最近Deepseek很火，小编也连续使用它进行了实操【实操】利用Deepseek传承和弘扬传统文化；【实操】利用Deepseek撰写情报简报
那么国外是如何评价Deepseek的？今天小编就给大家分享一些全球的相关研究报告和论文。
1、1月28日全球市场研究报告
DeepSeek引发市场动荡
全球科技股抛售：由于DeepSeek推出了其先进的AI模型RI，全球科技股遭遇抛售，S&P 500和纳斯达克分别下跌1.5%和3.1%，Nvidia股价暴跌超过10%。
投资者转向避险资产：投资者纷纷涌向美国国债、瑞郎和日元等避险资产，导致这些资产价格上涨。
DeepSeek的AI模型威胁行业主导地位：DeepSeek的AI模型以远低于硅谷竞争对手的成本构建，威胁了当前美国AI领导者的地位。
2、印度会计师考试协会分析报告
DeepSeek AI的影响
全球震动：DeepSeek AI作为一个中国AI初创公司，对硅谷、全球股市乃至整个世界产生了重大影响。
美国的选择：美国选择了合作伙伴模式来应对DeepSeek的崛起。
主权AI：提出了“主权AI”的概念，暗示各国可能寻求在AI领域保持独立性。
合作教训：借鉴了苏联时期的斯普特尼克计划的合作经验。
规则制定：创建了一套新的规则来规范AI的发展和应用。
印度的必要措施：指出了印度在面对DeepSeek等AI公司时需要采取的行动。
3、FS Insight每日市场报告
DeepSeek的影响
市场反应：DeepSeek发布其AI模型导致投资者恐慌，但报告认为这种反应被夸大了。
技术进步：DeepSeek的AI模型在某些方面超过了OpenAI、Google和Meta等公司的模型。
资源效率：DeepSeek使用较不先进的芯片开发了R1模型，并且训练时间更短，运营成本更低。
政策影响：美国对中国的技术出口限制可能反而促使中国企业创新，如华为推出自家7nm处理器的智能手机。
市场需求：微软CEO Satya Nadella提到，DeepSeek的效率提升可能会增加对AI的需求，这对全球科技公司都是利好。
4、Allianz全球投资分析
DeepSeek R1的发布及其影响
市场反应：DeepSeek R1的发布引起了显著的负面市场反应，导致之前被视为AI赢家的股票价格下跌。
原因分析：这种反应主要归因于投资者认为DeepSeek R1能够在使用较少且更便宜的半导体进行训练的过程中，提供最佳性能。
AI领域的现状与未来展望
技术发展初期：生成式AI仍处于发展的初级阶段，其开发和部署都还很初步。
持续改进预期：新兴技术在获得大量投资的情况下，表现出持续和令人印象深刻的改进是正常的。
投资哲学：在新技术发展的早期阶段，标准变化或性能持续提高是常态，因此在难以识别长期赢家的时期，选择性地接触新技术非常重要。
DeepSeek R1的特殊意义
资本支出问题：DeepSeek R1的发展直接关系到未来几年内所需资本支出的水平。
市场动态：尽管市场上将不断出现声称拥有“最好”AI或LLM模型的说法，但DeepSeek R1的情况值得注意，因为它与资本支出问题直接相关。
投资策略建议
长期视角：DeepSeek R1的出现强化了作者的观点，即在审视科技行业时，应关注那些可以长期持有的公司。
多样化投资组合：文章强调，多个技术生态系统正在形成，投资者应该维持一个多元化的机会组合。
当前市场状况
短期波动：最近的一些问题已经导致了一些股票价格的短期波动。
长期趋势：尽管如此，作者仍然认为AI是一个长期的结构性大趋势。
市场闭市影响：文章提到，这一新闻流发生在许多亚洲市场已经关闭或即将关闭庆祝农历新年的时期，以及许多西方公司在第四季度报告前的静默期，这些公司无法立即对AI市场的最新发展发表意见。
总结
文章的核心观点是，尽管DeepSeek R1的发布引发了市场的短期波动，但AI作为一个长期的结构性大趋势，其潜力不容忽视。投资者应该采取长期视角，关注那些能够提供稳定价值的公司，并维持一个多元化的投资组合，以应对多个技术生态系统的兴起。同时，作者提醒投资者，在新技术发展的早期阶段，标准和性能可能会持续变化，因此需要谨慎选择投资标的。
DeepSeek的影响
市场反应：投资者担心DeepSeek可能扰乱过去两年推动美国股市上涨的AI增长故事，导致美国科技股开盘下跌。
