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2024-05-03

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01-26

几个twitter就成了主流媒体？垃圾新闻

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02-09

大便一样的文章，不看原因：内容低质

DeepSeek让美国陷入囚徒困境

2024-11-01

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美股今年牛市就靠DeepSeek了，多只受益股和板块深度分析

01-15

又是这种没有消息源的垃圾信息

英伟达再传“利空”，据称最新GB200出现过热等问题

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大选前夜，“特朗普交易风向标”崩了

2022-11-13

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市场的坏消息：美国民主党锁定参议院控制权

2021-01-29

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03-02

到时候暴涨，又开始说trump经济学，你门写文章和放屁一样

特朗普还把美股当KPI吗？

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然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残

Benchmark给予特斯拉买进的初始评级，目标价475美元

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质疑DeepSeek的马斯克，还得靠AI撑起特斯拉股价

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全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻

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新闻出处在哪？张嘴就来，低级

A股调整结束？百股涨停！5259股上涨，外资大力唱多

2024-08-24

写个什么狗屁问

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03-03

垃圾新闻

DeepSeek首次披露：理论上一天收入409万成本利润率545% 英伟达CEO黄仁勋要坐不住了

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21:59","market":"us","language":"zh","title":"DeepSeek首次披露：理论上一天收入409万 成本利润率545% 英伟达CEO黄仁勋要坐不住了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2516511645","media":"雷递财经","summary":"“假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率545%。”这意味着，DeepSeek理论上一天的利润为474,955美元。DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在英伟达芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。","content":"<html><body><article><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223032895v152pqps1b8z77u\"/><p><strong>雷递网 乐天 3月1日</strong></p><p>AI大模型DeepSeek日前在<a href=\"https://laohu8.com/S/ZH\">知乎</a>贴文《DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览》，DeepSeek称，在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。</p><p>“假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027（约409万元），成本利润率545%。”</p><p>这意味着，DeepSeek理论上一天的利润为474,955美元（约350万元）。</p><p>据悉，DeepSeek R1 的定价：$0.14 / 百万输入 tokens (缓存命中)，$0.55 / 百万输入 tokens (缓存未命中)，$2.19 / 百万输出 tokens。</p><p>DeepSeek还指出，实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。</p><p>硅基流动创始人、CEO袁进辉指出，“主要是V3/R1架构和其它主流模型差别太大了，由大量小Expert组成，导致瞄准其它主流模型结构开发的系统都不再有效，必须按照DeepSeek报告描述的方法才能达到最好的效率，而开发这样的系统难度很高，需要时间，幸好这周DeepSeek五连发已经把主要模块开源出来了，降低了社区复现的难度。”</p><p>“这些成果充分体现DeepSeek团队第一性原理思考方式和强悍的意志，他们应该是首先是基于某些原因想到了用这样的模型结构，然后发现这样的结构无论是训练还是推理，要做好都有非常大的工程挑战，这些问题在他们工程团队来说并不是搞不定的，关键是花那么大力气做完是否有大的收益呢，在最终结果出来前，谁也说不准，他们还是赌了，结果是赌对了。”</p><p>更有人评论称，怀疑DeepSeek的模型结构就是为了榨干系统和芯片的每一滴油水来设计的。</p><p>这可能让OpenAI CEO Altman（奥特曼）很不好想。外媒曾曝出，OpenAI在2024年可能面临惊人的50亿美元亏损，并可能在未来12个月内耗尽其现金储备。</p><p>DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223033386v152czgaea9g4y3\"/><p>DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。</p><p><strong>以下是DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览在知乎贴文：</strong></p><p>DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。</p><p>首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。</p><p>复杂性主要体现在两个方面：EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。</p><p>因此，本文的主要内容是如何使用 EP 增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。</p><p><strong>大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）</strong></p><p>由于 DeepSeek-V3 / R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了我们必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。</p><p>我们采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：</p><p>Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家</p><p>Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家</p><p><strong>计算通信重叠</strong></p><p>多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以我们使用了双 batch 重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。</p><p>对于 prefill 阶段，两个 batch 的计算和通信交错进行，一个 batch 在进行计算的时候可以去掩盖另一个 batch 的通信开销；</p><p>对于 decode 阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以我们把 attention 部分拆成了两个 stage，共计 5 个 stage 的流水线来实现计算和通信的重叠。</p><p><strong>尽可能地负载均衡</strong></p><p>由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。</p><p><strong>1,Prefill Load Balancer</strong></p><p>核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长</p><p><strong>2,Decode Load Balancer</strong></p><p>核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）</p><p><strong>3,Expert-Parallel Load Balancer</strong></p><p>核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）</p><p>线上系统的实际统计数据DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。</p><p>另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。</p><p>在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223034297v152cucggl6jbhy\"/><p>在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1：输入 token 总数为 608B，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存。</p><p>输出 token 总数为 168B。平均输出速率为 20~22 tps，平均每输出一个 token 的 KVCache 长度是 4989。</p><p>平均每台 H800 的吞吐量为：对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。</p><p>以上统计包括了网页、APP 和 API 的所有负载。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率 545%。</p><p>当然我们实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。</p><p>———————————————</p><p>雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223035847v152pjf45gs3nzl\"/></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>DeepSeek首次披露：理论上一天收入409万 成本利润率545% 英伟达CEO黄仁勋要坐不住了</title>\n<style 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的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。硅基流动创始人、CEO袁进辉指出，“主要是V3/R1架构和其它主流模型差别太大了，由大量小Expert组成，导致瞄准其它主流模型结构开发的系统都不再有效，必须按照DeepSeek报告描述的方法才能达到最好的效率，而开发这样的系统难度很高，需要时间，幸好这周DeepSeek五连发已经把主要模块开源出来了，降低了社区复现的难度。”“这些成果充分体现DeepSeek团队第一性原理思考方式和强悍的意志，他们应该是首先是基于某些原因想到了用这样的模型结构，然后发现这样的结构无论是训练还是推理，要做好都有非常大的工程挑战，这些问题在他们工程团队来说并不是搞不定的，关键是花那么大力气做完是否有大的收益呢，在最终结果出来前，谁也说不准，他们还是赌了，结果是赌对了。”更有人评论称，怀疑DeepSeek的模型结构就是为了榨干系统和芯片的每一滴油水来设计的。这可能让OpenAI CEO Altman（奥特曼）很不好想。外媒曾曝出，OpenAI在2024年可能面临惊人的50亿美元亏损，并可能在未来12个月内耗尽其现金储备。DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在英伟达芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。以下是DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览在知乎贴文：DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。复杂性主要体现在两个方面：EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。因此，本文的主要内容是如何使用 EP 增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）由于 DeepSeek-V3 / R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了我们必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。我们采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家计算通信重叠多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以我们使用了双 batch 重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。对于 prefill 阶段，两个 batch 的计算和通信交错进行，一个 batch 在进行计算的时候可以去掩盖另一个 batch 的通信开销；对于 decode 阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以我们把 attention 部分拆成了两个 stage，共计 5 个 stage 的流水线来实现计算和通信的重叠。尽可能地负载均衡由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。1,Prefill Load Balancer核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长2,Decode Load Balancer核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）3,Expert-Parallel Load Balancer核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）线上系统的实际统计数据DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1：输入 token 总数为 608B，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存。输出 token 总数为 168B。平均输出速率为 20~22 tps，平均每输出一个 token 的 KVCache 长度是 4989。平均每台 H800 的吞吐量为：对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。以上统计包括了网页、APP 和 API 的所有负载。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率 545%。当然我们实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。———————————————雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":322,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":409105790722496,"gmtCreate":1740897393161,"gmtModify":1740898704809,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"到时候暴涨，又开始说trump经济学，你门写文章和放屁一样","listText":"到时候暴涨，又开始说trump经济学，你门写文章和放屁一样","text":"到时候暴涨，又开始说trump经济学，你门写文章和放屁一样","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/409105790722496","repostId":"2516340655","repostType":2,"repost":{"id":"2516340655","kind":"news","pubTimestamp":1740870017,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2516340655?lang=&edition=full","pubTime":"2025-03-02 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style=\"text-align: left;\">然而，我们需要对软数据持保留态度。在2022-23年期间，信心指数一直在下降，而与此同时，消费却出人意料地上升。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>尽管如此，美股尚未崩盘。Irigoyen分析称，市场相信特朗普不会让政策伤及美国企业及股市，其保护主义措施或“雷声大雨点小”，执行力度低于预期。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Irigoyen认为，<strong>这种“特朗普看涨期权”支撑了资产价格与宏观数据的分化。但若后续政策偏离“市场友好”，不及市场预期，那么信任可能瓦解，市场或迎来“信任危机”。</strong></p><h2 id=\"id_2885460078\" style=\"text-align: left;\">野村证券的“温和衰退”论</h2><p style=\"text-align: left;\">在美银的分析师们被特朗普的政策搞的晕头转向的时候，野村的分析师Charlie McElligott提出了一个有趣的观点——<strong>特朗普或有意通过“温和衰退”重塑经济。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">具体内容我们在之前的文章里有提及，概括一下就是，<strong>McElligott认为，特朗普希望建议削减政府支出和就业、加征关税，以打破美国经济对公共部门的依赖，激发私营部门活力。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>短期内，这可能引发经济阵痛；长期看，则可能降低利率、削弱美元，为增长铺路。</strong></p><p style=\"text-align: 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Irigoyen认为，特朗普2.0的不确定性正动摇市场信心。Irigoyen将特朗普2.0时期的经济政策称为“游戏规则的改变”，认为关税威胁、移民收紧、财政赤字高企、公共部门改革、外交调整等等政策，构成一团迷雾，市场难判其对经济活动和通胀的影响，美联储是加息还是降息也众说纷纭。Irigoyen在报告中写道：“不出所料，这种分歧正开始影响股市。”美银的分析师继续拿走弱的宏观数据印证“混乱叙事”：在上周密歇根调查显示通胀预期上升之后，本周消费者信心指数和2月份PMI预览值均大幅下降...商业调查发现，美国政府政策举措的不确定性，关税被认为是制造业价格上涨的主要原因。有趣的是，当我们对整体PMI下降进行分类时，我们发现服务业明显下降，制造业增加，这可能是消费篮子再平衡和预期关税上调的前兆。然而，我们需要对软数据持保留态度。在2022-23年期间，信心指数一直在下降，而与此同时，消费却出人意料地上升。尽管如此，美股尚未崩盘。Irigoyen分析称，市场相信特朗普不会让政策伤及美国企业及股市，其保护主义措施或“雷声大雨点小”，执行力度低于预期。Irigoyen认为，这种“特朗普看涨期权”支撑了资产价格与宏观数据的分化。但若后续政策偏离“市场友好”，不及市场预期，那么信任可能瓦解，市场或迎来“信任危机”。野村证券的“温和衰退”论在美银的分析师们被特朗普的政策搞的晕头转向的时候，野村的分析师Charlie McElligott提出了一个有趣的观点——特朗普或有意通过“温和衰退”重塑经济。具体内容我们在之前的文章里有提及，概括一下就是，McElligott认为，特朗普希望建议削减政府支出和就业、加征关税，以打破美国经济对公共部门的依赖，激发私营部门活力。短期内，这可能引发经济阵痛；长期看，则可能降低利率、削弱美元，为增长铺路。总结一下三份报告的观点，似乎，特朗普2.0时期已经不再唯美股马首是瞻，其目光已投向低收益率和经济结构的转型。市场虽有“特朗普看涨期权”作为“保护网”保持稳定，但不确定性和“温和衰退”前景正给美股带来震荡风险。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":482,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":402797359563000,"gmtCreate":1739357303633,"gmtModify":1739357440078,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残","listText":"然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残","text":"然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/402797359563000","repostId":"1109480178","repostType":2,"repost":{"id":"1109480178","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1739352516,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1109480178?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-12 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src=\"https://static.tigerbbs.com/e38d61b659de61aca86656579703efcf\" tg-width=\"963\" tg-height=\"570\"/></p><p>为何说DeepSeek会为今年的美股牛市提供了驱动力呢？有哪家公司会受益、哪些板块会起飞呢？今天好好来聊聊，干货满满。</p><p><strong>DeepSeek与GPU需求增长</strong></p><p>当一个新技术推出时人们往往会产生抵触情绪，因为新的事物带来不确定性，而不确定性会让人产生焦虑与恐慌，这现象让<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>一天暴跌17%，揭示了资本市场中情绪主导的定价机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/845d06942d6b17f9437f508936efa135\" tg-width=\"862\" tg-height=\"789\"/></p><p>根据我们调研发现，全球很多企业都在试用DeepSeek的同时，并没有立刻放弃原有的AI解决方案，而是选择同时使用两者。</p><p>为什么呢？因为DeepSeek和Meta的大模型一样，都是开源的，都可以免费部署到内部服务器上，可以访问内部数据并输出结果，这整个测试的过程，就需要花一段长的时间去观察，从技术性能、用户体验、业务价值、伦理风险等多个维度综合评估，没几个月都完成不了，意味着，企业不可能这么快就下定论说“哎，我们下个月就不需要买这么多GPU了。”</p><p>恰恰相反，更多的中小企业愿意去第一次尝试安装DeepSeek，而不得不去购买一批英伟达GPU，这直接导致了GPU需求的激增，特别是在云计算领域，英伟达的H100卡一度达到100%的利用率。虽然短期内需求波动可能会出现，但这种短期的需求增长，反而是技术创新带来的自然结果。</p><p>DeepSeek引发的算力需求变化，也符合经典的经济学理论“杰文悖论（Jevons Paradox） ”。</p><p>里面一个的核心观点是：<strong>当某种资源的使用效率提高时，反而会导致该资源的需求增加，而不是减少。</strong>这个悖论最初是用来描述煤炭使用的情况：当蒸汽机变得更加高效时，虽然每单位煤炭的消耗减少，但由于效率提高，使得煤炭的使用变得更加广泛，最终导致煤炭的总体需求反而增加。</p><p>将这一理论应用到AI算力上，DeepSeek优化算力的使用，使得AI技术变得更加高效和成本可控。</p><p>表面上看，AI训练所需的算力消耗减少了，似乎应该降低对算力的需求。然而，正如杰文悖论所揭示的，<strong>技术进步往往带来更多的应用场景</strong>，进而导致对该资源（在此情况下为算力）需求的增加。虽然DeepSeek使得AI变得“便宜”，但更多的公司和行业将开始广泛使用AI技术，这实际上推动了算力需求的增长。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc7e02b963500a701cd87340cd2375e0\" tg-width=\"783\" tg-height=\"565\"/></p><p><strong>DeepSeek对英伟达的变局</strong></p><p>整体来看，DeepSeek的到来为英伟达带来了一个“加速器”。尽管短期内可能会有波动，但随着AI技术的持续进步，算力需求只会越来越大。英伟达将在这场算力革命中继续占据核心地位，迎接更加广阔的市场。</p><p>但从长远来看，不确定因素增加了很多：</p><p>近期，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>和 Meta 公布了财报，并确认了持续的支出意向，主要集中在建设用于推理而非训练的数据中心，这与大多数AI投资都需要用于推理的观点一致。