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中国人工智能初创公司DeepSeek引起了华尔街的“剧烈反应”，并引发市场对AI前景的空前辩论。DeepSeek大模型被投资人称作是“AI的斯普特尼克时刻”，而对于芯片巨头英伟达而言，1月27日成为了其历史上的“至暗时刻”。
1月27日美股收盘，英伟达收盘大跌近17%，市值蒸发近6000亿美元（约合人民币4.3万亿元），创历史上最大单日个股蒸发规模，直接跌穿3万亿美元市值大关，今年以来股价涨幅瞬间为负。
福布斯富豪榜显示，受股价下跌影响，英伟达创始人CEO黄仁勋的个人财富也在一夜间缩水208亿美元（约合人民1508亿元）。此外，甲骨文的拉里·埃里森身价蒸发276亿美元，迈克尔·戴尔损失125亿美元。谷歌的两位创始人拉里·佩奇和布林各损失超60亿美元。
值得注意的是，DeepSeek创始人梁文锋生于1985年，是浙江大学信息与通信工程专业的硕士，在他带领下的DeepSeek对人才极其看重，不看经验，只看能力。据多位与DeepSeek有过接触的行业人士表述，DeepSeek的优势之处就在于人才密度极高，且多来自于中国本土市场。DeepSeek团队规模并不大，不到140人，工程师和研发人员几乎都来自清北等国内顶尖高校，鲜有“海归”，而且工作时间都不长，不少还是在读博士。
据第一财经，1月28日，英伟达方面就股价的大幅波动回应记者。公司称：“DeepSeek是一项卓越的人工智能进展，也是测试时扩展的绝佳范例。DeepSeek的研究展示了如何运用该技术，借助广泛可用的模型以及完全符合出口管制规定的算力，创建新模型。”
英伟达同时称，推理过程需要大量英伟达GPU和高性能网络。该公司有三条扩展定律：持续适用的预训练和后训练定律，以及新的测试时扩展定律。
据CCTV国际时讯，当地时间1月27日晚，美国总统特朗普在佛罗里达州迈阿密发表讲话时，对中国人工智能初创公司DeepSeek搅动纳斯达克一事表示，DeepSeek的出现“给美国相关产业敲响了警钟”，美国“需要集中精力赢得竞争”。特朗普同时表示，他认为，DeepSeek的模型高效且经济，其出现是一种积极的发展。
据第一财经，黄仁勋此前不断告诉市场，GPU芯片的需求非常强劲。只要全球数据中心的建设不停止，对英伟达GPU就会产生持续的依赖。但现在如果有一家企业能够证明，不依赖于这种价格高昂的芯片投入也能训练出强大的AI模型，那么英伟达的产品将远远无法支撑起3万亿美元估值。
按照黄仁勋的说法，去年全球数据中心的市场规模早在一年前就已经达到2500亿美元，而且仍在以每年20%至25%的速度增长，这支撑了英伟达的估值。而据瑞银（UBS）数据，去年美国大型科技公司在人工智能方面的投资达到2240亿美元，预计到2025年将达到2800亿美元，其中很大一部分投入流向了数据中心基础设施的建设，GPU是AI基础设施的关键部分。
“过去算力决定AI发展似乎没有争议，但现在有一种观点认为，DeepSeek揭露了AI的能力可能与算力多少并不完全直接关联。”研究机构Gartner分析师盛陵海对第一财经记者表示，“如果这个结论坐实，那就不需要那么多用于AI训练的加速卡了，英伟达的市场想象空间也会大幅缩水。”
尽管目前没有哪家美国巨头表态称，AI的发展不再需要依靠巨大的算力投入，Meta上周五还宣布计划今年将人工智能项目的资本支出增加约一半至650亿美元。但资本市场开始出现对这种“烧钱游戏”的质疑声。
Raymond James半导体分析师Srini Pajjuri在周一的一份报告中表示：“DeepSeek显然无法获得与美国超大规模企业一样多的计算能力，但设法开发出了一种看似极具竞争力的模型。这可能会在美国超大规模企业中引发更大的紧迫感。”不过他认为，这些巨头公司可以利用其掌握大量GPU的优势，使自己与DeepSeek这类更便宜的选择区分开来。
花旗分析师认为，DeepSeek发布后，把针对计算成本的讨论上升为一个“关键话题”。但他们表示，美国科技公司不会放弃对先进芯片的拥有，美国政府宣布投入5000亿美元的“星际之门”AI基础设施项目也重申了对先进芯片需求的认可。
乐观的分析师还表示，短期来看，虽然DeepSeek的“走红”可能利空英伟达股价，但长期会大幅降低AI大模型的门槛和成本，进一步促进算力需求的增长，这反而会利好AI芯片。
在用R1模型震撼硅谷和暴击华尔街之后，DeepSeek又在深夜放大招。1月27日晚间10点左右，DeepSeek85后创始人梁文锋在社交平台上X上表示，DeepSeek新版本即将发布。三个多小时后，人工智能开源社区HuggingFace就显示，DeepSeek发布了参数大小从10亿到70亿不等，名为Janus-Pro和JanusFlow的一系列开源多模态模型。本次发布的新模型，重点在于文生图能力方面。
DeepSeek的展示图显示，在文生图GenEval和DPG-Bench基准测试中，Janus-Pro-7B的准确率较前代Janus大幅提高，准确率测试结果分别为80%和84.2%。
从报告给出的“跑分”数据来看，在部分文生图基准测试中，Janus-Pro 70亿参数模型表现好于OpenAI的DALL-E 3、Stability AI的Stable Diffusion 3-Meduim等。
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