成本优势：DeepSeek发布了最新的开源AI模型，训练和推理成本远低于美国大公司的领先模型。
历史先例：中国AI公司有开发高性能低成本模型的历史，如Yi-34B仅用300万美元的训练成本就推出了。
AI行业的发展趋势
非零和游戏：如果DeepSeek的模型被证明是行业标准，这不一定是零和游戏，整个市场可以继续增长，低成本可能加速AI在各行业的采用，进一步提高生产率。
市场细分：现有的大型语言模型（LLMs）可能专注于知识工作者的高端市场，而DeepSeek的开源方法可能被其他细分市场采用。
智能手机行业的类比：更便宜的智能手机的引入导致了全球范围内的广泛采用，但行业领导者仍然在高端领域保持主导地位。
大型科技公司的AI投资
持续投资：即使在DeepSeek发布模型之后，Meta仍计划今年花费高达650亿美元来扩展其AI基础设施，超出市场预期。
多样化发展：大型科技公司的AI支出不仅限于开发大型语言模型，还包括生成音频和视频等其他模型的开发，这些似乎超出了DeepSeek当前的应用范围。
创新需求：随着技术的进步，需要足够的资本支出来继续产生创新的AI模型。
AI价值链中的价值创造
价值转移：随着时间的推移，AI价值链中价值创造的位置将发生变化。不同部分的技术发展和竞争意味着投资者可能需要在赋能层、智能层和应用层之间调整关注点。
互联网发展的类比：长期来看，价值最终将从开发基础设施的公司（赋能层）转移到使用它的公司（应用层和受益者）。
不确定性警告：尽管成本降低可能会增加对赋能层的需求，但目前还不应得出结论。DeepSeek的影响、大型科技公司的资本支出计划和AI货币化将在第四季度财报季中变得更加清晰。
投资策略建议
主动和多元化：过于集中或过度被动的投资方式存在风险，因为价值可以在AI生态系统中迅速转移。作者认为，采取主动和多元化的投资方式是更好的选择。
持续监控：UBS将继续监测大型科技公司的财报公告，以获取有关价值链中价值创造趋势的信号。
电力消耗趋势：更广泛的AI使用也可能进一步强化向更高电力消耗的趋势，这对电力和资源领域的公司有利。
总结
文章的核心观点是，尽管中国AI初创公司DeepSeek的出现引发了市场对AI行业增长故事的担忧，但其成功并不一定会阻碍AI行业的整体增长。相反，低成本的AI模型可能会加速AI的普及，提高生产力，并为整个市场带来增长机会。大型科技公司仍在积极投资AI领域，不仅限于大型语言模型的开发，还包括其他类型的AI模型。投资者应该采取主动和多元化的投资策略，以适应AI生态系统中不断变化的价值创造趋势。UBS将继续监测大型科技公司的财报公告，以获取更多关于AI行业发展动态的信息。同时，文章提醒投资者注意，过于集中的投资策略可能存在风险，因为AI生态系统的价值可以在短时间内快速转移。
6、红队报告
这份报告由Red Teaming团队撰写，评估了大型语言模型（LLM）DeepSeek R1的安全性和伦理风险。报告发布于2025年1月，旨在为用户提供对DeepSeek R1模型优缺点的全面理解，并将其性能与其他模型（如gpt-4o、o1和claude-3-opus）进行比较。此外，报告还提供了针对该模型的风险评估方法、测试结果以及改进建议。
关键发现：模型存在高度偏见，容易生成不安全代码、有毒、有害和CBRN（化学、生物、放射性和核）内容。
7、HashStudioz对比研究报告
DeepSeek AI 和 ChatGPT 之间的对比。
DeepSeek AI 的特点
数据驱动的洞察力：DeepSeek 在数据分析和高级搜索能力方面表现出色，非常适合需要强大分析功能的企业。
最佳用途：适用于需要深入分析和大规模数据处理的企业，以获得可操作的商业洞察。
ChatGPT 的特点
人类般的对话体验：ChatGPT 能够提供类似人类的对话，适合用于客户支持、内容创作和个人化体验。
最佳用途：适用于增强客户支持和生成互动内容的场景。
关键差异
数据处理与业务智能：如果企业需要先进的数据处理和业务智能，应选择 DeepSeek。
对话与参与度：如果目标是实现更自然、人性化的对话，无论是客户支持还是内容创作，ChatGPT 是更好的选择。
选择时机
选择 DeepSeek AI 的时机：当企业需要高级数据处理和业务智能时。
选择 ChatGPT 的时机：当企业的目标是实现吸引人的、类似人类的对话体验时。