尽管如此，随着支出转向专用集成电路（ASIC），将超级计算机与设计平台相结合，预计对 GPU 的传统依赖将减少。这意味着利好了<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> AVGO，利空了英伟达，这在我们之前视频就预测过，AVGO是今年的潜力好股。</p><p>在<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的对DeekSeep的研报中就提到，在最差情况下2027年科技四巨头在超大规模厂商的支出将减少24%，</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/66829f0e10f47fb9be3bc48bf76945c7\" tg-width=\"960\" tg-height=\"693\"/></p><p>由于资本支出计划的变化，其中大约有 375 亿美元的收入面临风险。这意味着到 2028 年，芯片制造商的数据中心收入将减少近 7 个百分点。不过，随着成本的下降，使用案例可能会增加，从而继续推动电力需求。科技巨头什么时候开始会砍开支，美股投资网估计在半年后或明年。</p><p>另外一个因素是如果DeepSeek的算法继续突破，效果越来越好，这样会提前了支出缩减的期限，DeepSeek的核心优势在于优化AI模型推理过程，使AI能够在本地电脑就可以高效运行。</p><p><strong>软硬件受益股</strong></p><p>对于软件公司而言，这一优势的最大亮点是，不再完全依赖云计算资源来处理AI任务。</p><p>过去，许多复杂的AI任务需要强大的云计算支持，但DeepSeek的优化使得这些任务能够通过本地设备进行推理和计算。这种转变不仅大幅提高了响应速度，减少了带宽消耗，还减少了对云计算的依赖，降低了成本，尤其在数据隐私和安全方面，提供了更为强大的保障。这意味着软件公司可以更高效地为客户提供定制化的解决方案，提升其产品的性能和竞争力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42ff3d172f30e49089682b794ea7a5b6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在数据分析领域，像Palantir (PLTR)、Elastic (ESTC)、MongoDB (MDB)、Confluent (CFLT)等公司，都依赖AI来处理<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>并从中提取价值。DeepSeek的本地化让这些公司能够在本地设备上更高效地执行数据处理任务，尤其是在实时数据分析方面。比如，Palantir为证府和企业提供数据分析服务，利用DeepSeek的优化算法，能够更快地处理复杂的数据集，帮助客户做出及时的决策。</p><p>同样，Elastic的搜索引擎技术也能通过DeepSeek优化AI推理过程，提升数据查询的速度和准确性。大大提高公司服务的速度和响应能力，还能减少依赖云端计算资源的成本，从而为客户提供更加高效和经济的数据处理服务。</p><p>多家投行的分析师都特别提到了数据存储分析公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/SNOW\">Snowflake</a>，因为接下来更多的应用得以构建，进而产生对数据基础设施的更大需求。此外Snowflake集成 DeepSeek加快了数据处理，生成数据集摘要、提供趋势或自动生成报告。</p><p>但是，根据美股投资网业内的朋友了解到，Snowflake最大的竞争对手Databricks正在不断抢夺Snowflake的商业客户，Databricks营收增速很快，而Snowflake却在放缓。</p><p>受到负面影响的公司是<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>ORCL：摩根大通认为DeepSeek的出现可能会增加过度建设数据中心的可能性，潜在结果复杂且充满不确定性。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/55ef02217e82a76ee95963b8bdd5cdd2\" tg-width=\"753\" tg-height=\"569\"/></p><p>云服务和基础设施领域的受益：<a href=\"https://laohu8.com/S/NOW\">ServiceNow</a> (NOW)、<a href=\"https://laohu8.com/S/DDOG\">Datadog</a> (DDOG)、Cloudflare (NET)、<a href=\"https://laohu8.com/S/FTNT\">飞塔信息</a> (FINT)等云服务公司，也将从DeepSeek技术的应用中受益。</p><p>DeepSeek推动的AI推理本地化意味着，这些云平台可以将一部分计算任务迁移到本地设备上完成，从而减少了带宽的使用和延迟，提升了用户体验。</p><p>比如，ServiceNow在IT服务管理中的应用，借助DeepSeek优化的AI推理，能够实现更智能、更快速的问题检测与处理，帮助企业减少系统故障的停机时间，提升整体生产力。</p><p>Datadog和Cloudflare等公司，也能够在云端和本地设备之间实现更高效的计算资源分配，特别是在实时监控和数据流量分析方面，DeepSeek的优化使得数据处理能够更实时地进行，进一步提高了它们在行业中的竞争力。</p><p>在数字广告与营销领域，Applovin (APP)、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>，Twilio (TWLO)、Meta等公司，通过AI实现精准广告投放和用户行为分析。DeepSeek的AI推理优化将大幅提升广告投放的精准度，使得广告平台能够更加智能地处理用户数据，从而提供实时的个性化广告服务，提高广告转化率。</p><p>此外，TWLO等通讯和营销平台也能受益于DeepSeek的推理优化。通过更加高效的本地推理，TWLO等将能够更快速地分析客户行为数据，实现更加精准短信和邮件营销，从而提升客户关系管理的效果。</p><p>在企业级解决方案领域，像<a href=\"https://laohu8.com/S/WDAY\">Workday</a> (WDAY)、<a href=\"https://laohu8.com/S/ZM\">Zoom</a> (ZM)、Monday (MNDY)、Gitlab (GTLB)、C3.ai (AI)、SalesForce (CRM)、<a href=\"https://laohu8.com/S/HUBS\">HubSpot</a> (HUBS)等公司，也将通过DeepSeek优化AI推理获得竞争优势。Zoom作为全球领先的视频会议平台，将能够通过更高效的AI实现智能会议记录、自动生成翻译和字幕等功能，大大提高用户体验。</p><p>Workday等人力资源管理软件公司也能利用DeepSeek分析功能，更加高效地处理员工数据、提升决策分析的精准度。这使得企业能够做出更加智能化的人员调配和资源分配决策，进一步提升组织效率。</p><p>说完了软件说硬件，DeepSeek为ALAB（高速网络通信商）提供了优势。首先，DeepSeek的本地化部署减少了对云计算资源的依赖，降低了带宽消耗和运营成本，让ALAB能够在高流量情况下保持网络稳定性。更重要的是，DeepSeek提升了数据隐私保护，减少了数据在传输过程中的风险，使ALAB能够提供更安全的服务，提升客户信任度。</p><p>同样<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>也受益于DeepSeek，用户可以通过对话就能操控手机执行任务，并且，AI能提供更精准的日程建.议、场景化提醒。针对中文用户需求，DeepSeek可提供本地化的语音识别、方言支持、文化场景理解（如节日提醒、本地服务推荐）。</p><p><strong>机器人受益公司</strong></p><p>2025年注定是机器人爆发的一年，像<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>等公司，长期以来就利用机器人技术推动自动化生产、物流和仓储。DeepSeek使得这些机器人能够完成更多复杂任务，特别是在障碍物识别、路径规划、自动驾驶等复杂任务提升了机器人智能化能力。</p><p>亚马逊的仓储机器人，依赖AI进行实时的物品搬运和路径规划，DeepSeek的优化使得这些机器人能够更高效地在仓库中完成任务，减少人工干预，提高自动化程度。</p><p>对于硬件制造商来说，机器人硬件制造商如Serve Robotics (SERV)和<a href=\"https://laohu8.com/S/RR\">Richtech Robotics</a> (RR)将能够利用DeepSeek技术提升机器人处理能力，减少云计算对硬件的依赖，进一步提升机器人的智能化水平。这将推动机器人技术的广泛应用，特别是在配送、物流等领域。</p><p><strong>电脑产业链受益公司</strong></p><p>随着DeepSeek优化AI推理的本地化，电脑设备的需求正迎来快速增长。特别是那些支持强大算力的电脑，DeepSeek帮助电脑设备在处理大规模AI应用时发挥出色的能力。随着AI应用场景的不断扩展，越来越多的电脑将成为AI推理的核心设备，进一步推动了AI 电脑的需求增长。</p><p>这一变化的最大受益者是DELL、HPQ和HPE等PC厂商。随着DeepSeek优化算法的出现，AI应用正逐渐从传统的云计算环境向本地计算设备迁移。电脑成为了理想的承载平台，特别是那些在生产力工具上有需求的设备。</p><p>AI电脑需要强大的计算能力，而DELL、HPQ和HPE作为长期深耕电脑硬件的厂商，具备了强大的技术创新能力，可以为市场提供满足这一需求的高性能终端产品，比如支持大内存和高GPU算力的工作站及电脑等。这些厂商不仅能够迎合高端用户对本地AI计算的需求，还将助力推动全球电脑市场的复苏。</p><p>根据IDC的预测，2024年全球电脑市场预计将增长1%，而随着AIPC电脑需求的增长，这一增幅可能会被大幅推高，DELL、HPQ和HPE有望因此从中分得可观的市场份额。</p><p>此外，微软在这一变化中扮演着至关重要的角色。DeepSeek技术的引入将使微软能够为Windows 11 Copilot等产品增加本地AI应用支持，微软的操作系统不仅能为开发者提供优化的本地AI应用工具，还能进一步巩固Windows在AI生态系统中的地位。</p><p>不仅仅是PC终端厂商，整个供应链中的公司也将从中获益。AI电脑对内存、显卡等核心硬件的需求大幅增加，<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>(MU)等内存制造商，以及<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>等半导体代工厂商，都将在AI技术发展中获得更多市场机会。</p><p>同时，更高性能硬件的需求还将推动散热系统、电磁屏蔽材料等配件厂商的增长。这一趋势将为整个电脑产业链注入强劲的动力，推动相关厂商迎来新一轮的订单增长。</p></body></html>","source":"lsy1625014679106","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美股今年牛市就靠DeepSeek了，多只受益股和板块深度分析</title>\n<style 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”。里面一个的核心观点是：当某种资源的使用效率提高时，反而会导致该资源的需求增加，而不是减少。这个悖论最初是用来描述煤炭使用的情况：当蒸汽机变得更加高效时，虽然每单位煤炭的消耗减少，但由于效率提高，使得煤炭的使用变得更加广泛，最终导致煤炭的总体需求反而增加。将这一理论应用到AI算力上，DeepSeek优化算力的使用，使得AI技术变得更加高效和成本可控。表面上看，AI训练所需的算力消耗减少了，似乎应该降低对算力的需求。然而，正如杰文悖论所揭示的，技术进步往往带来更多的应用场景，进而导致对该资源（在此情况下为算力）需求的增加。虽然DeepSeek使得AI变得“便宜”，但更多的公司和行业将开始广泛使用AI技术，这实际上推动了算力需求的增长。DeepSeek对英伟达的变局整体来看，DeepSeek的到来为英伟达带来了一个“加速器”。尽管短期内可能会有波动，但随着AI技术的持续进步，算力需求只会越来越大。英伟达将在这场算力革命中继续占据核心地位，迎接更加广阔的市场。但从长远来看，不确定因素增加了很多：近期，微软和 Meta 公布了财报，并确认了持续的支出意向，主要集中在建设用于推理而非训练的数据中心，这与大多数AI投资都需要用于推理的观点一致。尽管如此，随着支出转向专用集成电路（ASIC），将超级计算机与设计平台相结合，预计对 GPU 的传统依赖将减少。这意味着利好了博通 AVGO，利空了英伟达，这在我们之前视频就预测过，AVGO是今年的潜力好股。在摩根大通的对DeekSeep的研报中就提到，在最差情况下2027年科技四巨头在超大规模厂商的支出将减少24%，由于资本支出计划的变化，其中大约有 375 亿美元的收入面临风险。这意味着到 2028 年，芯片制造商的数据中心收入将减少近 7 个百分点。不过，随着成本的下降，使用案例可能会增加，从而继续推动电力需求。科技巨头什么时候开始会砍开支，美股投资网估计在半年后或明年。另外一个因素是如果DeepSeek的算法继续突破，效果越来越好，这样会提前了支出缩减的期限，DeepSeek的核心优势在于优化AI模型推理过程，使AI能够在本地电脑就可以高效运行。软硬件受益股对于软件公司而言，这一优势的最大亮点是，不再完全依赖云计算资源来处理AI任务。过去，许多复杂的AI任务需要强大的云计算支持，但DeepSeek的优化使得这些任务能够通过本地设备进行推理和计算。这种转变不仅大幅提高了响应速度，减少了带宽消耗，还减少了对云计算的依赖，降低了成本，尤其在数据隐私和安全方面，提供了更为强大的保障。这意味着软件公司可以更高效地为客户提供定制化的解决方案，提升其产品的性能和竞争力。在数据分析领域，像Palantir (PLTR)、Elastic (ESTC)、MongoDB (MDB)、Confluent (CFLT)等公司，都依赖AI来处理海量数据并从中提取价值。DeepSeek的本地化让这些公司能够在本地设备上更高效地执行数据处理任务，尤其是在实时数据分析方面。比如，Palantir为证府和企业提供数据分析服务，利用DeepSeek的优化算法，能够更快地处理复杂的数据集，帮助客户做出及时的决策。同样，Elastic的搜索引擎技术也能通过DeepSeek优化AI推理过程，提升数据查询的速度和准确性。大大提高公司服务的速度和响应能力，还能减少依赖云端计算资源的成本，从而为客户提供更加高效和经济的数据处理服务。多家投行的分析师都特别提到了数据存储分析公司 Snowflake，因为接下来更多的应用得以构建，进而产生对数据基础设施的更大需求。此外Snowflake集成 DeepSeek加快了数据处理，生成数据集摘要、提供趋势或自动生成报告。但是，根据美股投资网业内的朋友了解到，Snowflake最大的竞争对手Databricks正在不断抢夺Snowflake的商业客户，Databricks营收增速很快，而Snowflake却在放缓。受到负面影响的公司是甲骨文ORCL：摩根大通认为DeepSeek的出现可能会增加过度建设数据中心的可能性，潜在结果复杂且充满不确定性。云服务和基础设施领域的受益：ServiceNow (NOW)、Datadog (DDOG)、Cloudflare (NET)、飞塔信息 (FINT)等云服务公司，也将从DeepSeek技术的应用中受益。DeepSeek推动的AI推理本地化意味着，这些云平台可以将一部分计算任务迁移到本地设备上完成，从而减少了带宽的使用和延迟，提升了用户体验。比如，ServiceNow在IT服务管理中的应用，借助DeepSeek优化的AI推理，能够实现更智能、更快速的问题检测与处理，帮助企业减少系统故障的停机时间，提升整体生产力。Datadog和Cloudflare等公司，也能够在云端和本地设备之间实现更高效的计算资源分配，特别是在实时监控和数据流量分析方面，DeepSeek的优化使得数据处理能够更实时地进行，进一步提高了它们在行业中的竞争力。在数字广告与营销领域，Applovin (APP)、谷歌，Twilio (TWLO)、Meta等公司，通过AI实现精准广告投放和用户行为分析。DeepSeek的AI推理优化将大幅提升广告投放的精准度，使得广告平台能够更加智能地处理用户数据，从而提供实时的个性化广告服务，提高广告转化率。此外，TWLO等通讯和营销平台也能受益于DeepSeek的推理优化。通过更加高效的本地推理，TWLO等将能够更快速地分析客户行为数据，实现更加精准短信和邮件营销，从而提升客户关系管理的效果。在企业级解决方案领域，像Workday (WDAY)、Zoom (ZM)、Monday (MNDY)、Gitlab (GTLB)、C3.ai (AI)、SalesForce (CRM)、HubSpot (HUBS)等公司，也将通过DeepSeek优化AI推理获得竞争优势。Zoom作为全球领先的视频会议平台，将能够通过更高效的AI实现智能会议记录、自动生成翻译和字幕等功能，大大提高用户体验。Workday等人力资源管理软件公司也能利用DeepSeek分析功能，更加高效地处理员工数据、提升决策分析的精准度。这使得企业能够做出更加智能化的人员调配和资源分配决策，进一步提升组织效率。说完了软件说硬件，DeepSeek为ALAB（高速网络通信商）提供了优势。首先，DeepSeek的本地化部署减少了对云计算资源的依赖，降低了带宽消耗和运营成本，让ALAB能够在高流量情况下保持网络稳定性。更重要的是，DeepSeek提升了数据隐私保护，减少了数据在传输过程中的风险，使ALAB能够提供更安全的服务，提升客户信任度。同样苹果也受益于DeepSeek，用户可以通过对话就能操控手机执行任务，并且，AI能提供更精准的日程建.议、场景化提醒。针对中文用户需求，DeepSeek可提供本地化的语音识别、方言支持、文化场景理解（如节日提醒、本地服务推荐）。机器人受益公司2025年注定是机器人爆发的一年，像特斯拉、亚马逊等公司，长期以来就利用机器人技术推动自动化生产、物流和仓储。DeepSeek使得这些机器人能够完成更多复杂任务，特别是在障碍物识别、路径规划、自动驾驶等复杂任务提升了机器人智能化能力。亚马逊的仓储机器人，依赖AI进行实时的物品搬运和路径规划，DeepSeek的优化使得这些机器人能够更高效地在仓库中完成任务，减少人工干预，提高自动化程度。对于硬件制造商来说，机器人硬件制造商如Serve Robotics (SERV)和Richtech Robotics (RR)将能够利用DeepSeek技术提升机器人处理能力，减少云计算对硬件的依赖，进一步提升机器人的智能化水平。这将推动机器人技术的广泛应用，特别是在配送、物流等领域。电脑产业链受益公司随着DeepSeek优化AI推理的本地化，电脑设备的需求正迎来快速增长。特别是那些支持强大算力的电脑，DeepSeek帮助电脑设备在处理大规模AI应用时发挥出色的能力。随着AI应用场景的不断扩展，越来越多的电脑将成为AI推理的核心设备，进一步推动了AI 电脑的需求增长。这一变化的最大受益者是DELL、HPQ和HPE等PC厂商。随着DeepSeek优化算法的出现，AI应用正逐渐从传统的云计算环境向本地计算设备迁移。电脑成为了理想的承载平台，特别是那些在生产力工具上有需求的设备。AI电脑需要强大的计算能力，而DELL、HPQ和HPE作为长期深耕电脑硬件的厂商，具备了强大的技术创新能力，可以为市场提供满足这一需求的高性能终端产品，比如支持大内存和高GPU算力的工作站及电脑等。这些厂商不仅能够迎合高端用户对本地AI计算的需求，还将助力推动全球电脑市场的复苏。根据IDC的预测，2024年全球电脑市场预计将增长1%，而随着AIPC电脑需求的增长，这一增幅可能会被大幅推高，DELL、HPQ和HPE有望因此从中分得可观的市场份额。此外，微软在这一变化中扮演着至关重要的角色。DeepSeek技术的引入将使微软能够为Windows 11 Copilot等产品增加本地AI应用支持，微软的操作系统不仅能为开发者提供优化的本地AI应用工具，还能进一步巩固Windows在AI生态系统中的地位。不仅仅是PC终端厂商，整个供应链中的公司也将从中获益。AI电脑对内存、显卡等核心硬件的需求大幅增加，美光科技(MU)等内存制造商，以及台积电等半导体代工厂商，都将在AI技术发展中获得更多市场机会。同时，更高性能硬件的需求还将推动散热系统、电磁屏蔽材料等配件厂商的增长。这一趋势将为整个电脑产业链注入强劲的动力，推动相关厂商迎来新一轮的订单增长。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":797,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":401650969719464,"gmtCreate":1739066722932,"gmtModify":1739066724605,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"大便一样的文章，不看原因：内容低质","listText":"大便一样的文章，不看原因：内容低质","text":"大便一样的文章，不看原因：内容低质","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":5,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/401650969719464","repostId":"1114670363","repostType":2,"repost":{"id":"1114670363","kind":"news","pubTimestamp":1739065307,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1114670363?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-09 09:41","market":"us","language":"zh","title":"DeepSeek让美国陷入囚徒困境","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1114670363","media":"财富FORTUNE","summary":"而DeepSeek的出现，动摇了美国在AI领域领先的优势和信念。2025年1月20日，DeepSeek的R1模型正式公布使用，1月26日其在中国区和美国区苹果App Store中的免费榜上同时冲到了下载量第一。微软认为可能与DeepSeek有关的个人使用OpenAI的API窃取了大量数据。OpenAI向媒体表示他们发现了DeepSeek项目使用了“蒸馏”技术的证据。1月28日，美国白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特称，美国家安全委员会已经对DeepSeek进行安全审查。","content":"<html><head></head><body><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bb64e9e1857300e965170471eaf69b3c\" alt=\"图片来源：视觉中国\" title=\"图片来源：视觉中国\" tg-width=\"1000\" 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亿美元，并可能在2044年之前将年度预算赤字降低约1/5。<br/><br/>除直接促进美国经济增长之外，人工智能还促进了美国资本市场的估值抬升。近年来美国股票市场表现较好，特别是2022年ChatGpt的推出对于美国资本市场形成了正向的刺激。随着美国科技巨头在数字技术以及人工智能领域的投入和竞争，微软、苹果、英伟达、特斯拉等七大科技巨头在标普500市值中的占比，已经从2014年的9.8%上升至2024年的34.6%。<br/><br/>最后，人工智能领域的突破还提振了全球对于美元的信心。自从布雷顿森林体系解体以来，美元指数的走高皆与科技进步相互关联。在以下时间段内，美元指数皆呈现出明显的上行：1980年至1985年，个人电脑领域取得突破，期间的1981年微软发布了DOS系统；1995年至2000年，在个人电脑普及背景下美国出现互联网投融资热潮；2007年至2016年，软件与智能手机跨越式发展，其中苹果公司于2007年首次发布iPhone。2020年美国采取了无限量的量化宽松政策并出现了明显的通胀，理论上而言美元应当走弱，但是由于人工智能技术领域的突破，美元指数在2022年以来总体呈现出升势，当年OpenAI推出了ChatGPT。</p><p>而DeepSeek的出现，动摇了美国在AI领域领先的优势和信念。</p><p>在DeepSeek出现之前，全球各界普遍认为美国在大模型及人工智能领域的领先优势是“断层式”的，这也是美国政府对华科技限制采取“小院高墙”战略的底层逻辑。然而，人工智能对于美国经济的影响越大，DeepSeek的成功对于美国经济与政策格局所形成的冲击就越显著。</p><p>2025年1月20日，DeepSeek的R1模型正式公布使用，1月26日其在中国区和美国区苹果App Store中的免费榜上同时冲到了下载量第一。随后，美国资本市场出现大幅波动，标准普尔500指数在10天之内跌幅接近10%。1月27日这天，英伟达、微软、Meta、亚马逊等美股主要科技公司市值共计蒸发上万亿美元，尽管此后有所反弹。</p><p>来自于中国的新竞争变量的出现，不仅冲击了美国在人工智能领域的优势，也冲击了全球各界对于美国在新一轮产业革命中处于显著领先的信念。这也同时意味着，此前关于人工智能的领先对于美国经济增长、资本市场以及强势美元的推演结论可能将发生变化。</p><p>正是由于上述一系列的影响，美国企业界和政界对于DeepSeek的反应较为负面。微软认为可能与DeepSeek有关的个人使用OpenAI的API窃取了大量数据。OpenAI向媒体表示他们发现了DeepSeek项目使用了“蒸馏”技术的证据。1月28日，美国白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特称，美国家安全委员会已经对DeepSeek进行安全审查。2月3日，美国总统特朗普此前与英伟达首席执行官黄仁勋在白宫会面，讨论了DeepSeek项目情况及收紧人工智能芯片出口问题。<br/><br/><strong>DeepSeek背后的中美人工智能竞争：模式差异与战略选择</strong></p><p>首先，DeepSeek模式实质是中国经济模式的映射。<br/><br/>回顾2008年以来中国经济增长的模式，在国内视角看来是基建与房地产投资驱动，在全球视角看来却是制造业投资与供给的驱动。2010 年中国制造业增加值首次超过美国，2022 年中国制造业增加值占全世界比重为 30.2%，2024年该比重进一步上行至31.6%，排名第二的美国其比重仅为中国的一半。<br/><br/>除了“量”的增长之外，中国在制造业领域也体现出显著的技术赶超性质。2012年以来，规模以上装备制造业增加值年均增长8.7%，规模以上高技术制造业增加值年均增长10.3%。2023 年，高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重为 15.7%，比 2012 年提高6.3个百分点。中国制造业出口产品结构也迅速由劳动密集型产品为主向技术密集型产品为主导转型，其中机电产品出口占比从2019年的58.6%跃升至2023年的74.4%，特别是“新三样”（电动载人汽车、锂离子蓄电池、太阳能电池）出口增速较快。<br/><br/>除“量多”与“质优”之外，在较为高端的制造业领域，中国制造还以低成本和低价格为突出特征。