近日，DeepSeek推出的开源大型语言模型（LLMs）R1与V3引发业界广泛关注。这两款模型不仅在性能上表现卓越，更以极低的API成本比ChatGPT低达96%颠覆了传统AI领域对高算力与巨额资金投入的依赖。这一创新不仅挑战了现有的AI扩展法则，也对NVIDIA等资料中心相关企业的股价产生了显着影响，甚至可能改变AI产业的未来发展方向。

传统上，训练高效能AI模型需要依赖庞大的算力资源和巨额资金投入，例如OpenAI和Anthropic等公司在模型开发上的投入动辄超过1亿美元。然而，DeepSeek通过多项技术创新，大幅降低了训练成本。据Counterpoint研究团队指出，DeepSeek仅使用约2000至2048张NVIDIA H800 GPU，并额外获取约10,000张A100 GPU，整体训练预算约600万美元，远低於行业平均水平。

DeepSeek的开源模型与Meta等公司的开源AI项目共同推动了开源AI的崛起，逐步缩小了与OpenAI等专有模型的差距。开源模型的普及使得AI技术的门槛降低，竞争格局从技术领先转向成本与可用性竞争。这一趋势不仅对专有模型形成挑战，也为中小型企业和研究机构提供了更多叁与AI开发的机会。

值得注意的是，DeepSeek的发布时机与美国5000亿美元的「星门计画（Stargate Project）」相近，引发了业界对地缘政治因素的关注。作为中国企业，DeepSeek的成功不仅展示了技术实力，也可能在国际AI竞争中扮演重要角色。

市场震荡与未来展??

DeepSeek的高效能模型对市场产生了深远影响。1月27日，NVIDIA股价单日暴跌近17%，市值蒸发超过5000亿美元，创下美股史上最大单日跌幅。这一现象反映了市场对AI运算资源需求预期的动摇，投资人开始重新评估AI基础设施支出的未来走向。

尽管DeepSeek在成本与技术上展现了显着突破，其训练成本的真实性仍受到市场质疑。业界关注其是否接受了政府补助或未披露的资源支持。然而，无论如何，DeepSeek的成功已促使产业重新思考AI发展模式，并可能对半导体与数据中心市场带来长期影响。