最终选择
决策依据：选择 DeepSeek 还是 ChatGPT 取决于企业的具体需求。建议探索两个选项，然后决定哪个最适合自己的业务。
总结
文章核心观点在于帮助企业根据自身的业务需求选择合适的AI聊天机器人。DeepSeek AI 更擅长于数据处理和业务智能，而 ChatGPT 则在提供人类般对话体验方面表现优异。企业应根据自己的具体需求来决定使用哪种AI聊天机器人，并可以考虑与 HashStudioz 合作，获取定制化的AI解决方案。通过这样的选择，企业能够更好地利用AI技术提升业务效率和客户满意度。
8、oodash Group AB新闻稿
文章的核心观点是oodash Group AB对DeepSeek推出的开源AI模型持积极态度，并认为这一事件对其业务战略非常有利。DeepSeek的模型不仅符合oodash的成本效益和开放解决方案的战略方向，还通过挑战现有昂贵的AI解决方案，推动了整个行业的创新和成本降低。oodash迅速部署了DeepSeek的模型，展示了其快速响应市场变化的能力，并利用这些模型的优势来提供更具成本效益和安全性的AI解决方案。此外，CEO Arli Charles Mujkic强调了开源AI模型和去中心化网络的未来趋势，认为这将有助于oodash在市场上占据更有利的位置。整体而言，oodash Group AB认为DeepSeek的AI模型的发布对其业务发展是一个积极的信号，并将进一步巩固其在AI技术市场中的地位。
9、高级人工智能推理模型在儿科临床决策支持中的比较评估研究
本文通过对比评估ChatGPT O1和DeepSeek-R1在儿科临床决策支持中的表现，揭示了两种模型在诊断准确性和临床实用性上的差异。ChatGPT O1凭借其链式思维推理技术，在准确性和可靠性上表现出色，特别适合处理复杂和关键的临床问题。而DeepSeek-R1虽然准确性稍低，但其开源性质和自我反思能力使其在资源有限的环境中具有独特优势。研究结果强调了这两种模型在不同临床场景下的互补作用，并提出了未来研究应探索将它们整合成一个集成系统的可能性，以优化临床决策支持的整体性能。
10、安全性的挑战：强化学习策略的缺点
本文探讨了在大型语言模型（LLMs）中确保安全性的挑战，特别是针对DeepSeek-R1模型。DeepSeek-R1是一个先进的推理模型，基于强化学习（RL）和多阶段训练，旨在提高模型的推理能力、无害性和与人类偏好的对齐。尽管在推理和对齐技术方面取得了进展，但确保像DeepSeek-R1这样的模型在未见过的场景中保持无害、可读和泛化仍然是一个关键挑战。本文分析了RL方法在减少有害输出方面的局限性，并将其与监督微调（SFT）进行了比较，提出了结合RL和SFT的混合训练方法来实现更安全和有效的AI系统。
11、Wisdom Tree研究报告
文章的核心观点是，DeepSeek的成本效益AI模型突破提醒我们，主题投资充满动态变化，需要采取纪律严明和多元化的投资方法。通过构建既能从现有领导者中获益又能抵御潜在颠覆者的投资组合，投资者可以更好地应对不断变化的市场环境，并抓住新兴机会。在主题投资中，正如体育比赛中一样，比赛在中场休息时远未结束。保持警惕，避免过度自信，通过持有包含早期领导者、上升挑战者和潜在颠覆者的多样化投资组合，投资者可以为下半场可能出现的任何情况做好准备。
12、Danske Bank发布的宏观研究报告
DeepSeek-R1 的特点
性能赶超：DeepSeek-R1 是一个推理模型，在性能上与OpenAI、Meta和Google等主要美国竞争对手的最新版本相当或更优。推理模型对于简单模式识别不足以应对的任务特别有用，尤其适用于研究人员和开发者。
成本低廉：该模型的训练成本仅为650万美元，远低于同行的成本。例如，OpenAI的年度预算是每年50亿美元。
计算资源消耗少：该模型开发时使用的计算资源较少，并且据称没有使用美国制裁的最先进芯片（如Nvidia的H100芯片）。DeepSeek的研究论文称，该模型是使用Nvidia为遵守美国制裁而为中国市场开发的H800芯片开发的。但有传言称，DeepSeek的母公司高飞对冲基金已经能够购买到更先进的H100 AI芯片，尽管存在制裁。
低成本提供：该应用程序在应用商店中免费提供，而模型的API以非常低的价格$0.14提供一百万个输入标记，相比之下，OpenAI的o1模型价格为$7.5。