对于要素性价比的极致利用，对于技术与质量标准下的极致成本节约，是中国制造业“低价创新”的经济技术特征，无论是在装备制造领域、新能源领域，还是在消费电子领域，都是以高性价比取胜，而这也正是DeepSeek获得成功的经济技术特征。<br/><br/>从成本上来看，根据公开数据，OpenAI的GPU投入成本可能高达每年数十亿美元（含训练和推理），随着模型复杂度提升（如 GPT-5、多模态扩展），成本可能进一步上升。而DeepSeek推出的V3模型仅使用2048块H800 GPU就完成了6710亿参数模型的训练，成本仅为 557.6万美元。从单次训练成本来看，OpenAI的GPT-4模型、Google的Gemini模型、Meta的Llama-3模型，以及DeepSeek的V3模型的成本分别为1至2亿美元、2亿美元、3000万至5000万美元、1000万至5000万美元左右。再从终端的API价格来看，GPT-4模型的输入价格为$ 0.03千token，输出为$0.06/千token，而DeepSeek的价格为$0.01/千token，中文应用场景中的定价更低。<br/><br/>从全球大模型市场来看，虽然美国的大模型技术和大模型投资仍然居于主导地位，但是,以DeepSeek为代表的中国大模型却在成本和数量上取得了优势，从而可能在人工智能领域，至少是在生成式人工智能领域复刻制造业领域的成功。这使得中国技术企业可以用“跨越高墙”的策略来应对美国的“小院高墙”策略。<br/><br/>通常认为，人工智能技术主要依赖于算法、算力和数据三种要素，DeepSeek的创新主要集中于算法的优化层面，但是算法的优化所形成的联动效应又节约了算力和数据。当然DeepSeek自身也承认，其成功是“站在巨人的肩膀上”才能实现的，这一点也无需避讳，技术创新普遍都建立在技术溢出的基础之上。<br/><br/>抛开技术上的争论不谈，DeepSeek的成功在结果上，的确将美国的小院高墙策战略置于了两难困境：一方面，对华过度管制有可能倒逼中国加速自主创新，甚至从算法上的自主创新加快向算力创新过渡，而这一环节正是芯片竞争所集中的领域；另一方面，放松或者放弃管制有可能进一步丧失市场竞争优势，从而在算法和数据领域继续丧失因“干中学”等因素带来的市场收益或创新机遇。<br/><br/>在人工智能领域，也许低价倾销战略要远远优于技术封锁战略，但是很显然，美国已经失去了实施这一策略的窗口，并且陷入到了某种囚徒困境之中。对于美国市场上的竞争对手而言，诸如OpenAI这样的机构或许需要重新反思自己的闭源框架以及技术路径。当地时间2月5日，OpenAI宣布向所有用户开放ChatGPT搜索功能，从这个角度来看，DeepSeek的确帮助推动了技术平权和知识平权。<br/><br/>对于中国的人工智能企业和行业而言，或许不应只考虑国内市场这一内部循环，而是要建立并保持“跨越高墙”的能力，甚至降低跨越高墙的必要性，比如引导高墙另一侧的用户主动跨越到这一边来，正如此前的Tiktok用户涌进“小红书”那样，这就是所谓的参与全球竞争并形成国际竞争力。</p><p><strong>DeepSeek驱动下的中国产业跃迁：比较优势与扩大开放</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek取得突破，打开了实体经济智能化的想象空间。<br/><br/>参考中国互联网经济以及科技公司取得成功的经验，可以想象DeepSeek将很快从技术突破走向商业成功。移动互联经济具有非常强的网络效应，只要用户数量和用户流量能够集聚，即便是针对个体消费用户采取零收费，也可以形成巨大的利润空间。而DeepSeek的低成本优势，恰恰有利于做到这一点，同时也有助于降低中小企业实现智能化的门槛。<br/><br/>从目前DeepSeek可以落地的应用场景来看，人工智能和实体经济的融合将持续提速：在金融服务领域，人工智能可以服务于智能风控、量化投资、合规审计；在医疗健康领域，人工智能可以服务于辅助诊断、药物研发与病程管理；在制造业领域，人工智能可以服务于工业质检、供应链优化及设备运维；在教育科研领域，人工智能可以服务于知识库、知识图谱的构建以及专业知识的传播；在企业管理领域，人工智能和企业ERP系统的连接可以提高企业管理效率和智能化管理水平；在政务服务领域，人工智能可以应用于信息归集、智能审批、政策仿真等公共服务。<br/><br/>除此之外，与人工智能大模型相连接的开发者生态和多模态应用则有可能进一步推动算力、数据、硬件等科技产业链的协同发展。<br/><br/>DeepSeek不应只是中国的，还应该是世界的。<br/><br/>虽然中美在科技领域的角力还会延续，但是正如贸易冲突并不能完全隔绝货物与服务的进出口一样，科技冲突也并不能完全隔绝人工智能领域的跨境交流。美国科技界将DeepSeek视作竞争对手，但却并没有一味地采取隔绝策略，英伟达、微软和亚马逊的部分服务平台已经纳入DeepSeek的模型使用。<br/><br/>DeepSeek以本土化为鲜明特色，并且蕴藏着技术与知识平权的技术理想主义色彩，但是如果不能在英语、德语、日语等非汉语市场参与市场竞争，不得不说将是中国人工智能行业的损失。人工智能是一种生产型服务业，在美西方持续推动高技术制造业领域的本土回流及近岸布局的背景下，中国的生产型服务业有可能形成一种对冲性的力量，比如在货物贸易顺差有可能收窄的同时，生产型服务业的逆差也有可能同时收窄。<br/><br/>即便美国还会继续采取技术封锁并强化小院高墙，但市场交易本身天然寻求最大可能的交易规模和最大可能的低廉成本，违反商业逻辑的政策很难在长期内执行。更重要的是，DeepSeek的开源技术路径使得它天然的具有“开放”特征和“全球”属性，它把技术主导权更好的交到了全球开发者手中。由此，中国在对外开放领域中的政策可能会更加灵活，在美国从全球自由贸易领域中不断退却的过程中，中国有机会扛起全球自由贸易的大旗。</p></body></html>","source":"lsy1651116200640","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/jr9iXTbyLsPvY2IJed3njg><strong>财富FORTUNE</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>图片来源：视觉中国DeepSeek的成功是中国经济增长模式的某种映射，即在保证要素投入的同时将要素效率运用至极致，在保证技术和产品质量的同时将产出成本节约至极致。DeepSeek在人工智能领域取得的突破，将在内外两个方面改变中国经济所处的环境，从外部来看，它使得美国针对中国技术领域所奉行的“小院高墙”战略陷入两难，从内部来看，它将促使国内实体经济与人工智能的融合大大提速。DeepSeek如何触动...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/jr9iXTbyLsPvY2IJed3njg\">Web 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亿美元，并可能在2044年之前将年度预算赤字降低约1/5。除直接促进美国经济增长之外，人工智能还促进了美国资本市场的估值抬升。近年来美国股票市场表现较好，特别是2022年ChatGpt的推出对于美国资本市场形成了正向的刺激。随着美国科技巨头在数字技术以及人工智能领域的投入和竞争，微软、苹果、英伟达、特斯拉等七大科技巨头在标普500市值中的占比，已经从2014年的9.8%上升至2024年的34.6%。最后，人工智能领域的突破还提振了全球对于美元的信心。自从布雷顿森林体系解体以来，美元指数的走高皆与科技进步相互关联。在以下时间段内，美元指数皆呈现出明显的上行：1980年至1985年，个人电脑领域取得突破，期间的1981年微软发布了DOS系统；1995年至2000年，在个人电脑普及背景下美国出现互联网投融资热潮；2007年至2016年，软件与智能手机跨越式发展，其中苹果公司于2007年首次发布iPhone。2020年美国采取了无限量的量化宽松政策并出现了明显的通胀，理论上而言美元应当走弱，但是由于人工智能技术领域的突破，美元指数在2022年以来总体呈现出升势，当年OpenAI推出了ChatGPT。而DeepSeek的出现，动摇了美国在AI领域领先的优势和信念。在DeepSeek出现之前，全球各界普遍认为美国在大模型及人工智能领域的领先优势是“断层式”的，这也是美国政府对华科技限制采取“小院高墙”战略的底层逻辑。然而，人工智能对于美国经济的影响越大，DeepSeek的成功对于美国经济与政策格局所形成的冲击就越显著。2025年1月20日，DeepSeek的R1模型正式公布使用，1月26日其在中国区和美国区苹果App Store中的免费榜上同时冲到了下载量第一。随后，美国资本市场出现大幅波动，标准普尔500指数在10天之内跌幅接近10%。1月27日这天，英伟达、微软、Meta、亚马逊等美股主要科技公司市值共计蒸发上万亿美元，尽管此后有所反弹。来自于中国的新竞争变量的出现，不仅冲击了美国在人工智能领域的优势，也冲击了全球各界对于美国在新一轮产业革命中处于显著领先的信念。这也同时意味着，此前关于人工智能的领先对于美国经济增长、资本市场以及强势美元的推演结论可能将发生变化。正是由于上述一系列的影响，美国企业界和政界对于DeepSeek的反应较为负面。微软认为可能与DeepSeek有关的个人使用OpenAI的API窃取了大量数据。OpenAI向媒体表示他们发现了DeepSeek项目使用了“蒸馏”技术的证据。1月28日，美国白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特称，美国家安全委员会已经对DeepSeek进行安全审查。2月3日，美国总统特朗普此前与英伟达首席执行官黄仁勋在白宫会面，讨论了DeepSeek项目情况及收紧人工智能芯片出口问题。DeepSeek背后的中美人工智能竞争：模式差异与战略选择首先，DeepSeek模式实质是中国经济模式的映射。回顾2008年以来中国经济增长的模式，在国内视角看来是基建与房地产投资驱动，在全球视角看来却是制造业投资与供给的驱动。2010 年中国制造业增加值首次超过美国，2022 年中国制造业增加值占全世界比重为 30.2%，2024年该比重进一步上行至31.6%，排名第二的美国其比重仅为中国的一半。除了“量”的增长之外，中国在制造业领域也体现出显著的技术赶超性质。2012年以来，规模以上装备制造业增加值年均增长8.7%，规模以上高技术制造业增加值年均增长10.3%。2023 年，高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重为 15.7%，比 2012 年提高6.3个百分点。中国制造业出口产品结构也迅速由劳动密集型产品为主向技术密集型产品为主导转型，其中机电产品出口占比从2019年的58.6%跃升至2023年的74.4%，特别是“新三样”（电动载人汽车、锂离子蓄电池、太阳能电池）出口增速较快。除“量多”与“质优”之外，在较为高端的制造业领域，中国制造还以低成本和低价格为突出特征。对于要素性价比的极致利用，对于技术与质量标准下的极致成本节约，是中国制造业“低价创新”的经济技术特征，无论是在装备制造领域、新能源领域，还是在消费电子领域，都是以高性价比取胜，而这也正是DeepSeek获得成功的经济技术特征。从成本上来看，根据公开数据，OpenAI的GPU投入成本可能高达每年数十亿美元（含训练和推理），随着模型复杂度提升（如 GPT-5、多模态扩展），成本可能进一步上升。而DeepSeek推出的V3模型仅使用2048块H800 GPU就完成了6710亿参数模型的训练，成本仅为 557.6万美元。从单次训练成本来看，OpenAI的GPT-4模型、Google的Gemini模型、Meta的Llama-3模型，以及DeepSeek的V3模型的成本分别为1至2亿美元、2亿美元、3000万至5000万美元、1000万至5000万美元左右。再从终端的API价格来看，GPT-4模型的输入价格为$ 0.03千token，输出为$0.06/千token，而DeepSeek的价格为$0.01/千token，中文应用场景中的定价更低。从全球大模型市场来看，虽然美国的大模型技术和大模型投资仍然居于主导地位，但是,以DeepSeek为代表的中国大模型却在成本和数量上取得了优势，从而可能在人工智能领域，至少是在生成式人工智能领域复刻制造业领域的成功。这使得中国技术企业可以用“跨越高墙”的策略来应对美国的“小院高墙”策略。通常认为，人工智能技术主要依赖于算法、算力和数据三种要素，DeepSeek的创新主要集中于算法的优化层面，但是算法的优化所形成的联动效应又节约了算力和数据。当然DeepSeek自身也承认，其成功是“站在巨人的肩膀上”才能实现的，这一点也无需避讳，技术创新普遍都建立在技术溢出的基础之上。抛开技术上的争论不谈，DeepSeek的成功在结果上，的确将美国的小院高墙策战略置于了两难困境：一方面，对华过度管制有可能倒逼中国加速自主创新，甚至从算法上的自主创新加快向算力创新过渡，而这一环节正是芯片竞争所集中的领域；另一方面，放松或者放弃管制有可能进一步丧失市场竞争优势，从而在算法和数据领域继续丧失因“干中学”等因素带来的市场收益或创新机遇。在人工智能领域，也许低价倾销战略要远远优于技术封锁战略，但是很显然，美国已经失去了实施这一策略的窗口，并且陷入到了某种囚徒困境之中。对于美国市场上的竞争对手而言，诸如OpenAI这样的机构或许需要重新反思自己的闭源框架以及技术路径。当地时间2月5日，OpenAI宣布向所有用户开放ChatGPT搜索功能，从这个角度来看，DeepSeek的确帮助推动了技术平权和知识平权。对于中国的人工智能企业和行业而言，或许不应只考虑国内市场这一内部循环，而是要建立并保持“跨越高墙”的能力，甚至降低跨越高墙的必要性，比如引导高墙另一侧的用户主动跨越到这一边来，正如此前的Tiktok用户涌进“小红书”那样，这就是所谓的参与全球竞争并形成国际竞争力。DeepSeek驱动下的中国产业跃迁：比较优势与扩大开放DeepSeek取得突破，打开了实体经济智能化的想象空间。参考中国互联网经济以及科技公司取得成功的经验，可以想象DeepSeek将很快从技术突破走向商业成功。移动互联经济具有非常强的网络效应，只要用户数量和用户流量能够集聚，即便是针对个体消费用户采取零收费，也可以形成巨大的利润空间。而DeepSeek的低成本优势，恰恰有利于做到这一点，同时也有助于降低中小企业实现智能化的门槛。从目前DeepSeek可以落地的应用场景来看，人工智能和实体经济的融合将持续提速：在金融服务领域，人工智能可以服务于智能风控、量化投资、合规审计；在医疗健康领域，人工智能可以服务于辅助诊断、药物研发与病程管理；在制造业领域，人工智能可以服务于工业质检、供应链优化及设备运维；在教育科研领域，人工智能可以服务于知识库、知识图谱的构建以及专业知识的传播；在企业管理领域，人工智能和企业ERP系统的连接可以提高企业管理效率和智能化管理水平；在政务服务领域，人工智能可以应用于信息归集、智能审批、政策仿真等公共服务。除此之外，与人工智能大模型相连接的开发者生态和多模态应用则有可能进一步推动算力、数据、硬件等科技产业链的协同发展。DeepSeek不应只是中国的，还应该是世界的。虽然中美在科技领域的角力还会延续，但是正如贸易冲突并不能完全隔绝货物与服务的进出口一样，科技冲突也并不能完全隔绝人工智能领域的跨境交流。美国科技界将DeepSeek视作竞争对手，但却并没有一味地采取隔绝策略，英伟达、微软和亚马逊的部分服务平台已经纳入DeepSeek的模型使用。DeepSeek以本土化为鲜明特色，并且蕴藏着技术与知识平权的技术理想主义色彩，但是如果不能在英语、德语、日语等非汉语市场参与市场竞争，不得不说将是中国人工智能行业的损失。人工智能是一种生产型服务业，在美西方持续推动高技术制造业领域的本土回流及近岸布局的背景下，中国的生产型服务业有可能形成一种对冲性的力量，比如在货物贸易顺差有可能收窄的同时，生产型服务业的逆差也有可能同时收窄。即便美国还会继续采取技术封锁并强化小院高墙，但市场交易本身天然寻求最大可能的交易规模和最大可能的低廉成本，违反商业逻辑的政策很难在长期内执行。更重要的是，DeepSeek的开源技术路径使得它天然的具有“开放”特征和“全球”属性，它把技术主导权更好的交到了全球开发者手中。由此，中国在对外开放领域中的政策可能会更加灵活，在美国从全球自由贸易领域中不断退却的过程中，中国有机会扛起全球自由贸易的大旗。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":681,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":401121671668176,"gmtCreate":1738937487729,"gmtModify":1738937489362,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"什么**文","listText":"什么**文","text":"什么**文","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/401121671668176","repostId":"2509655327","repostType":2,"repost":{"id":"2509655327","kind":"news","pubTimestamp":1738908321,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2509655327?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-07 14:05","market":"hk","language":"zh","title":"DeepSeek引爆中国AI投资狂潮，港A股这是要复刻2023年“美股疯牛”？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2509655327","media":"智通财经","summary":"DeepSeek R1大模型横空出世所引发的港股与A股市场史无前例“人工智能热潮”帮助缓解了美国对中国进口商品加征10%关税的负面担忧情绪。2023年美股“疯牛行情”，将是港A股剧本?纵观当前港A股走势，国内流动性支持政策与财政刺激，叠加DeepSeek引爆的中国AI投资狂潮，所带来的市场看涨热度以及亚洲股民们狂热情绪，足以与2023年史无前例AI热潮驱动的美股“疯狂牛市”相媲美。","content":"<html><head></head><body><p>2月7日，由于DeepSeek所推出的性能堪比OpenAI o1大模型，但是AI训练与推理成本却比OpenAI低得多的开源AI大模型DeepSeek R1，引发全球投资者对中国互联网公司以及对于中国半导体与软件领军者的狂热看涨情绪，在香港股市交易的中国科技股基准指数——恒生科技指数步入“技术性牛市”。</p><p>在A股市场，涵盖众多科技股的创业板周涨幅超5%，该指数自10月以来长期处于横盘震荡，近期跟随DeepSeek引发的中国科技股狂欢而大幅反弹。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08791cf0c3fff9af0da32774f3f4dab9\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>恒生科技指数从1月的低点涨幅超过20%。小米、联想和<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>是推动该指数周五上涨的主要科技公司。值得注意的是，该指数波动性非常大，在上个月曾深跌至“技术性熊市”区域。尽管近期大举反弹，恒生科技指数仍较2021年初的峰值低超过50%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cbaf8bf178952427af278250edd411cf\" title=\"\" tg-width=\"801\" tg-height=\"441\"/></p><p>在港股，憧憬“长牛行情”的乐观情绪可谓比A股更加沸腾，受益于美联储降息，以及国内货币刺激政策提供的流动性支持，港股可谓吃到“中美双重流动性红利”，<strong>叠加近期DeepSeek引爆中国AI投资狂潮之后，港股作为外资投资中国的门户，同时也是华尔街大行<a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>、大摩和小摩等外资机构投资中国公司的最佳切入口，引发对冲基金与资管机构蜂拥至港股。</strong></p><p>DeepSeek R1大模型横空出世所引发的港股与A股市场史无前例“人工智能热潮”帮助缓解了美国对中国进口商品加征10%关税的负面担忧情绪。有交易员表示，中国股市(包含港股与A股市场)的科技股在美国关税低于预期、且中国的回应精准且具有针对性的背景下表现良好。</p><p><strong>2023年美股“疯牛行情”，将是港A股剧本?</strong></p><p><strong>如此火热的情绪，不由得让人想起2023年ChatGPT风靡全球引发各大企业布局AI、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>多个季度无与伦比的财报所引爆的AI投资热潮，进而全面驱动美股的2023年疯牛行情，在这一年，美股基准指数——<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数大涨25%，有着全球科技股风向标称号的纳斯达克100指数则疯涨55%。</strong>而2023年美股疯牛行情正是由高盛等华尔街投行以及众多杠杆型对冲基金所主导。</p><p>纵观当前港A股走势，国内流动性支持政策与财政刺激，叠加DeepSeek引爆的中国AI投资狂潮，所带来的市场看涨热度以及亚洲股民们狂热情绪，足以与2023年史无前例AI热潮驱动的美股“疯狂牛市”相媲美。</p><p>作为非严格意义上的对标，涵盖几乎有所中国核心资产的沪深300指数，被一些机构对标于堪称美国核心资产的标普500指数，沪深300指数从规模来看与标普500指数、欧洲斯托克600指数以及日经225指数共同构成所谓的“全球核心资产”，并且沪深300指数的规模和影响力仅次于标普500指数。</p><p>与此同时，涵盖<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>等中国科技巨头们的恒生科技指数，有着“东方纳斯达克”美誉，被一些机构对标于涵盖<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、英伟达、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>等美国科技巨头的纳斯达克100指数，认为随着这些中国科技巨头业绩与市值继续成长，未来的“恒科指完全体”可能就是纳斯达克100指数。</p><p>华尔街大行高盛在经历“DeepSeek冲击波”重创美股科技巨头之后，重申该机构对于中国股市的看涨热情，<strong>高盛预期在中性预期下，MSCI中国指数今年有望出现14%的涨幅至75点，乐观预期下该指数涨幅则将飙升至28%，高盛强调，“软科技”领域的股票表现有望强于整个大盘。</strong>MSCI中国指数涵盖阿里巴巴、腾讯、<a href=\"https://laohu8.com/S/600519\">贵州茅台</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/600900\">长江电力</a>等中国核心资产，当前徘徊于67点附近。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31a27c6b05146804ec2f9e59f4754fe7\" title=\"\" tg-width=\"833\" tg-height=\"613\"/></p><p><strong>当阿里巴巴以及腾讯展现出“涵盖最前沿AI大模型+强大云端AI算力体系+完整AI应用软件开发者平台”这些人工智能基础设施标签，</strong>且这些标签的规模随着AI应用软件渗透至中国各行各业，未来市场规模有望比肩<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>AWS与微软，可能将引发类似2023年-2024年全球资金涌向北美云计算巨头的投资盛况。</p><p>DeepSeek引领的以“低成本”和“高能效”为核心的新AI大模型技术路线有望带来AI产业链成本的整体下降态势，对于互联网大厂以及消费电子公司等聚焦于AI应用端的中国科技公司来说，<strong>随着AI应用向国内各行各业加速渗透引发生产率大变革，必然存在更多的市场机遇，以及规模大得多的AI应用与推理端算力需求。</strong></p><p><strong>若杀手级别的AI应用软件/AI代理自2025年开始呈现大规模涌现之势，对阿里巴巴、腾讯以及<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>等云巨头来说可谓重大利好，这些AI软件无论是前期AI软件开发者生态平台还是后期无比庞大的云端AI推理算力资源，离不开这些云巨头提供的强大算力平台支持。</strong>这些云巨头聚焦于布局与生成式AI相关的B端以及C端AI应用软件开发者生态，旨在全面降低各行各业非IT人士开发AI应用的技术门槛。</p><p>来自新加坡Janus Henderson Investors的投资组合经理Sat Duhra表示：“这是一个长期被忽视的行业，但像其他纯国内行业一样，依然有不少亮点。最近DeepSeek的震撼发布，恰好提醒我们，在幕后的大国产业政策——例如‘中国制造2025’——推动了许多行业迈向世界级水平。”</p><p><strong>德银高呼中国市场估值折价将消失，2025年或迎来“斯普特尼克时刻”</strong></p><p>DeepSeek自发布性能比肩o1的开源AI大模型后，中国互联网大厂等科技公司成为美国AI领域的新兴威胁。尽管在进口最先进芯片方面遭遇西方国家限制，但DeepSeek应用的开发成本远低于美国竞争对手。这一发布使得“AI芯片霸主”英伟达的市值蒸发单日超5000亿美元。</p><p>近期，来自中国DeepSeek的AI工程师团队所开创的DeepSeek R1大模型可谓霸榜美国热搜，并且DeepSeek应用持续登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越ChatGPT。</p><p>DeepSeek团队证明，他们能够在没有世界最顶级的英伟达高性能AI GPU提供强大AI算力的情况下，以极低成本加上性能普通的AI加速器训练出推理能力一流的突破式开源AI大模型。<strong>在不到600万美元的极低投入成本和2048块性能远低于H100与Blackwell的H800芯片条件下，DeepSeek团队打造出性能堪比OpenAI o1的开源AI模型，相比之下Anthropic与OpenAI训练成本高达10亿美元，DeepSeek的推理输入与输出token定价相比于OpenAI定价则可谓“骨折级”促销。</strong></p><p>随着这股来自东方的“DeepSeek低算力成本风暴”席卷全球，投资者们开始强烈质疑美国科技巨头们对于人工智能堪称狂热的AI烧钱计划是否合理，毕竟动辄千亿美元的支出，相比于DeepSeek仅仅百万美元级别成本令这些美国科技股投资者无比震惊的同时也无比愤怒。<strong>由于投资者们担忧DeepSeek引领的“低成本AI大模型算力范式”推动科技巨头们在短中期内大幅削减AI GPU订单，因此英伟达股价上周一大跌近17%，单日的市值蒸发规模达到5890亿美元，为美国股市历史上最大规模市值损失。</strong></p><p>华尔街的交易员们在DeepSeek横空出世后，普遍对中国股市予以看涨观点，认为随着中国科技企业在全球竞争力的认可度提升，其“中国折价”将彻底消失，股指有望突破之前的历史高点。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>的分析师彼得·米利肯(Peter Milliken)在2月5日发布的报告中写道：<strong>“我们认为，2025年将是全球投资界意识到中国超越其他国家竞争力的一年。