達外的幾乎所有參與者都是利好。

在通脹影響方面，目前尚無明確共識。市場爭議焦點在於AI 是否總體上會導致通貨膨脹（例如雲計算，其每單位存儲成本可能會下降，但隨着所需存儲量的增加，支付的總體價格會不斷上漲）或像大多數技術一樣會導致通貨緊縮。然而，Deepseek 標誌着 “足夠好”的 Gen AI 技術通貨緊縮爭論的開始。

高盛提示投資者，對於大多數AI智能代理來說，不太可能需要完美的人工智能，突然“足夠好”意味着定價權從人工智能供應商轉移到人工智能提供商，類似Salesforce、ServiceNow的軟件公司可能會受益。

分析師警告，英偉達和整個半導體產業鏈將面臨更多不確定性。

從長遠來看，對更多計算能力的需求可能不會改變，但實現這一目標的速度可能會受到質疑。展示人工智能貨幣化用例的需求可能會從將人工智能代理貨幣化轉變爲證明通過機器人和自動化在最高端實現人工智能貨幣化的能力（或者至少在這些領域面臨商品化定價壓力之前）。

對於英偉達而言，他們的 CUDA 語言仍然是首選編程語言，他們的產品仍然是核心，但不確定性仍將很高。

與此同時，短期內電力需求可能會減少。在短期內，市場已重新定價並降低了預期。GE Vernova 和西門子能源的跌幅超過任何超大規模企業或電氣公司。