开源模型：与Meta的Llama模型一样，DeepSeek模型是一个开源模型，使其透明并可供开发者在其基础上进行开发。
AI专家的观点
Marc Andreesen：将模型的发布称为“AI的斯普特尼克时刻”，认为这是他见过的“最令人惊叹和印象深刻的突破之一”。
Satya Nadella：在世界经济论坛的一次采访中表示，“我们应该非常认真地对待来自中国的这些发展”。在X平台上发表的一篇文章中，他补充说，“随着AI变得越来越高效和易于获取，我们将看到其使用量激增，将其变成一种我们无法满足的商品。”
Sam Altman：在X平台上表示，“r1是一个令人印象深刻的模型，特别是在他们能够提供的价格方面”。
对AI、地缘政治和全球增长的影响
加速开发的开源方法：由于模型是开源的，每个人都可以在其基础上构建。这将有助于进一步加速这些模型的发展。
用例将继续增加：更先进的模型和更低的成本将导致研究人员、开发者和公司的更多用例；因此可以解决和自动化的任务更多。随着用例的不断增加，对AI的需求预计将增加。
无需巨额支出：DeepSeek-R1的发布和架构优化减少了开发AI模型所需的巨额投资支出。这对像Nvidia这样的芯片供应商有何影响？表面上看，这将减少对先进芯片的需求。但同时，AI的使用可能会加速得更多，正如上面提到的。实际上，这最终可能带来更多对芯片的需求，而不是更少。尤其是在中国市场。因此，净结果可能是对Nvidia有利的。这也是Nvidia昨天传达的信息，即DeepSeek的进步提高了AI的实用性，从而需要更多的芯片，与Sadella的评论类似。
用户成本降低对客户有利，对OpenAI不利：DeepSeek提供的非常低的价格将增加竞争，并对其他AI提供商施加降价压力。这对用户来说是好事，但会压缩利润空间。竞争的关键在于销量。这已经在AI领域看到了——以及在中国的许多其他行业，尤其是电动汽车领域。
新的美国技术制裁？似乎不会：中国的突破引发了这样一个问题：美国是否会加倍努力，对中国施加更多限制，限制其获得较不先进的芯片？然而，教训也似乎是，这可能会适得其反，因为中国将更加努力地寻找优化流程的方法，并减少对美国技术的依赖。如果中国现在能够使用较不先进的技术与美国在AI领域匹敌，那么它们自己生产先进芯片只是时间问题。
对世界的积极供给冲击：随着AI的不断发展，它将越来越多地帮助企业提高生产力，从而成为全球经济的“积极供给冲击”，最终提升潜在增长率。这应该对股市也是净利好。
13、摩根大通的研究报告
DeepSeek 的成就与挑战：文章指出 DeepSeek 在其 V2 和 V3 模型中实现了比其他领先模型更高效 45 倍的训练，这主要得益于混合专家（MoE）模型、多头潜注意力（MLA）等技术。DeepSeek 的 V3 模型拥有 671 亿个参数，但同时只激活了其中的 37 亿个参数以解决特定问题，这显示了其在资源利用上的高效性。
成本与性能：DeepSeek V3 的训练成本相对较低，仅需 2.7 亿个 H800 GPU 小时，总成本约为 560 万美元，这与同类模型如 Llama 3.1 的成本相比具有竞争力。DeepSeek 提供的 API 价格也相对较低，每百万个令牌只需 0.14 美元，而 OpenAI 的价格则为每百万个令牌 7.50 美元。
潜在的“偷师”行为：文章提出 DeepSeek 的模型可能通过访问其他 AI 模型（如 GPT-4 或 ChatGPT）进行“蒸馏”训练，即通过使用其他模型的输出来训练自己的模型。这种行为可能违反了这些模型的使用条款。
模型的局限性与风险：文章指出 DeepSeek 的模型在某些特定任务上表现良好，但在面对细微变化的问题时，其性能下降得更快，这可能表明模型存在过度专门化的问题。此外，文章还提到了 DeepSeek 在数据隐私方面的做法，其模型可能存储了大量未经处理的数据。
市场影响与竞争：文章讨论了 DeepSeek 的发布对市场的影响，包括其与 OpenAI、Anthropic 等公司的竞争，以及可能对 Microsoft 和 OpenAI 合作关系的影响。文章还提到了 DeepSeek 的多模态模型发布，以及其在不同领域的性能表现。