在2025年，中国在一周内发布了世界首款第六代战斗机和其极低成本+高性能的开源AI大模型DeepSeek。”</strong></p><p>德银的这份最新研报以 “中国的斯普特尼克时刻” 为核心概念，认为中国的技术创新已在全球范围内引发“认知跃迁”。美国硅谷投资人Marc Andreessen甚至将DeepSeek的发布称为 “AI 的斯普特尼克时刻”，象征着中国科技崛起已不可忽视。(苏联在1957年成功发射世界上第一颗人造卫星斯普特尼克1号，“斯普特尼克时刻”因此成为全球竞争格局发生重大转变的象征)。</p><p><strong>该报告指出，2025年将是全球投资者重新审视中国股票市场的一年。从纺织、钢铁到电子产品，再到近年来快速崛起的新能源汽车、核能、高速铁路、人工智能(AI)，中国企业展现出强大的全球竞争力，市场有望重新估值“中国折价”，并推动中国A股和港股进入长期牛市。</strong></p><p>德银预计，中国股市将在2025年迎来长期牛市，港股和A股将成为全球投资者关注的焦点。<strong>特别是在美联储政策不确定性、欧美制造业衰退，以及西方企业竞争力下降的背景下，全球资金可能会重新配置至中国市场。</strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/HSBC\">汇丰</a>表示，随着外国资金流入规模不断增加，以及中国的科技创新能力愈加受到全球认同，可能会缩小中国股市与其他新兴市场之间的估值差距。</p><p>过去24个月，纳斯达克100指数的大部分涨幅来自少数几只科技巨头，导致估值膨胀且市值集中度极高。因此，这一科技股所主导的基准指数的前瞻市盈率高达27x，高于其10年期的平均水平，而恒生科技指数的前瞻市盈率仅仅为17x。</p><p>当然，华尔街对于中国股市的谨慎情绪同样存在。<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>的策略师团队在2月1日的报告中重申了对中国半导体和硬件股票的谨慎态度，指出关税和其他风险，其中包括美国政府可能扩大对于中国的先进芯片系统销售限制。</p><p>根据Bloomberg Intelligence策略师Marvin Chen的报告，南向资金在1月略有上涨，境内投资者大量买入香港股市的科技股，随着DeepSeek全面引爆中国AI投资狂潮，这一资金流入趋势可能将延续。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>DeepSeek引爆中国AI投资狂潮，港A股这是要复刻2023年“美股疯牛”？</title>\n<style 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GPU订单，因此英伟达股价上周一大跌近17%，单日的市值蒸发规模达到5890亿美元，为美国股市历史上最大规模市值损失。华尔街的交易员们在DeepSeek横空出世后，普遍对中国股市予以看涨观点，认为随着中国科技企业在全球竞争力的认可度提升，其“中国折价”将彻底消失，股指有望突破之前的历史高点。德意志银行的分析师彼得·米利肯(Peter Milliken)在2月5日发布的报告中写道：“我们认为，2025年将是全球投资界意识到中国超越其他国家竞争力的一年。在2025年，中国在一周内发布了世界首款第六代战斗机和其极低成本+高性能的开源AI大模型DeepSeek。”德银的这份最新研报以 “中国的斯普特尼克时刻” 为核心概念，认为中国的技术创新已在全球范围内引发“认知跃迁”。美国硅谷投资人Marc Andreessen甚至将DeepSeek的发布称为 “AI 的斯普特尼克时刻”，象征着中国科技崛起已不可忽视。(苏联在1957年成功发射世界上第一颗人造卫星斯普特尼克1号，“斯普特尼克时刻”因此成为全球竞争格局发生重大转变的象征)。该报告指出，2025年将是全球投资者重新审视中国股票市场的一年。从纺织、钢铁到电子产品，再到近年来快速崛起的新能源汽车、核能、高速铁路、人工智能(AI)，中国企业展现出强大的全球竞争力，市场有望重新估值“中国折价”，并推动中国A股和港股进入长期牛市。德银预计，中国股市将在2025年迎来长期牛市，港股和A股将成为全球投资者关注的焦点。特别是在美联储政策不确定性、欧美制造业衰退，以及西方企业竞争力下降的背景下，全球资金可能会重新配置至中国市场。汇丰表示，随着外国资金流入规模不断增加，以及中国的科技创新能力愈加受到全球认同，可能会缩小中国股市与其他新兴市场之间的估值差距。过去24个月，纳斯达克100指数的大部分涨幅来自少数几只科技巨头，导致估值膨胀且市值集中度极高。因此，这一科技股所主导的基准指数的前瞻市盈率高达27x，高于其10年期的平均水平，而恒生科技指数的前瞻市盈率仅仅为17x。当然，华尔街对于中国股市的谨慎情绪同样存在。摩根士丹利的策略师团队在2月1日的报告中重申了对中国半导体和硬件股票的谨慎态度，指出关税和其他风险，其中包括美国政府可能扩大对于中国的先进芯片系统销售限制。根据Bloomberg Intelligence策略师Marvin 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20:15","market":"us","language":"zh","title":"质疑DeepSeek的马斯克，还得靠AI撑起特斯拉股价","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2507595929","media":"sina","summary":"在DeepSeek评论区高速冲浪的马斯克嗅到了一丝危机，但也尝到了甜头。当地时间1月29日美股盘后，特斯拉发布2024年第四季度及全年业绩报告。不过，卖车并不是特斯拉的终极目的，正如特斯拉CEO马斯克多次强调，特斯拉是一家AI公司而并非汽车制造商。为了应对激烈的市场竞争，特斯拉近年来多次采取降价策略。","content":"<html><head></head><body><p>当国内沉浸在喜迎中国年的红红火火之中，诞生于杭州的深度求索(DeepSeek)一时间也在海内外突然“爆火”。</p><p>更令人惊讶的是，这一成立仅一年多的新创公司仅用不到600万美元便完成DeepSeek-V3(2024年12月发布)的训练，测算成本仅为美国同类模型的十分之一左右。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1981bc8e2fc2cac836edf3db1dfdbd82\" tg-width=\"899\" tg-height=\"1455\"/></p><p>而对此，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>CEO马斯克却在社交平台上嗤之以鼻，质疑其低成本训练。还附和“DeepSeek拥有5万块<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>H100芯片”的言论。</p><p>在DeepSeek评论区高速冲浪的马斯克嗅到了一丝危机，但也尝到了甜头。</p><p>当地时间1月29日美股盘后，特斯拉发布2024年第四季度及全年业绩报告。报告期内，汽车业务营收、利润率、净利润、销量同比均有所下降，且不及市场预期。但特斯拉股价却逆势回暖，截至1月30日开盘，一度冲高至410.78美元/股。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9d8ec4e73f83a449a5a0b4c812c7eff\" tg-width=\"900\" tg-height=\"460\"/></p><p>最新业绩显示，特斯拉2024年第四季度营业收入为257亿美元，同比增长2%，不及分析师预期；2024全年特斯拉总营收为977亿美元，同比微增1%，其中汽车业务总收入为771亿美元，同比下滑6%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05ff586676b18fcb213168f5c92785c2\" tg-width=\"900\" tg-height=\"459\"/></p><p>2024年第四季度GAAP净利润为23亿美元，同比下滑71%；全年GAAP净利润为71亿美元，同比下滑53%。</p><p>具体来看，特斯拉2024年四季度生产了约45.9万辆新车，同比下降7%；同期交付量约为49.6万辆，同比增长2%。2024全年，特斯拉全球范围内共计生产电动车约177.3万辆，同比下降4%；交付约178.9万辆，同比下降1%，未及预期。这是特斯拉自2011年上市以来，首次出现年度销量下滑。</p><p>不过，卖车并不是特斯拉的终极目的，正如特斯拉CEO马斯克多次强调，特斯拉是一家AI公司而并非汽车制造商。</p><p>在最近的财报会上，马斯克称，“特斯拉有朝一日将依靠自动驾驶车辆和人形机器人成为世界上最有价值的公司，远超其他公司，特斯拉的价值将远超过其后五大公司的总和。”</p><p>据他介绍，今年6月特斯拉将在得州奥斯汀推出无监督的全自驾付费服务，2026年则会在全美范围内推广。同时，特斯拉正在积极推进智能辅助驾驶系统(驾驶员监管版)在今年进入欧洲和中国市场。汽车业务营收、销量双降</p><p>相比于其他车企在车型的换代改款上的勤奋，特斯拉选择把大多数精力放在自动驾驶的兑现。因此从短期来看，特斯拉的汽车业务在2024年遭遇了一些瓶颈。</p><p>从细分市场来看，欧洲和美国市场的表现不佳是导致特斯拉全年销量下滑的重要原因。2024年特斯拉在欧洲累计销量为32.7万辆，同比大跌10.5%；在本土市场，2024年特斯拉的销量只有62.3万辆，同比下降5.1%。</p><p>而在中国市场，特斯拉同年销量超过65.7万辆，同比增长8.8%，是全球市场中的亮点，不过中国市场的增长也难以弥补欧美市场的下滑缺口。</p><p>伴随着销量的下滑，特斯拉汽车业务的总营收和利润率也受到牵连。2024年第四季度，特斯拉汽车业务营收同比下降8%至198亿美元。</p><p>平均售价下降是导致营收减少的关键因素之一。为了应对激烈的市场竞争，特斯拉近年来多次采取降价策略。频繁的降价虽然在一定程度上刺激了销量，但也使得单车销售收入减少。</p><p>在这一因素和对AI和其他研发项目驱动的运营费用增加等因素的影响下，特斯拉第四季度的毛利润仅为16.3%，去年同期为17.6%，为2019年以来的最低水平；同期的营业利润为6.2%，去年同期为8.2%。特斯拉全年的毛利率持续下滑，2024年仅有17.9%，同比下滑39个基点。</p><p>不过，特斯拉一直致力于降低成本，原材料成本的改善使得单车销售成本在第四季度达到历史最低水平，低于3.5万美元。仅靠削减制造成本，在后起之秀虎视眈眈的中国市场，特斯拉的“守擂战”也并不轻松。</p><p>马斯克透露，“我们现有的工厂正在积极筹备2025年新产品的推出，其中包括更经济实惠的车型。”据透露，今年上半年特斯拉将推出一款更实惠的车型，售价预计在18万人民币左右，它的定位低于Model3，将融合下一代平台的创新技术与当前平台的成熟特性，有望在现有生产线上高效生产。“2025年将是特斯拉历史上开创性的一年”</p><p>马斯克在财报业绩会上直言：“2025年可能是特斯拉历史上最开创性的一年，甚至可能比之前Roadster和S3XY车型发布的年份还重要。”</p><p>他认为，当无需驾驶员监管的智能辅助驾驶系统和真正能发挥作用的现实世界人工智能出现时，世界上没有任何公司在这一领域能与特斯拉相提并论，拿着望远镜都找不到第二名在哪里。</p><p>据他介绍，2024年特斯拉人工智能训练计算能力提高了400%，第四季度特斯拉完成了得州超级工厂Cortex的部署，这是一个由大约50,000颗H100芯片组成的训练集群。</p><p>“Cortex帮助智能辅助驾驶系统(驾驶员监管版)V13版本得以实现，该版本在安全性和舒适性方面实现了重大提升，这得益于4.2倍的数据增长、更高分辨率的视频输入、光子控制延迟减少、全新设计的控制器和其他改进。”</p><p>截至2025年1月，特斯拉智能辅助驾驶系统(监管版)累计行驶里程已经超过30亿英里(约48.28亿公里)。根据安全报告，特斯拉第四季度Autopilot自动辅助驾驶功能的安全性是普通驾驶的约8.5倍。</p><p>“我认为2025年几乎在每个主要市场都会有特斯拉无驾驶员监管的智能辅助驾驶系统上线，上线情况仅仅受限于监管，而不是技术。”马斯克对此很有信心。</p><p>但自动驾驶只是特斯拉人工智能业务的第一步。</p><p>当东半球的宇树科技人形机器人在中国春节联欢晚会中扭秧歌贺新年，特斯拉的人形机器人备受期待的同时也将迎来新的挑战。在财报会上马斯克表示，人形机器人的用途可能比汽车多1000倍，且更复杂，特斯拉很有可能在2025年交付数千台人形机器人，之后每年都会快速增长。</p><p>“一旦特斯拉能够达到每年生产超过一百万台人形机器人的稳定状态，人形机器人的生产成本会低于20,000美元。人形机器人的生产复杂性远低于电动车。Model Y年销100多万台，如果人形机器人销量达到这个数量级，成本大约是Model Y成本的一半。”这将成为特斯拉长远的盈利增长点，“人形机器人有潜力创造10万亿美元的营收。”</p></body></html>","source":"lsy1696758196214","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>质疑DeepSeek的马斯克，还得靠AI撑起特斯拉股价</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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14:41","market":"us","language":"zh","title":"全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1161961252","media":"新智元","summary":"就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。更令人兴奋的是，成本不到30美金，就可以亲眼见证「啊哈」时刻。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队，只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS类技术。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。","content":"<html><head></head><body><p>这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。</p><p>全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？</p><p>就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。</p><p>诚如LeCun所言：「这一次，正是开源对闭源的胜利！」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96443f59328eead1fb03ccf0f6e8b4a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"519\"/></p><blockquote><p>在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。</p><p>大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。</p><p>OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。</p></blockquote><p>种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。</p><p>从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。</p><h2 id=\"id_1782456954\">30美金，就能看到「啊哈」时刻</h2><p>来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。</p><p>他们表示，结果相当出色！</p><p>实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。</p><p>更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5c66f649972cc1dcc1b64ac9e2312a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"468\"/></p><p>这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。</p><p>然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。</p><p>模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。</p><p>在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fdc1973cccfff685657e93776b421a6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"645\"/></p><p>在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。</p><p>结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。</p><p>他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5bf9a119224a98c43e0746453632356\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"872\"/></p><p>他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f1a78e6cf55328c051693886f074ca0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究</p><p>基础模型和指令模型两者区别：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当</p></li><li><p>指令输出的模型更具结构性和可读性</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f32389410d6e5ede00b75380edf87e07\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617d02e3d20394695f5f569d5f74c0d8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1128\"/></p><p>而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证</p></li><li><p>对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96b4239d735ae442de73323b5bd4c965\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"643\"/></p><p>苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f01a77c2fff63fd05ba3d19af0bfeab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"212\"/></p><h2 id=\"id_3291092331\">7B模型复刻，结果令人惊讶</h2><p>港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。</p><p>结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51085fb73be2a72ee23054c18e6df557\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"870\" tg-height=\"185\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17a612e8c7859f8429ee06ebe37234bb\" alt=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" title=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"492\"/><span>项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason</span></p><p>他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。</p><p>整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。</p><p>最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。</p><p>这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc28abafaf1b99ce393cf71fc2cfb483\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00ddd59c6d8b6ab3b8d2cf89524b23c4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"553\"/></p><p>其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。</p><p>Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。</p><p>在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。</p><p>大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3aa0b8e2d94bdc891f49c30a47aa475\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"438\"/></p><p>并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3320ec58f4e229808d3520653e70da3d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。</p><p>与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。</p><p>他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励</p></li><li><p>如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5</p></li><li><p>如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1</p></li></ul><p>该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。</p><h3 id=\"id_1461976375\" style=\"text-align: center;\">第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）</h3><p>接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。</p><h4 id=\"id_606216327\">训练过程动态分析</h4><p>如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。</p><p>经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。</p><p>输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。</p><p>随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c617c450f7e378da91201c2612d6b7dc\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"432\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59ef982da18a27da8c6263d647691fa7\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"924\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><h4 id=\"id_224279804\">自我反思机制的涌现</h4><p>在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60580dff773b0a70b356c7267119e819\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1054\" tg-height=\"423\"/></p><h3 id=\"id_2889548553\" style=\"text-align: center;\">第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）</h3><p>如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。</p><p>这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c761a6c0f0b865f5c1645cc06ad9869e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1053\" tg-height=\"445\"/></p><p>与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。</p><p>此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。</p><h3 id=\"id_1405061093\">训练过程分析</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca73d0446fd6af825ac840bba4c7b14\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"467\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/07444422d9115a8382ed0f8843badb5f\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"638\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><p>Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。