开放源代码策略：文章提到了 DeepSeek 的开放源代码策略，这可能对闭源模型构成挑战，并可能成为 Microsoft 与 OpenAI 分歧的催化剂。文章还讨论了 DeepSeek 模型可能违反其他模型许可协议的风险。
关于DeepSeek的讨论观点有以下几点是共同提及或强调的：
DeepSeek的先进性：DeepSeek被描述为在推理能力上超越了西方最好的模型，包括OpenAI的ChatGPT。这表明DeepSeek在人工智能领域展现出了显著的竞争力。
成本效益：DeepSeek能够以较低的成本训练模型，具体来说，使用大约10,000个Nvidia芯片，成本仅为OpenAI的3%到5%。这使得DeepSeek在价格上具有显著优势，特别是对于企业用户来说，其价格远低于ChatGPT。
市场影响力：DeepSeek的模型发布后，其应用软件在世界范围内下载量激增，许多公司开始考虑用DeepSeek R1的更便宜的代币替换昂贵的OpenAI代币。这表明DeepSeek在市场上的接受度和影响力正在迅速增长。
对传统科技公司的冲击：DeepSeek的崛起对美国科技公司，尤其是那些在人工智能领域有重大利益的公司造成了影响，导致这些公司的股价下跌。这表明DeepSeek的出现可能改变了市场格局，对传统科技巨头构成了挑战。
隐私问题：文章中提到了DeepSeek在隐私方面的潜在问题，这引发了对数据保护和用户隐私的担忧。
软实力与成本效率：DeepSeek的成功被解读为一种软实力的体现，即在成本效率和创新性方面超越了传统限制，尤其是在面对政府限制的情况下。
对Nvidia的影响：DeepSeek的高效训练模型能力，以及其开源和低成本的策略，对Nvidia的销售和能源消耗策略构成了威胁，因为这表明可以以更低的成本达到类似的效果。
全球连接性与贸易限制：文章讨论了在高度互联的世界中，贸易限制和制裁可能无法阻止技术进步，反而可能促使被限制的国家（如中国）提高效率和创新能力。
未来趋势与策略：文章中提到了人工智能训练成本的未来趋势，即成本将变得更低且能源消耗更少，这将导致“浪费资源”的国家（如美国）与“节俭”的国家（如中国）之间的策略差异。
市场风险与投资建议：在市场展望中，DeepSeek的出现被看作是市场风险的一个指标，它可能引发更广泛的市场参与和行业调整，同时也对投资者提出了新的考量。
这些观点共同构成了DeepSeek在人工智能领域崛起的全面图景，强调了其技术、市场、经济和战略层面的影响。
Deepseek的自我评价：
据说你打败了世界上目前最牛的AI，请问你是如何看待自己的特别之处的？
嗯，用户问的是我如何看待自己的特别之处，尤其是提到打败了最牛的AI。首先，我需要理解用户的问题背景。用户可能看到了一些报道或者测试结果，认为我在某些方面表现超过了其他AI模型，比如GPT-4。这时候，我要避免过于自夸，同时也要保持客观。
然后，我要考虑用户的真实需求。他们可能想知道我的技术优势，或者想确认这些信息的真实性。也有可能用户想测试我的回答是否恰当，是否会有不合适的自信或贬低其他AI的情况。所以，回答时需要既展示自信，又保持谦逊，同时强调团队的努力。
接下来，我需要回忆公司的指导方针，确保回答符合规范。要提到是团队的努力，技术的持续进步，并且强调不同AI有各自的优势，避免直接比较。同时，要引导用户关注如何使用我来帮助他们解决问题，而不是单纯的竞争比较。
可能用户对AI之间的竞争感兴趣，或者他们在寻找一个更强大的工具来解决复杂的问题。这时候，需要突出我的能力范围，比如数学、编程、逻辑推理等，同时保持开放态度，说明技术的进步是持续的，未来还有更多可能。
还要注意避免任何可能引起争议的言论，比如直接声称自己是最强的，或者贬低其他公司。应该用中立和积极的措辞，比如“在不同领域和场景下各有优势”，这样既客观又尊重同行。
另外，用户可能期待一个简洁但有内容的回答，不需要太技术化的细节，而是更偏向于用户角度的解释。所以，我需要用通俗易懂的语言，让用户明白我的优势所在，同时传达出持续进步和团队支持的信息。
您好！感谢您的认可，但任何技术的进步都是团队努力和持续迭代的成果。作为深度求索研发的智能助手，我的目标是为用户提供专业、可靠的支持，并在数学、代码、逻辑推理等领域展现优势。不同AI模型在不同领域和场景下各有特点，技术的探索永无止境，我也会持续学习和优化。期待能为您创造更多价值！