</p><p>有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。</p><p>他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。</p><p>因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。</p><p>最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——</p><p>简约，便是最终极的精致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0031e63d9296afb7d700bb6315dbce70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"437\" tg-height=\"72\"/><span>图片</span></p><h2 id=\"id_2367102810\">完全开源复刻，HuggingFace下场了</h2><p>甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。</p><p>复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b6a0735cb87c3f66a56724b33c3f08c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"436\"/></p><p>这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/883546a6427f0ae894da543e70c593aa\" alt=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" title=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"391\"/><span>项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1</span></p><p>研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p><strong>步骤 1：</strong>通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。</p></li><li><p><strong>步骤 2：</strong>复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。</p></li><li><p><strong>步骤 3：</strong>展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b5e37647b6df05c2e00fdcae31c20a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1238\"/></p><h2 id=\"id_1672370884\">从斯坦福到MIT，R1成为首选</h2><p>一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。</p><p>DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c26a66723d3b3a6b69f68a1478db0112\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"966\" tg-height=\"1200\"/></p><p>在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a17a15963d44d09684758a53d9f16d6e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><p>a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95d7a12d8352525e938ddde62a68ba77\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\"/></p><p>还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aef5ecd49dffdc200d6f1bd7a0647528\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"169\"/></p><p>中国AI，这一次真的震撼了世界。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻</title>\n<style 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href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/o41vPh9eJCVjCRUE4u5npA\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/4abae3de7bed37b48c01721c28c51931","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/o41vPh9eJCVjCRUE4u5npA","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1161961252","content_text":"这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。诚如LeCun所言：「这一次，正是开源对闭源的胜利！」在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。30美金，就能看到「啊哈」时刻来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。他们表示，结果相当出色！实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究基础模型和指令模型两者区别：指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当指令输出的模型更具结构性和可读性此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。训练过程动态分析如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度自我反思机制的涌现在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。训练过程分析训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——简约，便是最终极的精致。图片完全开源复刻，HuggingFace下场了甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。步骤 2：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。从斯坦福到MIT，R1成为首选一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。中国AI，这一次真的震撼了世界。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":673,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":396627502219720,"gmtCreate":1737855051258,"gmtModify":1737856163403,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"几个twitter就成了主流媒体？垃圾新闻","listText":"几个twitter就成了主流媒体？垃圾新闻","text":"几个twitter就成了主流媒体？垃圾新闻","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":6,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/396627502219720","repostId":"2506965875","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":308,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":392691760357544,"gmtCreate":1736917300706,"gmtModify":1736917603418,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"又是这种没有消息源的垃圾信息","listText":"又是这种没有消息源的垃圾信息","text":"又是这种没有消息源的垃圾信息","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/392691760357544","repostId":"1121600541","repostType":2,"repost":{"id":"1121600541","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1736916444,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1121600541?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-15 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10:10","market":"us","language":"zh","title":"大选前夜，“特朗普交易风向标”崩了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2480896709","media":"华尔街见闻","summary":"特朗普媒体科技集团股价，最近三个交易日累计暴跌36%，市值蒸发逾40亿美元。这意味着，市场定价已经发生180度大逆转——从买赢特朗普到买赢哈里斯。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>特朗普媒体科技集团股价，最近三个交易日累计暴跌36%，市值蒸发逾40亿美元。这意味着，市场定价已经发生180度大逆转——从买赢特朗普到买赢哈里斯。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">距离美国总统大选还剩三天，“特朗普交易”风向急转直下，导致特朗普旗下社交媒体公司暴跌，严重削减了他的净资产。</p><p style=\"text-align: justify;\">继周三下跌22%、周四下跌12%之后，社交媒体平台Truth Social母公司特朗普媒体科技集团（DJT）的股价，周五又下跌14%，<strong>三个交易日累计暴跌36%，市值蒸发逾40亿美元。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/451894c5a09419f5644bcf4ba7835143\" tg-width=\"946\" tg-height=\"691\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">周二收盘后，特朗普持有该公司的多数股权价值约为59亿美元，但到周五收盘，这一数字已经缩水了24亿元，至35亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>作为特朗普交易的最大风向标，DJT股价暴跌意味着，市场定价已经发生180度大逆转——从买赢特朗普到买赢哈里斯。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">尽管如此，目前的民意调查清楚地表明，双方胜负难分，竞争几乎陷入僵局。宾夕法尼亚州、密歇根州和威斯康星州等可能决定选举命运的关键战场州的民意调查也显示，两位候选人的差距非常小。</p><h2 id=\"id_509325658\">特朗普胜算下降，DJT没有理由再涨了</h2><p style=\"text-align: justify;\">DJT没有发布任何重大新闻来解释股价暴跌的原因。Interactive Brokers首席策略师Steve Sosnick指出：“DJT等meme股很容易受到动量变化的影响。”</p><p style=\"text-align: justify;\">本周早些时候，他在接受雅虎财经采访时指出，最近几天博彩市场出现了明显的“氛围变化”：上周市场飙升对DJT来说是个好消息；相反，如果市场出现变化，股价就会下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">“请记住，这只股票基本上是一种二元的、杠杆式的选举赌注，”Sosnick说，“如果他赢了，那么就有理由提高其价值。如果他输了，它就会变成一家收入微薄、几乎不赚钱的公司。”</p><p style=\"text-align: justify;\">此前特朗普重返白宫的呼声高涨，Polymarket 、PredictIt和Kalshi等预测网站都显示，特朗普赢得总统大选的几率高于哈里斯。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这一预期推动DJT股价从9月23日至周二收盘暴涨了四倍，市值膨胀至103亿美元，使Truth Social估值一度略高于10亿美元，甚至超过马斯克旗下社交网络平台X的隐含估值。</strong>富达基金在其最新的监管文件中对X的估值为9亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">经过三个交易日的暴跌，DJT市值已经缩水至61亿美元。与此同时，<strong>DJT的基本面仍然非常温和，无法对公司股价形成支撑。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">8月，DJT公布了二季度（截至6月30日）业绩，净亏损1640万美元，其中约一半与该公司的SPAC交易相关费用有关。此外，该公司二季度收入略低于83.7万美元，同比下降30%。本月初，该公司透露其首席运营官已于9月辞职。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>大选前夜，“特朗普交易风向标”崩了</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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}\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 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Sosnick指出：“DJT等meme股很容易受到动量变化的影响。”本周早些时候，他在接受雅虎财经采访时指出，最近几天博彩市场出现了明显的“氛围变化”：上周市场飙升对DJT来说是个好消息；相反，如果市场出现变化，股价就会下跌。“请记住，这只股票基本上是一种二元的、杠杆式的选举赌注，”Sosnick说，“如果他赢了，那么就有理由提高其价值。如果他输了，它就会变成一家收入微薄、几乎不赚钱的公司。”此前特朗普重返白宫的呼声高涨，Polymarket 、PredictIt和Kalshi等预测网站都显示，特朗普赢得总统大选的几率高于哈里斯。这一预期推动DJT股价从9月23日至周二收盘暴涨了四倍，市值膨胀至103亿美元，使Truth Social估值一度略高于10亿美元，甚至超过马斯克旗下社交网络平台X的隐含估值。富达基金在其最新的监管文件中对X的估值为9亿美元。经过三个交易日的暴跌，DJT市值已经缩水至61亿美元。与此同时，DJT的基本面仍然非常温和，无法对公司股价形成支撑。8月，DJT公布了二季度（截至6月30日）业绩，净亏损1640万美元，其中约一半与该公司的SPAC交易相关费用有关。此外，该公司二季度收入略低于83.7万美元，同比下降30%。本月初，该公司透露其首席运营官已于9月辞职。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":617,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":366362487050504,"gmtCreate":1730470178832,"gmtModify":1730470587970,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/OPT/LLY 20241101 835.0 CALL\">$LLY 20241101 835.0 CALL$</a>&nbsp;","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/OPT/LLY 20241101 835.0 CALL\">$LLY 20241101 835.0 CALL$</a>&nbsp;","text":"$LLY 20241101 835.0 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tg-height=\"600\"/><span>图片来源：视觉中国</span></p><p>DeepSeek的成功是中国经济增长模式的某种映射，即在保证要素投入的同时将要素效率运用至极致，在保证技术和产品质量的同时将产出成本节约至极致。DeepSeek在人工智能领域取得的突破，将在内外两个方面改变中国经济所处的环境，从外部来看，它使得美国针对中国技术领域所奉行的“小院高墙”战略陷入两难，从内部来看，它将促使国内实体经济与人工智能的融合大大提速。<br/><br/><strong>DeepSeek如何触动美国：经济、金融与美元的交织</strong></p><p>人工智能作为第四次产业革命的核心驱动力之一，在最近几年日益成为美国经济增长的核心引擎，美国经济对于人工智能领域的依赖程度加深。<br/><br/>在2024年，多数研究机构认为人工智能对于美国经济增长的直接拉动作用将在10年内显现。投资银行高盛认为至2034年，人工智能产业将直接拉动美国GDP增速抬升0.4个百分点。技术公司高知特认为，人工智能将使美国的生产率提高1.7%至3.5%，至2034年将拉动美国的GDP每年增长4770亿至1万亿美元。学术智库布鲁金斯学会认为人工智能有助于降低美国的行政成本和财政支出，在数年内可以累计节约财政支出达9000 亿美元，并可能在2044年之前将年度预算赤字降低约1/5。<br/><br/>除直接促进美国经济增长之外，人工智能还促进了美国资本市场的估值抬升。近年来美国股票市场表现较好，特别是2022年ChatGpt的推出对于美国资本市场形成了正向的刺激。随着美国科技巨头在数字技术以及人工智能领域的投入和竞争，微软、苹果、英伟达、特斯拉等七大科技巨头在标普500市值中的占比，已经从2014年的9.8%上升至2024年的34.6%。<br/><br/>最后，人工智能领域的突破还提振了全球对于美元的信心。自从布雷顿森林体系解体以来，美元指数的走高皆与科技进步相互关联。在以下时间段内，美元指数皆呈现出明显的上行：1980年至1985年，个人电脑领域取得突破，期间的1981年微软发布了DOS系统；1995年至2000年，在个人电脑普及背景下美国出现互联网投融资热潮；2007年至2016年，软件与智能手机跨越式发展，其中苹果公司于2007年首次发布iPhone。2020年美国采取了无限量的量化宽松政策并出现了明显的通胀，理论上而言美元应当走弱，但是由于人工智能技术领域的突破，美元指数在2022年以来总体呈现出升势，当年OpenAI推出了ChatGPT。</p><p>而DeepSeek的出现，动摇了美国在AI领域领先的优势和信念。</p><p>在DeepSeek出现之前，全球各界普遍认为美国在大模型及人工智能领域的领先优势是“断层式”的，这也是美国政府对华科技限制采取“小院高墙”战略的底层逻辑。然而，人工智能对于美国经济的影响越大，DeepSeek的成功对于美国经济与政策格局所形成的冲击就越显著。</p><p>2025年1月20日，DeepSeek的R1模型正式公布使用，1月26日其在中国区和美国区苹果App Store中的免费榜上同时冲到了下载量第一。随后，美国资本市场出现大幅波动，标准普尔500指数在10天之内跌幅接近10%。1月27日这天，英伟达、微软、Meta、亚马逊等美股主要科技公司市值共计蒸发上万亿美元，尽管此后有所反弹。</p><p>来自于中国的新竞争变量的出现，不仅冲击了美国在人工智能领域的优势，也冲击了全球各界对于美国在新一轮产业革命中处于显著领先的信念。这也同时意味着，此前关于人工智能的领先对于美国经济增长、资本市场以及强势美元的推演结论可能将发生变化。</p><p>正是由于上述一系列的影响，美国企业界和政界对于DeepSeek的反应较为负面。微软认为可能与DeepSeek有关的个人使用OpenAI的API窃取了大量数据。OpenAI向媒体表示他们发现了DeepSeek项目使用了“蒸馏”技术的证据。1月28日，美国白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特称，美国家安全委员会已经对DeepSeek进行安全审查。2月3日，美国总统特朗普此前与英伟达首席执行官黄仁勋在白宫会面，讨论了DeepSeek项目情况及收紧人工智能芯片出口问题。<br/><br/><strong>DeepSeek背后的中美人工智能竞争：模式差异与战略选择</strong></p><p>首先，DeepSeek模式实质是中国经济模式的映射。<br/><br/>回顾2008年以来中国经济增长的模式，在国内视角看来是基建与房地产投资驱动，在全球视角看来却是制造业投资与供给的驱动。2010 年中国制造业增加值首次超过美国，2022 年中国制造业增加值占全世界比重为 30.2%，2024年该比重进一步上行至31.6%，排名第二的美国其比重仅为中国的一半。<br/><br/>除了“量”的增长之外，中国在制造业领域也体现出显著的技术赶超性质。2012年以来，规模以上装备制造业增加值年均增长8.7%，规模以上高技术制造业增加值年均增长10.3%。2023 年，高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重为 15.7%，比 2012 年提高6.3个百分点。中国制造业出口产品结构也迅速由劳动密集型产品为主向技术密集型产品为主导转型，其中机电产品出口占比从2019年的58.6%跃升至2023年的74.4%，特别是“新三样”（电动载人汽车、锂离子蓄电池、太阳能电池）出口增速较快。<br/><br/>除“量多”与“质优”之外，在较为高端的制造业领域，中国制造还以低成本和低价格为突出特征。对于要素性价比的极致利用，对于技术与质量标准下的极致成本节约，是中国制造业“低价创新”的经济技术特征，无论是在装备制造领域、新能源领域，还是在消费电子领域，都是以高性价比取胜，而这也正是DeepSeek获得成功的经济技术特征。<br/><br/>从成本上来看，根据公开数据，OpenAI的GPU投入成本可能高达每年数十亿美元（含训练和推理），随着模型复杂度提升（如 GPT-5、多模态扩展），成本可能进一步上升。而DeepSeek推出的V3模型仅使用2048块H800 GPU就完成了6710亿参数模型的训练，成本仅为 557.6万美元。从单次训练成本来看，OpenAI的GPT-4模型、Google的Gemini模型、Meta的Llama-3模型，以及DeepSeek的V3模型的成本分别为1至2亿美元、2亿美元、3000万至5000万美元、1000万至5000万美元左右。再从终端的API价格来看，GPT-4模型的输入价格为$ 0.03千token，输出为$0.06/千token，而DeepSeek的价格为$0.01/千token，中文应用场景中的定价更低。<br/><br/>从全球大模型市场来看，虽然美国的大模型技术和大模型投资仍然居于主导地位，但是,以DeepSeek为代表的中国大模型却在成本和数量上取得了优势，从而可能在人工智能领域，至少是在生成式人工智能领域复刻制造业领域的成功。这使得中国技术企业可以用“跨越高墙”的策略来应对美国的“小院高墙”策略。<br/><br/>通常认为，人工智能技术主要依赖于算法、算力和数据三种要素，DeepSeek的创新主要集中于算法的优化层面，但是算法的优化所形成的联动效应又节约了算力和数据。当然DeepSeek自身也承认，其成功是“站在巨人的肩膀上”才能实现的，这一点也无需避讳，技术创新普遍都建立在技术溢出的基础之上。<br/><br/>抛开技术上的争论不谈，DeepSeek的成功在结果上，的确将美国的小院高墙策战略置于了两难困境：一方面，对华过度管制有可能倒逼中国加速自主创新，甚至从算法上的自主创新加快向算力创新过渡，而这一环节正是芯片竞争所集中的领域；另一方面，放松或者放弃管制有可能进一步丧失市场竞争优势，从而在算法和数据领域继续丧失因“干中学”等因素带来的市场收益或创新机遇。<br/><br/>在人工智能领域，也许低价倾销战略要远远优于技术封锁战略，但是很显然，美国已经失去了实施这一策略的窗口，并且陷入到了某种囚徒困境之中。对于美国市场上的竞争对手而言，诸如OpenAI这样的机构或许需要重新反思自己的闭源框架以及技术路径。当地时间2月5日，OpenAI宣布向所有用户开放ChatGPT搜索功能，从这个角度来看，DeepSeek的确帮助推动了技术平权和知识平权。<br/><br/>对于中国的人工智能企业和行业而言，或许不应只考虑国内市场这一内部循环，而是要建立并保持“跨越高墙”的能力，甚至降低跨越高墙的必要性，比如引导高墙另一侧的用户主动跨越到这一边来，正如此前的Tiktok用户涌进“小红书”那样，这就是所谓的参与全球竞争并形成国际竞争力。</p><p><strong>DeepSeek驱动下的中国产业跃迁：比较优势与扩大开放</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek取得突破，打开了实体经济智能化的想象空间。<br/><br/>参考中国互联网经济以及科技公司取得成功的经验，可以想象DeepSeek将很快从技术突破走向商业成功。移动互联经济具有非常强的网络效应，只要用户数量和用户流量能够集聚，即便是针对个体消费用户采取零收费，也可以形成巨大的利润空间。而DeepSeek的低成本优势，恰恰有利于做到这一点，同时也有助于降低中小企业实现智能化的门槛。<br/><br/>从目前DeepSeek可以落地的应用场景来看，人工智能和实体经济的融合将持续提速：在金融服务领域，人工智能可以服务于智能风控、量化投资、合规审计；在医疗健康领域，人工智能可以服务于辅助诊断、药物研发与病程管理；在制造业领域，人工智能可以服务于工业质检、供应链优化及设备运维；在教育科研领域，人工智能可以服务于知识库、知识图谱的构建以及专业知识的传播；在企业管理领域，人工智能和企业ERP系统的连接可以提高企业管理效率和智能化管理水平；在政务服务领域，人工智能可以应用于信息归集、智能审批、政策仿真等公共服务。<br/><br/>除此之外，与人工智能大模型相连接的开发者生态和多模态应用则有可能进一步推动算力、数据、硬件等科技产业链的协同发展。<br/><br/>DeepSeek不应只是中国的，还应该是世界的。<br/><br/>虽然中美在科技领域的角力还会延续，但是正如贸易冲突并不能完全隔绝货物与服务的进出口一样，科技冲突也并不能完全隔绝人工智能领域的跨境交流。美国科技界将DeepSeek视作竞争对手，但却并没有一味地采取隔绝策略，英伟达、微软和亚马逊的部分服务平台已经纳入DeepSeek的模型使用。<br/><br/>DeepSeek以本土化为鲜明特色，并且蕴藏着技术与知识平权的技术理想主义色彩，但是如果不能在英语、德语、日语等非汉语市场参与市场竞争，不得不说将是中国人工智能行业的损失。人工智能是一种生产型服务业，在美西方持续推动高技术制造业领域的本土回流及近岸布局的背景下，中国的生产型服务业有可能形成一种对冲性的力量，比如在货物贸易顺差有可能收窄的同时，生产型服务业的逆差也有可能同时收窄。<br/><br/>即便美国还会继续采取技术封锁并强化小院高墙，但市场交易本身天然寻求最大可能的交易规模和最大可能的低廉成本，违反商业逻辑的政策很难在长期内执行。更重要的是，DeepSeek的开源技术路径使得它天然的具有“开放”特征和“全球”属性，它把技术主导权更好的交到了全球开发者手中。由此，中国在对外开放领域中的政策可能会更加灵活，在美国从全球自由贸易领域中不断退却的过程中，中国有机会扛起全球自由贸易的大旗。</p></body></html>","source":"lsy1651116200640","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/jr9iXTbyLsPvY2IJed3njg><strong>财富FORTUNE</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>图片来源：视觉中国DeepSeek的成功是中国经济增长模式的某种映射，即在保证要素投入的同时将要素效率运用至极致，在保证技术和产品质量的同时将产出成本节约至极致。DeepSeek在人工智能领域取得的突破，将在内外两个方面改变中国经济所处的环境，从外部来看，它使得美国针对中国技术领域所奉行的“小院高墙”战略陷入两难，从内部来看，它将促使国内实体经济与人工智能的融合大大提速。DeepSeek如何触动...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/jr9iXTbyLsPvY2IJed3njg\">Web 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亿美元，并可能在2044年之前将年度预算赤字降低约1/5。除直接促进美国经济增长之外，人工智能还促进了美国资本市场的估值抬升。近年来美国股票市场表现较好，特别是2022年ChatGpt的推出对于美国资本市场形成了正向的刺激。随着美国科技巨头在数字技术以及人工智能领域的投入和竞争，微软、苹果、英伟达、特斯拉等七大科技巨头在标普500市值中的占比，已经从2014年的9.8%上升至2024年的34.6%。最后，人工智能领域的突破还提振了全球对于美元的信心。自从布雷顿森林体系解体以来，美元指数的走高皆与科技进步相互关联。在以下时间段内，美元指数皆呈现出明显的上行：1980年至1985年，个人电脑领域取得突破，期间的1981年微软发布了DOS系统；1995年至2000年，在个人电脑普及背景下美国出现互联网投融资热潮；2007年至2016年，软件与智能手机跨越式发展，其中苹果公司于2007年首次发布iPhone。2020年美国采取了无限量的量化宽松政策并出现了明显的通胀，理论上而言美元应当走弱，但是由于人工智能技术领域的突破，美元指数在2022年以来总体呈现出升势，当年OpenAI推出了ChatGPT。而DeepSeek的出现，动摇了美国在AI领域领先的优势和信念。在DeepSeek出现之前，全球各界普遍认为美国在大模型及人工智能领域的领先优势是“断层式”的，这也是美国政府对华科技限制采取“小院高墙”战略的底层逻辑。然而，人工智能对于美国经济的影响越大，DeepSeek的成功对于美国经济与政策格局所形成的冲击就越显著。2025年1月20日，DeepSeek的R1模型正式公布使用，1月26日其在中国区和美国区苹果App Store中的免费榜上同时冲到了下载量第一。随后，美国资本市场出现大幅波动，标准普尔500指数在10天之内跌幅接近10%。1月27日这天，英伟达、微软、Meta、亚马逊等美股主要科技公司市值共计蒸发上万亿美元，尽管此后有所反弹。来自于中国的新竞争变量的出现，不仅冲击了美国在人工智能领域的优势，也冲击了全球各界对于美国在新一轮产业革命中处于显著领先的信念。这也同时意味着，此前关于人工智能的领先对于美国经济增长、资本市场以及强势美元的推演结论可能将发生变化。正是由于上述一系列的影响，美国企业界和政界对于DeepSeek的反应较为负面。微软认为可能与DeepSeek有关的个人使用OpenAI的API窃取了大量数据。OpenAI向媒体表示他们发现了DeepSeek项目使用了“蒸馏”技术的证据。1月28日，美国白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特称，美国家安全委员会已经对DeepSeek进行安全审查。2月3日，美国总统特朗普此前与英伟达首席执行官黄仁勋在白宫会面，讨论了DeepSeek项目情况及收紧人工智能芯片出口问题。DeepSeek背后的中美人工智能竞争：模式差异与战略选择首先，DeepSeek模式实质是中国经济模式的映射。回顾2008年以来中国经济增长的模式，在国内视角看来是基建与房地产投资驱动，在全球视角看来却是制造业投资与供给的驱动。2010 年中国制造业增加值首次超过美国，2022 年中国制造业增加值占全世界比重为 30.2%，2024年该比重进一步上行至31.6%，排名第二的美国其比重仅为中国的一半。除了“量”的增长之外，中国在制造业领域也体现出显著的技术赶超性质。2012年以来，规模以上装备制造业增加值年均增长8.7%，规模以上高技术制造业增加值年均增长10.3%。2023 年，高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重为 15.7%，比 2012 年提高6.3个百分点。中国制造业出口产品结构也迅速由劳动密集型产品为主向技术密集型产品为主导转型，其中机电产品出口占比从2019年的58.6%跃升至2023年的74.4%，特别是“新三样”（电动载人汽车、锂离子蓄电池、太阳能电池）出口增速较快。除“量多”与“质优”之外，在较为高端的制造业领域，中国制造还以低成本和低价格为突出特征。对于要素性价比的极致利用，对于技术与质量标准下的极致成本节约，是中国制造业“低价创新”的经济技术特征，无论是在装备制造领域、新能源领域，还是在消费电子领域，都是以高性价比取胜，而这也正是DeepSeek获得成功的经济技术特征。从成本上来看，根据公开数据，OpenAI的GPU投入成本可能高达每年数十亿美元（含训练和推理），随着模型复杂度提升（如 GPT-5、多模态扩展），成本可能进一步上升。而DeepSeek推出的V3模型仅使用2048块H800 GPU就完成了6710亿参数模型的训练，成本仅为 557.6万美元。从单次训练成本来看，OpenAI的GPT-4模型、Google的Gemini模型、Meta的Llama-3模型，以及DeepSeek的V3模型的成本分别为1至2亿美元、2亿美元、3000万至5000万美元、1000万至5000万美元左右。再从终端的API价格来看，GPT-4模型的输入价格为$ 0.03千token，输出为$0.06/千token，而DeepSeek的价格为$0.01/千token，中文应用场景中的定价更低。从全球大模型市场来看，虽然美国的大模型技术和大模型投资仍然居于主导地位，但是,以DeepSeek为代表的中国大模型却在成本和数量上取得了优势，从而可能在人工智能领域，至少是在生成式人工智能领域复刻制造业领域的成功。这使得中国技术企业可以用“跨越高墙”的策略来应对美国的“小院高墙”策略。通常认为，人工智能技术主要依赖于算法、算力和数据三种要素，DeepSeek的创新主要集中于算法的优化层面，但是算法的优化所形成的联动效应又节约了算力和数据。当然DeepSeek自身也承认，其成功是“站在巨人的肩膀上”才能实现的，这一点也无需避讳，技术创新普遍都建立在技术溢出的基础之上。抛开技术上的争论不谈，DeepSeek的成功在结果上，的确将美国的小院高墙策战略置于了两难困境：一方面，对华过度管制有可能倒逼中国加速自主创新，甚至从算法上的自主创新加快向算力创新过渡，而这一环节正是芯片竞争所集中的领域；另一方面，放松或者放弃管制有可能进一步丧失市场竞争优势，从而在算法和数据领域继续丧失因“干中学”等因素带来的市场收益或创新机遇。在人工智能领域，也许低价倾销战略要远远优于技术封锁战略，但是很显然，美国已经失去了实施这一策略的窗口，并且陷入到了某种囚徒困境之中。对于美国市场上的竞争对手而言，诸如OpenAI这样的机构或许需要重新反思自己的闭源框架以及技术路径。当地时间2月5日，OpenAI宣布向所有用户开放ChatGPT搜索功能，从这个角度来看，DeepSeek的确帮助推动了技术平权和知识平权。对于中国的人工智能企业和行业而言，或许不应只考虑国内市场这一内部循环，而是要建立并保持“跨越高墙”的能力，甚至降低跨越高墙的必要性，比如引导高墙另一侧的用户主动跨越到这一边来，正如此前的Tiktok用户涌进“小红书”那样，这就是所谓的参与全球竞争并形成国际竞争力。DeepSeek驱动下的中国产业跃迁：比较优势与扩大开放DeepSeek取得突破，打开了实体经济智能化的想象空间。参考中国互联网经济以及科技公司取得成功的经验，可以想象DeepSeek将很快从技术突破走向商业成功。移动互联经济具有非常强的网络效应，只要用户数量和用户流量能够集聚，即便是针对个体消费用户采取零收费，也可以形成巨大的利润空间。而DeepSeek的低成本优势，恰恰有利于做到这一点，同时也有助于降低中小企业实现智能化的门槛。从目前DeepSeek可以落地的应用场景来看，人工智能和实体经济的融合将持续提速：在金融服务领域，人工智能可以服务于智能风控、量化投资、合规审计；在医疗健康领域，人工智能可以服务于辅助诊断、药物研发与病程管理；在制造业领域，人工智能可以服务于工业质检、供应链优化及设备运维；在教育科研领域，人工智能可以服务于知识库、知识图谱的构建以及专业知识的传播；在企业管理领域，人工智能和企业ERP系统的连接可以提高企业管理效率和智能化管理水平；在政务服务领域，人工智能可以应用于信息归集、智能审批、政策仿真等公共服务。除此之外，与人工智能大模型相连接的开发者生态和多模态应用则有可能进一步推动算力、数据、硬件等科技产业链的协同发展。DeepSeek不应只是中国的，还应该是世界的。虽然中美在科技领域的角力还会延续，但是正如贸易冲突并不能完全隔绝货物与服务的进出口一样，科技冲突也并不能完全隔绝人工智能领域的跨境交流。美国科技界将DeepSeek视作竞争对手，但却并没有一味地采取隔绝策略，英伟达、微软和亚马逊的部分服务平台已经纳入DeepSeek的模型使用。DeepSeek以本土化为鲜明特色，并且蕴藏着技术与知识平权的技术理想主义色彩，但是如果不能在英语、德语、日语等非汉语市场参与市场竞争，不得不说将是中国人工智能行业的损失。人工智能是一种生产型服务业，在美西方持续推动高技术制造业领域的本土回流及近岸布局的背景下，中国的生产型服务业有可能形成一种对冲性的力量，比如在货物贸易顺差有可能收窄的同时，生产型服务业的逆差也有可能同时收窄。即便美国还会继续采取技术封锁并强化小院高墙，但市场交易本身天然寻求最大可能的交易规模和最大可能的低廉成本，违反商业逻辑的政策很难在长期内执行。更重要的是，DeepSeek的开源技术路径使得它天然的具有“开放”特征和“全球”属性，它把技术主导权更好的交到了全球开发者手中。由此，中国在对外开放领域中的政策可能会更加灵活，在美国从全球自由贸易领域中不断退却的过程中，中国有机会扛起全球自由贸易的大旗。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":681,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":366362487050504,"gmtCreate":1730470178832,"gmtModify":1730470587970,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"<a 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src=\"https://static.tigerbbs.com/e38d61b659de61aca86656579703efcf\" tg-width=\"963\" tg-height=\"570\"/></p><p>为何说DeepSeek会为今年的美股牛市提供了驱动力呢？有哪家公司会受益、哪些板块会起飞呢？今天好好来聊聊，干货满满。</p><p><strong>DeepSeek与GPU需求增长</strong></p><p>当一个新技术推出时人们往往会产生抵触情绪，因为新的事物带来不确定性，而不确定性会让人产生焦虑与恐慌，这现象让<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>一天暴跌17%，揭示了资本市场中情绪主导的定价机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/845d06942d6b17f9437f508936efa135\" tg-width=\"862\" tg-height=\"789\"/></p><p>根据我们调研发现，全球很多企业都在试用DeepSeek的同时，并没有立刻放弃原有的AI解决方案，而是选择同时使用两者。</p><p>为什么呢？因为DeepSeek和Meta的大模型一样，都是开源的，都可以免费部署到内部服务器上，可以访问内部数据并输出结果，这整个测试的过程，就需要花一段长的时间去观察，从技术性能、用户体验、业务价值、伦理风险等多个维度综合评估，没几个月都完成不了，意味着，企业不可能这么快就下定论说“哎，我们下个月就不需要买这么多GPU了。”</p><p>恰恰相反，更多的中小企业愿意去第一次尝试安装DeepSeek，而不得不去购买一批英伟达GPU，这直接导致了GPU需求的激增，特别是在云计算领域，英伟达的H100卡一度达到100%的利用率。虽然短期内需求波动可能会出现，但这种短期的需求增长，反而是技术创新带来的自然结果。</p><p>DeepSeek引发的算力需求变化，也符合经典的经济学理论“杰文悖论（Jevons Paradox） ”。</p><p>里面一个的核心观点是：<strong>当某种资源的使用效率提高时，反而会导致该资源的需求增加，而不是减少。</strong>这个悖论最初是用来描述煤炭使用的情况：当蒸汽机变得更加高效时，虽然每单位煤炭的消耗减少，但由于效率提高，使得煤炭的使用变得更加广泛，最终导致煤炭的总体需求反而增加。</p><p>将这一理论应用到AI算力上，DeepSeek优化算力的使用，使得AI技术变得更加高效和成本可控。</p><p>表面上看，AI训练所需的算力消耗减少了，似乎应该降低对算力的需求。然而，正如杰文悖论所揭示的，<strong>技术进步往往带来更多的应用场景</strong>，进而导致对该资源（在此情况下为算力）需求的增加。虽然DeepSeek使得AI变得“便宜”，但更多的公司和行业将开始广泛使用AI技术，这实际上推动了算力需求的增长。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc7e02b963500a701cd87340cd2375e0\" tg-width=\"783\" tg-height=\"565\"/></p><p><strong>DeepSeek对英伟达的变局</strong></p><p>整体来看，DeepSeek的到来为英伟达带来了一个“加速器”。尽管短期内可能会有波动，但随着AI技术的持续进步，算力需求只会越来越大。英伟达将在这场算力革命中继续占据核心地位，迎接更加广阔的市场。</p><p>但从长远来看，不确定因素增加了很多：</p><p>近期，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>和 Meta 公布了财报，并确认了持续的支出意向，主要集中在建设用于推理而非训练的数据中心，这与大多数AI投资都需要用于推理的观点一致。尽管如此，随着支出转向专用集成电路（ASIC），将超级计算机与设计平台相结合，预计对 GPU 的传统依赖将减少。这意味着利好了<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> AVGO，利空了英伟达，这在我们之前视频就预测过，AVGO是今年的潜力好股。</p><p>在<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>的对DeekSeep的研报中就提到，在最差情况下2027年科技四巨头在超大规模厂商的支出将减少24%，</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/66829f0e10f47fb9be3bc48bf76945c7\" tg-width=\"960\" tg-height=\"693\"/></p><p>由于资本支出计划的变化，其中大约有 375 亿美元的收入面临风险。这意味着到 2028 年，芯片制造商的数据中心收入将减少近 7 个百分点。不过，随着成本的下降，使用案例可能会增加，从而继续推动电力需求。科技巨头什么时候开始会砍开支，美股投资网估计在半年后或明年。</p><p>另外一个因素是如果DeepSeek的算法继续突破，效果越来越好，这样会提前了支出缩减的期限，DeepSeek的核心优势在于优化AI模型推理过程，使AI能够在本地电脑就可以高效运行。</p><p><strong>软硬件受益股</strong></p><p>对于软件公司而言，这一优势的最大亮点是，不再完全依赖云计算资源来处理AI任务。</p><p>过去，许多复杂的AI任务需要强大的云计算支持，但DeepSeek的优化使得这些任务能够通过本地设备进行推理和计算。这种转变不仅大幅提高了响应速度，减少了带宽消耗，还减少了对云计算的依赖，降低了成本，尤其在数据隐私和安全方面，提供了更为强大的保障。这意味着软件公司可以更高效地为客户提供定制化的解决方案，提升其产品的性能和竞争力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42ff3d172f30e49089682b794ea7a5b6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在数据分析领域，像Palantir (PLTR)、Elastic (ESTC)、MongoDB (MDB)、Confluent (CFLT)等公司，都依赖AI来处理<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>并从中提取价值。DeepSeek的本地化让这些公司能够在本地设备上更高效地执行数据处理任务，尤其是在实时数据分析方面。比如，Palantir为证府和企业提供数据分析服务，利用DeepSeek的优化算法，能够更快地处理复杂的数据集，帮助客户做出及时的决策。</p><p>同样，Elastic的搜索引擎技术也能通过DeepSeek优化AI推理过程，提升数据查询的速度和准确性。大大提高公司服务的速度和响应能力，还能减少依赖云端计算资源的成本，从而为客户提供更加高效和经济的数据处理服务。</p><p>多家投行的分析师都特别提到了数据存储分析公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/SNOW\">Snowflake</a>，因为接下来更多的应用得以构建，进而产生对数据基础设施的更大需求。此外Snowflake集成 DeepSeek加快了数据处理，生成数据集摘要、提供趋势或自动生成报告。</p><p>但是，根据美股投资网业内的朋友了解到，Snowflake最大的竞争对手Databricks正在不断抢夺Snowflake的商业客户，Databricks营收增速很快，而Snowflake却在放缓。</p><p>受到负面影响的公司是<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>ORCL：摩根大通认为DeepSeek的出现可能会增加过度建设数据中心的可能性，潜在结果复杂且充满不确定性。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/55ef02217e82a76ee95963b8bdd5cdd2\" tg-width=\"753\" tg-height=\"569\"/></p><p>云服务和基础设施领域的受益：<a href=\"https://laohu8.com/S/NOW\">ServiceNow</a> (NOW)、<a href=\"https://laohu8.com/S/DDOG\">Datadog</a> (DDOG)、Cloudflare (NET)、<a 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(HUBS)等公司，也将通过DeepSeek优化AI推理获得竞争优势。Zoom作为全球领先的视频会议平台，将能够通过更高效的AI实现智能会议记录、自动生成翻译和字幕等功能，大大提高用户体验。</p><p>Workday等人力资源管理软件公司也能利用DeepSeek分析功能，更加高效地处理员工数据、提升决策分析的精准度。这使得企业能够做出更加智能化的人员调配和资源分配决策，进一步提升组织效率。</p><p>说完了软件说硬件，DeepSeek为ALAB（高速网络通信商）提供了优势。首先，DeepSeek的本地化部署减少了对云计算资源的依赖，降低了带宽消耗和运营成本，让ALAB能够在高流量情况下保持网络稳定性。更重要的是，DeepSeek提升了数据隐私保护，减少了数据在传输过程中的风险，使ALAB能够提供更安全的服务，提升客户信任度。</p><p>同样<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>也受益于DeepSeek，用户可以通过对话就能操控手机执行任务，并且，AI能提供更精准的日程建.议、场景化提醒。针对中文用户需求，DeepSeek可提供本地化的语音识别、方言支持、文化场景理解（如节日提醒、本地服务推荐）。</p><p><strong>机器人受益公司</strong></p><p>2025年注定是机器人爆发的一年，像<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>等公司，长期以来就利用机器人技术推动自动化生产、物流和仓储。DeepSeek使得这些机器人能够完成更多复杂任务，特别是在障碍物识别、路径规划、自动驾驶等复杂任务提升了机器人智能化能力。</p><p>亚马逊的仓储机器人，依赖AI进行实时的物品搬运和路径规划，DeepSeek的优化使得这些机器人能够更高效地在仓库中完成任务，减少人工干预，提高自动化程度。</p><p>对于硬件制造商来说，机器人硬件制造商如Serve Robotics (SERV)和<a href=\"https://laohu8.com/S/RR\">Richtech Robotics</a> (RR)将能够利用DeepSeek技术提升机器人处理能力，减少云计算对硬件的依赖，进一步提升机器人的智能化水平。这将推动机器人技术的广泛应用，特别是在配送、物流等领域。</p><p><strong>电脑产业链受益公司</strong></p><p>随着DeepSeek优化AI推理的本地化，电脑设备的需求正迎来快速增长。特别是那些支持强大算力的电脑，DeepSeek帮助电脑设备在处理大规模AI应用时发挥出色的能力。随着AI应用场景的不断扩展，越来越多的电脑将成为AI推理的核心设备，进一步推动了AI 电脑的需求增长。</p><p>这一变化的最大受益者是DELL、HPQ和HPE等PC厂商。随着DeepSeek优化算法的出现，AI应用正逐渐从传统的云计算环境向本地计算设备迁移。电脑成为了理想的承载平台，特别是那些在生产力工具上有需求的设备。</p><p>AI电脑需要强大的计算能力，而DELL、HPQ和HPE作为长期深耕电脑硬件的厂商，具备了强大的技术创新能力，可以为市场提供满足这一需求的高性能终端产品，比如支持大内存和高GPU算力的工作站及电脑等。这些厂商不仅能够迎合高端用户对本地AI计算的需求，还将助力推动全球电脑市场的复苏。</p><p>根据IDC的预测，2024年全球电脑市场预计将增长1%，而随着AIPC电脑需求的增长，这一增幅可能会被大幅推高，DELL、HPQ和HPE有望因此从中分得可观的市场份额。</p><p>此外，微软在这一变化中扮演着至关重要的角色。DeepSeek技术的引入将使微软能够为Windows 11 Copilot等产品增加本地AI应用支持，微软的操作系统不仅能为开发者提供优化的本地AI应用工具，还能进一步巩固Windows在AI生态系统中的地位。</p><p>不仅仅是PC终端厂商，整个供应链中的公司也将从中获益。AI电脑对内存、显卡等核心硬件的需求大幅增加，<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>(MU)等内存制造商，以及<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>等半导体代工厂商，都将在AI技术发展中获得更多市场机会。</p><p>同时，更高性能硬件的需求还将推动散热系统、电磁屏蔽材料等配件厂商的增长。这一趋势将为整个电脑产业链注入强劲的动力，推动相关厂商迎来新一轮的订单增长。</p></body></html>","source":"lsy1625014679106","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美股今年牛市就靠DeepSeek了，多只受益股和板块深度分析</title>\n<style 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”。里面一个的核心观点是：当某种资源的使用效率提高时，反而会导致该资源的需求增加，而不是减少。这个悖论最初是用来描述煤炭使用的情况：当蒸汽机变得更加高效时，虽然每单位煤炭的消耗减少，但由于效率提高，使得煤炭的使用变得更加广泛，最终导致煤炭的总体需求反而增加。将这一理论应用到AI算力上，DeepSeek优化算力的使用，使得AI技术变得更加高效和成本可控。表面上看，AI训练所需的算力消耗减少了，似乎应该降低对算力的需求。然而，正如杰文悖论所揭示的，技术进步往往带来更多的应用场景，进而导致对该资源（在此情况下为算力）需求的增加。虽然DeepSeek使得AI变得“便宜”，但更多的公司和行业将开始广泛使用AI技术，这实际上推动了算力需求的增长。DeepSeek对英伟达的变局整体来看，DeepSeek的到来为英伟达带来了一个“加速器”。尽管短期内可能会有波动，但随着AI技术的持续进步，算力需求只会越来越大。英伟达将在这场算力革命中继续占据核心地位，迎接更加广阔的市场。但从长远来看，不确定因素增加了很多：近期，微软和 Meta 公布了财报，并确认了持续的支出意向，主要集中在建设用于推理而非训练的数据中心，这与大多数AI投资都需要用于推理的观点一致。尽管如此，随着支出转向专用集成电路（ASIC），将超级计算机与设计平台相结合，预计对 GPU 的传统依赖将减少。这意味着利好了博通 AVGO，利空了英伟达，这在我们之前视频就预测过，AVGO是今年的潜力好股。在摩根大通的对DeekSeep的研报中就提到，在最差情况下2027年科技四巨头在超大规模厂商的支出将减少24%，由于资本支出计划的变化，其中大约有 375 亿美元的收入面临风险。这意味着到 2028 年，芯片制造商的数据中心收入将减少近 7 个百分点。不过，随着成本的下降，使用案例可能会增加，从而继续推动电力需求。科技巨头什么时候开始会砍开支，美股投资网估计在半年后或明年。另外一个因素是如果DeepSeek的算法继续突破，效果越来越好，这样会提前了支出缩减的期限，DeepSeek的核心优势在于优化AI模型推理过程，使AI能够在本地电脑就可以高效运行。软硬件受益股对于软件公司而言，这一优势的最大亮点是，不再完全依赖云计算资源来处理AI任务。过去，许多复杂的AI任务需要强大的云计算支持，但DeepSeek的优化使得这些任务能够通过本地设备进行推理和计算。这种转变不仅大幅提高了响应速度，减少了带宽消耗，还减少了对云计算的依赖，降低了成本，尤其在数据隐私和安全方面，提供了更为强大的保障。这意味着软件公司可以更高效地为客户提供定制化的解决方案，提升其产品的性能和竞争力。在数据分析领域，像Palantir (PLTR)、Elastic (ESTC)、MongoDB (MDB)、Confluent (CFLT)等公司，都依赖AI来处理海量数据并从中提取价值。DeepSeek的本地化让这些公司能够在本地设备上更高效地执行数据处理任务，尤其是在实时数据分析方面。比如，Palantir为证府和企业提供数据分析服务，利用DeepSeek的优化算法，能够更快地处理复杂的数据集，帮助客户做出及时的决策。同样，Elastic的搜索引擎技术也能通过DeepSeek优化AI推理过程，提升数据查询的速度和准确性。大大提高公司服务的速度和响应能力，还能减少依赖云端计算资源的成本，从而为客户提供更加高效和经济的数据处理服务。多家投行的分析师都特别提到了数据存储分析公司 Snowflake，因为接下来更多的应用得以构建，进而产生对数据基础设施的更大需求。此外Snowflake集成 DeepSeek加快了数据处理，生成数据集摘要、提供趋势或自动生成报告。但是，根据美股投资网业内的朋友了解到，Snowflake最大的竞争对手Databricks正在不断抢夺Snowflake的商业客户，Databricks营收增速很快，而Snowflake却在放缓。受到负面影响的公司是甲骨文ORCL：摩根大通认为DeepSeek的出现可能会增加过度建设数据中心的可能性，潜在结果复杂且充满不确定性。云服务和基础设施领域的受益：ServiceNow 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(HUBS)等公司，也将通过DeepSeek优化AI推理获得竞争优势。Zoom作为全球领先的视频会议平台，将能够通过更高效的AI实现智能会议记录、自动生成翻译和字幕等功能，大大提高用户体验。Workday等人力资源管理软件公司也能利用DeepSeek分析功能，更加高效地处理员工数据、提升决策分析的精准度。这使得企业能够做出更加智能化的人员调配和资源分配决策，进一步提升组织效率。说完了软件说硬件，DeepSeek为ALAB（高速网络通信商）提供了优势。首先，DeepSeek的本地化部署减少了对云计算资源的依赖，降低了带宽消耗和运营成本，让ALAB能够在高流量情况下保持网络稳定性。更重要的是，DeepSeek提升了数据隐私保护，减少了数据在传输过程中的风险，使ALAB能够提供更安全的服务，提升客户信任度。同样苹果也受益于DeepSeek，用户可以通过对话就能操控手机执行任务，并且，AI能提供更精准的日程建.议、场景化提醒。针对中文用户需求，DeepSeek可提供本地化的语音识别、方言支持、文化场景理解（如节日提醒、本地服务推荐）。机器人受益公司2025年注定是机器人爆发的一年，像特斯拉、亚马逊等公司，长期以来就利用机器人技术推动自动化生产、物流和仓储。DeepSeek使得这些机器人能够完成更多复杂任务，特别是在障碍物识别、路径规划、自动驾驶等复杂任务提升了机器人智能化能力。亚马逊的仓储机器人，依赖AI进行实时的物品搬运和路径规划，DeepSeek的优化使得这些机器人能够更高效地在仓库中完成任务，减少人工干预，提高自动化程度。对于硬件制造商来说，机器人硬件制造商如Serve Robotics (SERV)和Richtech Robotics (RR)将能够利用DeepSeek技术提升机器人处理能力，减少云计算对硬件的依赖，进一步提升机器人的智能化水平。这将推动机器人技术的广泛应用，特别是在配送、物流等领域。电脑产业链受益公司随着DeepSeek优化AI推理的本地化，电脑设备的需求正迎来快速增长。特别是那些支持强大算力的电脑，DeepSeek帮助电脑设备在处理大规模AI应用时发挥出色的能力。随着AI应用场景的不断扩展，越来越多的电脑将成为AI推理的核心设备，进一步推动了AI 电脑的需求增长。这一变化的最大受益者是DELL、HPQ和HPE等PC厂商。随着DeepSeek优化算法的出现，AI应用正逐渐从传统的云计算环境向本地计算设备迁移。电脑成为了理想的承载平台，特别是那些在生产力工具上有需求的设备。AI电脑需要强大的计算能力，而DELL、HPQ和HPE作为长期深耕电脑硬件的厂商，具备了强大的技术创新能力，可以为市场提供满足这一需求的高性能终端产品，比如支持大内存和高GPU算力的工作站及电脑等。这些厂商不仅能够迎合高端用户对本地AI计算的需求，还将助力推动全球电脑市场的复苏。根据IDC的预测，2024年全球电脑市场预计将增长1%，而随着AIPC电脑需求的增长，这一增幅可能会被大幅推高，DELL、HPQ和HPE有望因此从中分得可观的市场份额。此外，微软在这一变化中扮演着至关重要的角色。DeepSeek技术的引入将使微软能够为Windows 11 Copilot等产品增加本地AI应用支持，微软的操作系统不仅能为开发者提供优化的本地AI应用工具，还能进一步巩固Windows在AI生态系统中的地位。不仅仅是PC终端厂商，整个供应链中的公司也将从中获益。AI电脑对内存、显卡等核心硬件的需求大幅增加，美光科技(MU)等内存制造商，以及台积电等半导体代工厂商，都将在AI技术发展中获得更多市场机会。同时，更高性能硬件的需求还将推动散热系统、电磁屏蔽材料等配件厂商的增长。这一趋势将为整个电脑产业链注入强劲的动力，推动相关厂商迎来新一轮的订单增长。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":797,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":392691760357544,"gmtCreate":1736917300706,"gmtModify":1736917603418,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"又是这种没有消息源的垃圾信息","listText":"又是这种没有消息源的垃圾信息","text":"又是这种没有消息源的垃圾信息","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/392691760357544","repostId":"1121600541","repostType":2,"repost":{"id":"1121600541","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1736916444,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1121600541?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-15 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justify;\">尽管如此，目前的民意调查清楚地表明，双方胜负难分，竞争几乎陷入僵局。宾夕法尼亚州、密歇根州和威斯康星州等可能决定选举命运的关键战场州的民意调查也显示，两位候选人的差距非常小。</p><h2 id=\"id_509325658\">特朗普胜算下降，DJT没有理由再涨了</h2><p style=\"text-align: justify;\">DJT没有发布任何重大新闻来解释股价暴跌的原因。Interactive Brokers首席策略师Steve Sosnick指出：“DJT等meme股很容易受到动量变化的影响。”</p><p style=\"text-align: justify;\">本周早些时候，他在接受雅虎财经采访时指出，最近几天博彩市场出现了明显的“氛围变化”：上周市场飙升对DJT来说是个好消息；相反，如果市场出现变化，股价就会下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\">“请记住，这只股票基本上是一种二元的、杠杆式的选举赌注，”Sosnick说，“如果他赢了，那么就有理由提高其价值。如果他输了，它就会变成一家收入微薄、几乎不赚钱的公司。”</p><p style=\"text-align: justify;\">此前特朗普重返白宫的呼声高涨，Polymarket 、PredictIt和Kalshi等预测网站都显示，特朗普赢得总统大选的几率高于哈里斯。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这一预期推动DJT股价从9月23日至周二收盘暴涨了四倍，市值膨胀至103亿美元，使Truth Social估值一度略高于10亿美元，甚至超过马斯克旗下社交网络平台X的隐含估值。</strong>富达基金在其最新的监管文件中对X的估值为9亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">经过三个交易日的暴跌，DJT市值已经缩水至61亿美元。与此同时，<strong>DJT的基本面仍然非常温和，无法对公司股价形成支撑。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">8月，DJT公布了二季度（截至6月30日）业绩，净亏损1640万美元，其中约一半与该公司的SPAC交易相关费用有关。此外，该公司二季度收入略低于83.7万美元，同比下降30%。本月初，该公司透露其首席运营官已于9月辞职。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>大选前夜，“特朗普交易风向标”崩了</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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Sosnick指出：“DJT等meme股很容易受到动量变化的影响。”本周早些时候，他在接受雅虎财经采访时指出，最近几天博彩市场出现了明显的“氛围变化”：上周市场飙升对DJT来说是个好消息；相反，如果市场出现变化，股价就会下跌。“请记住，这只股票基本上是一种二元的、杠杆式的选举赌注，”Sosnick说，“如果他赢了，那么就有理由提高其价值。如果他输了，它就会变成一家收入微薄、几乎不赚钱的公司。”此前特朗普重返白宫的呼声高涨，Polymarket 、PredictIt和Kalshi等预测网站都显示，特朗普赢得总统大选的几率高于哈里斯。这一预期推动DJT股价从9月23日至周二收盘暴涨了四倍，市值膨胀至103亿美元，使Truth Social估值一度略高于10亿美元，甚至超过马斯克旗下社交网络平台X的隐含估值。富达基金在其最新的监管文件中对X的估值为9亿美元。经过三个交易日的暴跌，DJT市值已经缩水至61亿美元。与此同时，DJT的基本面仍然非常温和，无法对公司股价形成支撑。8月，DJT公布了二季度（截至6月30日）业绩，净亏损1640万美元，其中约一半与该公司的SPAC交易相关费用有关。此外，该公司二季度收入略低于83.7万美元，同比下降30%。本月初，该公司透露其首席运营官已于9月辞职。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":617,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":664735753,"gmtCreate":1668319841472,"gmtModify":1668323046712,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"还选民主党这个**","listText":"还选民主党这个**","text":"还选民主党这个**","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/664735753","repostId":"1188896197","repostType":2,"repost":{"id":"1188896197","kind":"news","pubTimestamp":1668306780,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1188896197?lang=&edition=full","pubTime":"2022-11-13 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Capital Partners首席投资官Kim Forrest表示：</p><blockquote>美国政府分裂是件好事，政府什么事都做不成，未来两年也不会再有不确定性。</blockquote><blockquote>当企业了解竞争环境时，它们就能运营，如果共和党人在民主党总统期间控制国会，那将给美国企业带来一些确定性。</blockquote><p>LPL Financial策略师Barry Gilbert and Jeffrey Buchbinder本周写道:</p><blockquote>最大的政策影响是，如果我们有一个混合政府，将更难通过任何立法......这将消除任何对家庭或企业增税的重大风险。</blockquote><p>分裂的政府往往利好市场。数据显示，自1951年以来，分裂政府下标普500指数的年回报率为17%，而平均回报率为12%。</p><p>分裂政府也不完全是件“好事”</p><p>不过，政治力量平衡的转变对股价的影响，远远小于美联储引发的衰退的可能性。</p><p>Yardeni Research策略师Ed Yardeni指出，如果通胀在未来几个月没有明显放缓，那么这些政治周期都无关紧要。</p><p>另外一方面，如果美联储激进的紧缩政策确实引发了经济衰退，那么分裂的政府意味着不会有财政刺激措施来刺激经济增长。LPL Financial策略师写道：</p><blockquote>如果发生了衰退，由于财政应对力度较小，衰退可能会越来越严重。</blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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tg-height=\"189\"/></p><p style=\"text-align: left;\">Gave拿美国财政部长Scott Bessent和埃隆·马斯克的采访发言佐证自己的观点：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">“美国财政部长斯科特·贝森特和埃隆·马斯克都在不同的采访中提到，特朗普政府的首要任务是确保长期债券收益率不上升。”</p></blockquote><h2 id=\"id_1929458232\" style=\"text-align: left;\">政策的不确定性与信任危机</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>美银分析师Claudio Irigoyen认为，特朗普2.0的不确定性正动摇市场信心。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Irigoyen将特朗普2.0时期的经济政策称为“游戏规则的改变”，认为关税威胁、移民收紧、财政赤字高企、公共部门改革、外交调整等等政策，构成一团迷雾，市场难判其对经济活动和通胀的影响，美联储是加息还是降息也众说纷纭。</p><p style=\"text-align: left;\">Irigoyen在报告中写道：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">“不出所料，这种分歧正开始影响股市。”</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">美银的分析师继续拿走弱的宏观数据印证“混乱叙事”：</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">在上周密歇根调查显示通胀预期上升之后，本周消费者信心指数和2月份PMI预览值均大幅下降...</p><p style=\"text-align: left;\">商业调查发现，美国政府政策举措的不确定性，关税被认为是制造业价格上涨的主要原因。</p><p style=\"text-align: left;\">有趣的是，当我们对整体PMI下降进行分类时，我们发现服务业明显下降，制造业增加，这可能是消费篮子再平衡和预期关税上调的前兆。</p><p style=\"text-align: left;\">然而，我们需要对软数据持保留态度。在2022-23年期间，信心指数一直在下降，而与此同时，消费却出人意料地上升。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>尽管如此，美股尚未崩盘。Irigoyen分析称，市场相信特朗普不会让政策伤及美国企业及股市，其保护主义措施或“雷声大雨点小”，执行力度低于预期。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Irigoyen认为，<strong>这种“特朗普看涨期权”支撑了资产价格与宏观数据的分化。但若后续政策偏离“市场友好”，不及市场预期，那么信任可能瓦解，市场或迎来“信任危机”。</strong></p><h2 id=\"id_2885460078\" style=\"text-align: left;\">野村证券的“温和衰退”论</h2><p style=\"text-align: left;\">在美银的分析师们被特朗普的政策搞的晕头转向的时候，野村的分析师Charlie McElligott提出了一个有趣的观点——<strong>特朗普或有意通过“温和衰退”重塑经济。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">具体内容我们在之前的文章里有提及，概括一下就是，<strong>McElligott认为，特朗普希望建议削减政府支出和就业、加征关税，以打破美国经济对公共部门的依赖，激发私营部门活力。</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>短期内，这可能引发经济阵痛；长期看，则可能降低利率、削弱美元，为增长铺路。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">总结一下三份报告的观点，似乎，特朗普2.0时期已经不再唯美股马首是瞻，其目光已投向低收益率和经济结构的转型。市场虽有“特朗普看涨期权”作为“保护网”保持稳定，但不确定性和“温和衰退”前景正给美股带来震荡风险。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>特朗普还把美股当KPI吗？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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Irigoyen认为，特朗普2.0的不确定性正动摇市场信心。Irigoyen将特朗普2.0时期的经济政策称为“游戏规则的改变”，认为关税威胁、移民收紧、财政赤字高企、公共部门改革、外交调整等等政策，构成一团迷雾，市场难判其对经济活动和通胀的影响，美联储是加息还是降息也众说纷纭。Irigoyen在报告中写道：“不出所料，这种分歧正开始影响股市。”美银的分析师继续拿走弱的宏观数据印证“混乱叙事”：在上周密歇根调查显示通胀预期上升之后，本周消费者信心指数和2月份PMI预览值均大幅下降...商业调查发现，美国政府政策举措的不确定性，关税被认为是制造业价格上涨的主要原因。有趣的是，当我们对整体PMI下降进行分类时，我们发现服务业明显下降，制造业增加，这可能是消费篮子再平衡和预期关税上调的前兆。然而，我们需要对软数据持保留态度。在2022-23年期间，信心指数一直在下降，而与此同时，消费却出人意料地上升。尽管如此，美股尚未崩盘。Irigoyen分析称，市场相信特朗普不会让政策伤及美国企业及股市，其保护主义措施或“雷声大雨点小”，执行力度低于预期。Irigoyen认为，这种“特朗普看涨期权”支撑了资产价格与宏观数据的分化。但若后续政策偏离“市场友好”，不及市场预期，那么信任可能瓦解，市场或迎来“信任危机”。野村证券的“温和衰退”论在美银的分析师们被特朗普的政策搞的晕头转向的时候，野村的分析师Charlie McElligott提出了一个有趣的观点——特朗普或有意通过“温和衰退”重塑经济。具体内容我们在之前的文章里有提及，概括一下就是，McElligott认为，特朗普希望建议削减政府支出和就业、加征关税，以打破美国经济对公共部门的依赖，激发私营部门活力。短期内，这可能引发经济阵痛；长期看，则可能降低利率、削弱美元，为增长铺路。总结一下三份报告的观点，似乎，特朗普2.0时期已经不再唯美股马首是瞻，其目光已投向低收益率和经济结构的转型。市场虽有“特朗普看涨期权”作为“保护网”保持稳定，但不确定性和“温和衰退”前景正给美股带来震荡风险。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":482,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":402797359563000,"gmtCreate":1739357303633,"gmtModify":1739357440078,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残","listText":"然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残","text":"然后过两天又暴涨，垃圾文章有开始看多，脑残","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/402797359563000","repostId":"1109480178","repostType":2,"repost":{"id":"1109480178","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1739352516,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1109480178?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-12 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20:15","market":"us","language":"zh","title":"质疑DeepSeek的马斯克，还得靠AI撑起特斯拉股价","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2507595929","media":"sina","summary":"在DeepSeek评论区高速冲浪的马斯克嗅到了一丝危机，但也尝到了甜头。当地时间1月29日美股盘后，特斯拉发布2024年第四季度及全年业绩报告。不过，卖车并不是特斯拉的终极目的，正如特斯拉CEO马斯克多次强调，特斯拉是一家AI公司而并非汽车制造商。为了应对激烈的市场竞争，特斯拉近年来多次采取降价策略。","content":"<html><head></head><body><p>当国内沉浸在喜迎中国年的红红火火之中，诞生于杭州的深度求索(DeepSeek)一时间也在海内外突然“爆火”。</p><p>更令人惊讶的是，这一成立仅一年多的新创公司仅用不到600万美元便完成DeepSeek-V3(2024年12月发布)的训练，测算成本仅为美国同类模型的十分之一左右。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1981bc8e2fc2cac836edf3db1dfdbd82\" tg-width=\"899\" tg-height=\"1455\"/></p><p>而对此，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>CEO马斯克却在社交平台上嗤之以鼻，质疑其低成本训练。还附和“DeepSeek拥有5万块<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>H100芯片”的言论。</p><p>在DeepSeek评论区高速冲浪的马斯克嗅到了一丝危机，但也尝到了甜头。</p><p>当地时间1月29日美股盘后，特斯拉发布2024年第四季度及全年业绩报告。报告期内，汽车业务营收、利润率、净利润、销量同比均有所下降，且不及市场预期。但特斯拉股价却逆势回暖，截至1月30日开盘，一度冲高至410.78美元/股。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9d8ec4e73f83a449a5a0b4c812c7eff\" tg-width=\"900\" tg-height=\"460\"/></p><p>最新业绩显示，特斯拉2024年第四季度营业收入为257亿美元，同比增长2%，不及分析师预期；2024全年特斯拉总营收为977亿美元，同比微增1%，其中汽车业务总收入为771亿美元，同比下滑6%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05ff586676b18fcb213168f5c92785c2\" tg-width=\"900\" tg-height=\"459\"/></p><p>2024年第四季度GAAP净利润为23亿美元，同比下滑71%；全年GAAP净利润为71亿美元，同比下滑53%。</p><p>具体来看，特斯拉2024年四季度生产了约45.9万辆新车，同比下降7%；同期交付量约为49.6万辆，同比增长2%。2024全年，特斯拉全球范围内共计生产电动车约177.3万辆，同比下降4%；交付约178.9万辆，同比下降1%，未及预期。这是特斯拉自2011年上市以来，首次出现年度销量下滑。</p><p>不过，卖车并不是特斯拉的终极目的，正如特斯拉CEO马斯克多次强调，特斯拉是一家AI公司而并非汽车制造商。</p><p>在最近的财报会上，马斯克称，“特斯拉有朝一日将依靠自动驾驶车辆和人形机器人成为世界上最有价值的公司，远超其他公司，特斯拉的价值将远超过其后五大公司的总和。”</p><p>据他介绍，今年6月特斯拉将在得州奥斯汀推出无监督的全自驾付费服务，2026年则会在全美范围内推广。同时，特斯拉正在积极推进智能辅助驾驶系统(驾驶员监管版)在今年进入欧洲和中国市场。汽车业务营收、销量双降</p><p>相比于其他车企在车型的换代改款上的勤奋，特斯拉选择把大多数精力放在自动驾驶的兑现。因此从短期来看，特斯拉的汽车业务在2024年遭遇了一些瓶颈。</p><p>从细分市场来看，欧洲和美国市场的表现不佳是导致特斯拉全年销量下滑的重要原因。2024年特斯拉在欧洲累计销量为32.7万辆，同比大跌10.5%；在本土市场，2024年特斯拉的销量只有62.3万辆，同比下降5.1%。</p><p>而在中国市场，特斯拉同年销量超过65.7万辆，同比增长8.8%，是全球市场中的亮点，不过中国市场的增长也难以弥补欧美市场的下滑缺口。</p><p>伴随着销量的下滑，特斯拉汽车业务的总营收和利润率也受到牵连。2024年第四季度，特斯拉汽车业务营收同比下降8%至198亿美元。</p><p>平均售价下降是导致营收减少的关键因素之一。为了应对激烈的市场竞争，特斯拉近年来多次采取降价策略。频繁的降价虽然在一定程度上刺激了销量，但也使得单车销售收入减少。</p><p>在这一因素和对AI和其他研发项目驱动的运营费用增加等因素的影响下，特斯拉第四季度的毛利润仅为16.3%，去年同期为17.6%，为2019年以来的最低水平；同期的营业利润为6.2%，去年同期为8.2%。特斯拉全年的毛利率持续下滑，2024年仅有17.9%，同比下滑39个基点。</p><p>不过，特斯拉一直致力于降低成本，原材料成本的改善使得单车销售成本在第四季度达到历史最低水平，低于3.5万美元。仅靠削减制造成本，在后起之秀虎视眈眈的中国市场，特斯拉的“守擂战”也并不轻松。</p><p>马斯克透露，“我们现有的工厂正在积极筹备2025年新产品的推出，其中包括更经济实惠的车型。”据透露，今年上半年特斯拉将推出一款更实惠的车型，售价预计在18万人民币左右，它的定位低于Model3，将融合下一代平台的创新技术与当前平台的成熟特性，有望在现有生产线上高效生产。“2025年将是特斯拉历史上开创性的一年”</p><p>马斯克在财报业绩会上直言：“2025年可能是特斯拉历史上最开创性的一年，甚至可能比之前Roadster和S3XY车型发布的年份还重要。”</p><p>他认为，当无需驾驶员监管的智能辅助驾驶系统和真正能发挥作用的现实世界人工智能出现时，世界上没有任何公司在这一领域能与特斯拉相提并论，拿着望远镜都找不到第二名在哪里。</p><p>据他介绍，2024年特斯拉人工智能训练计算能力提高了400%，第四季度特斯拉完成了得州超级工厂Cortex的部署，这是一个由大约50,000颗H100芯片组成的训练集群。</p><p>“Cortex帮助智能辅助驾驶系统(驾驶员监管版)V13版本得以实现，该版本在安全性和舒适性方面实现了重大提升，这得益于4.2倍的数据增长、更高分辨率的视频输入、光子控制延迟减少、全新设计的控制器和其他改进。”</p><p>截至2025年1月，特斯拉智能辅助驾驶系统(监管版)累计行驶里程已经超过30亿英里(约48.28亿公里)。根据安全报告，特斯拉第四季度Autopilot自动辅助驾驶功能的安全性是普通驾驶的约8.5倍。</p><p>“我认为2025年几乎在每个主要市场都会有特斯拉无驾驶员监管的智能辅助驾驶系统上线，上线情况仅仅受限于监管，而不是技术。”马斯克对此很有信心。</p><p>但自动驾驶只是特斯拉人工智能业务的第一步。</p><p>当东半球的宇树科技人形机器人在中国春节联欢晚会中扭秧歌贺新年，特斯拉的人形机器人备受期待的同时也将迎来新的挑战。在财报会上马斯克表示，人形机器人的用途可能比汽车多1000倍，且更复杂，特斯拉很有可能在2025年交付数千台人形机器人，之后每年都会快速增长。</p><p>“一旦特斯拉能够达到每年生产超过一百万台人形机器人的稳定状态，人形机器人的生产成本会低于20,000美元。人形机器人的生产复杂性远低于电动车。Model Y年销100多万台，如果人形机器人销量达到这个数量级，成本大约是Model Y成本的一半。”这将成为特斯拉长远的盈利增长点，“人形机器人有潜力创造10万亿美元的营收。”</p></body></html>","source":"lsy1696758196214","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>质疑DeepSeek的马斯克，还得靠AI撑起特斯拉股价</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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14:41","market":"us","language":"zh","title":"全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1161961252","media":"新智元","summary":"就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。更令人兴奋的是，成本不到30美金，就可以亲眼见证「啊哈」时刻。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队，只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS类技术。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。","content":"<html><head></head><body><p>这些天，硅谷彻底处于中国公司带来的大地震余波中。</p><p>全美都在恐慌：是否全球人工智能的中心已经转移到了中国？</p><p>就在这当口，全球复现DeepSeek的一波狂潮也来了。</p><p>诚如LeCun所言：「这一次，正是开源对闭源的胜利！」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96443f59328eead1fb03ccf0f6e8b4a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"519\"/></p><blockquote><p>在没有顶级芯片的情况下，以极低成本芯片训出突破性模型的DeepSeek，或将威胁到美国的AI霸权。</p><p>大模型比拼的不再是动辄千万亿美元的算力战。</p><p>OpenAI、Meta、谷歌这些大公司引以为傲的技术优势和高估值将会瓦解，英伟达的股价将开始动摇。</p></blockquote><p>种种这些观点和讨论，让人不禁怀疑：数百亿美元支出，对这个行业真的必要吗？甚至有人说，中国量化基金的一群天才，将导致纳斯达克崩盘。</p><p>从此，大模型时代很可能会进入一个分水岭：超强性能的模型不再独属于算力巨头，而是属于每个人。</p><h2 id=\"id_1782456954\">30美金，就能看到「啊哈」时刻</h2><p>来自UC伯克利博士生潘家怡和另两位研究人员，在CountDown游戏中复现了DeepSeek R1-Zero。</p><p>他们表示，结果相当出色！</p><p>实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。</p><p>更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5c66f649972cc1dcc1b64ac9e2312a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"468\"/></p><p>这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。</p><p>然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。</p><p>模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。</p><p>在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fdc1973cccfff685657e93776b421a6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"645\"/></p><p>在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。</p><p>结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。</p><p>他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5bf9a119224a98c43e0746453632356\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"872\"/></p><p>他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f1a78e6cf55328c051693886f074ca0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究</p><p>基础模型和指令模型两者区别：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当</p></li><li><p>指令输出的模型更具结构性和可读性</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f32389410d6e5ede00b75380edf87e07\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"891\"/></p><p>此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/617d02e3d20394695f5f569d5f74c0d8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1128\"/></p><p>而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证</p></li><li><p>对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96b4239d735ae442de73323b5bd4c965\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"643\"/></p><p>苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f01a77c2fff63fd05ba3d19af0bfeab\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"212\"/></p><h2 id=\"id_3291092331\">7B模型复刻，结果令人惊讶</h2><p>港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。</p><p>结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51085fb73be2a72ee23054c18e6df557\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"870\" tg-height=\"185\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/17a612e8c7859f8429ee06ebe37234bb\" alt=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" title=\"项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"492\"/><span>项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason</span></p><p>他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。</p><p>整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。</p><p>最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。</p><p>这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc28abafaf1b99ce393cf71fc2cfb483\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00ddd59c6d8b6ab3b8d2cf89524b23c4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"553\"/></p><p>其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。</p><p>Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。</p><p>在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。</p><p>大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3aa0b8e2d94bdc891f49c30a47aa475\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"438\"/></p><p>并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3320ec58f4e229808d3520653e70da3d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。</p><p>与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。</p><p>他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励</p></li><li><p>如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5</p></li><li><p>如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1</p></li></ul><p>该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。</p><h3 id=\"id_1461976375\" style=\"text-align: center;\">第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）</h3><p>接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。</p><h4 id=\"id_606216327\">训练过程动态分析</h4><p>如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。</p><p>经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。</p><p>输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。</p><p>随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c617c450f7e378da91201c2612d6b7dc\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1076\" tg-height=\"432\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59ef982da18a27da8c6263d647691fa7\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"924\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><h4 id=\"id_224279804\">自我反思机制的涌现</h4><p>在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60580dff773b0a70b356c7267119e819\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1054\" tg-height=\"423\"/></p><h3 id=\"id_2889548553\" style=\"text-align: center;\">第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）</h3><p>如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。</p><p>这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c761a6c0f0b865f5c1645cc06ad9869e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1053\" tg-height=\"445\"/></p><p>与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。</p><p>此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。</p><h3 id=\"id_1405061093\">训练过程分析</h3><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ca73d0446fd6af825ac840bba4c7b14\" alt=\"训练奖励和输出长度\" title=\"训练奖励和输出长度\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"467\"/><span>训练奖励和输出长度</span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/07444422d9115a8382ed0f8843badb5f\" alt=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" title=\"基准测试准确率（pass@1）和输出长度\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"638\"/><span>基准测试准确率（pass@1）和输出长度</span></p><p>Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。</p><p>有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。</p><p>他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。</p><p>因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。</p><p>最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——</p><p>简约，便是最终极的精致。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0031e63d9296afb7d700bb6315dbce70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"437\" tg-height=\"72\"/><span>图片</span></p><h2 id=\"id_2367102810\">完全开源复刻，HuggingFace下场了</h2><p>甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。</p><p>复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8b6a0735cb87c3f66a56724b33c3f08c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"436\"/></p><p>这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/883546a6427f0ae894da543e70c593aa\" alt=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" title=\"项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"391\"/><span>项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1</span></p><p>研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p><strong>步骤 1：</strong>通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。</p></li><li><p><strong>步骤 2：</strong>复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。</p></li><li><p><strong>步骤 3：</strong>展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b5e37647b6df05c2e00fdcae31c20a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1238\"/></p><h2 id=\"id_1672370884\">从斯坦福到MIT，R1成为首选</h2><p>一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。</p><p>DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c26a66723d3b3a6b69f68a1478db0112\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"966\" tg-height=\"1200\"/></p><p>在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a17a15963d44d09684758a53d9f16d6e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\"/></p><p>a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95d7a12d8352525e938ddde62a68ba77\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\"/></p><p>还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aef5ecd49dffdc200d6f1bd7a0647528\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"169\"/></p><p>中国AI，这一次真的震撼了世界。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全球掀DeepSeek复现狂潮！硅谷巨头神话崩塌，30刀见证啊哈时刻</title>\n<style 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R1-Zero。他们表示，结果相当出色！实验中，团队验证了通过强化学习RL，3B的基础语言模型也能够自我验证和搜索。更令人兴奋的是，成本不到30美金（约217元），就可以亲眼见证「啊哈」时刻。这个项目叫做TinyZero，采用了R1-Zero算法——给定一个基础语言模型、提示和真实奖励信号，运行强化学习。然后，团队将其应用在CountDown游戏中（这是一个玩家使用基础算术运算，将数字组合以达到目标数字的游戏）。模型从最初的简单输出开始，逐步进化出自我纠正和搜索的策略。在以下示例中，模型提出了解决方案，自我验证，并反复纠正，直到解决问题为止。在消融实验中，研究人员运行了Qwen-2.5-Base（0.5B、1.5B、3B、7B四种参数规模）。结果发现，0.5B模型仅仅是猜测一个解决方案然后停止。而从1.5B开始，模型学会了搜索、自我验证和修正其解决方案，从而能够获得更高的分数。他们认为，在这个过程，基础模型的是性能的关键。他们还验证了，额外的指令微调（SFT）并非是必要的，这也印证了R1-Zero的设计决策。这是首个验证LLM推理能力的实现可以纯粹通过RL，无需监督微调的开源研究基础模型和指令模型两者区别：指令模型运行速度快，但最终表现与基础模型相当指令输出的模型更具结构性和可读性此外，他们还发现，具体的RL算法并不重要。PPO、GRPO、PRIME这些算法中，长思维链（Long CoT）都能够涌现，且带来不错的性能表现。而且，模型在推理行为中非常依赖于具体的任务：对于Countdow任务，模型学习进行搜索和自我验证对于数字乘法任务，模型反而学习使用分布规则分解问题，并逐步解决苹果机器学习科学家Yizhe Zhang对此表示，太酷了，小到1.5B的模型，也能通过RL涌现出自我验证的能力。7B模型复刻，结果令人惊讶港科大助理教授何俊贤的团队（共同一作黄裕振、Weihao Zeng），只用了8K个样本，就在7B模型上复刻出了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练。结果令人惊喜——模型在复杂的数学推理上取得了十分强劲结果。项目地址：https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason他们以Qwen2.5-Math-7B（基础模型）为起点，直接对其进行强化学习。整个过程中，没有进行监督微调（SFT），也没有使用奖励模型。最终，模型在AIME基准上实现了33.3%的准确率，在AMC上为62.5%，在MATH上为77.2%。这一表现不仅超越了Qwen2.5-Math-7B-Instruct，并且还可以和使用超过50倍数据量和更复杂组件的PRIME和rStar-MATH相媲美！其中，Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero是在Qwen2.5-Math-7B基础模型上仅使用纯PPO方法训练的，仅采用了MATH数据集中的8K样本。Qwen2.5-7B-SimpleRL则首先通过Long CoT监督微调（SFT）作为冷启动，然后再进行强化学习。在这两种方法中，团队都只使用了相同的8K MATH样本，仅此而已。大概在第44步的时候，「啊哈时刻」出现了！模型的响应中，出现了自我反思。并且，在这个过程中，模型还显现了更长的CoT推理能力和自我反思能力。在博客中，研究者详细剖析了实验设置，以及在这个强化学习训练过程中所观察到的现象，例如长链式思考（CoT）和自我反思机制的自发形成。与DeepSeek R1类似，研究者的强化学习方案极其简单，没有使用奖励模型或MCTS（蒙特卡洛树搜索）类技术。他们使用的是PPO算法，并采用基于规则的奖励函数，根据生成输出的格式和正确性分配奖励：如果输出以指定格式提供最终答案且正确，获得+1的奖励如果输出提供最终答案但不正确，奖励设为-0.5如果输出未能提供最终答案，奖励设为-1该实现基于OpenRLHF。初步试验表明，这个奖励函数有助于策略模型快速收敛，产生符合期望格式的输出。第一部分：SimpleRL-Zero（从头开始的强化学习）接下来，研究者为我们分享了训练过程动态分析和一些有趣的涌现模式。训练过程动态分析如下所示，所有基准测试的准确率在训练过程中都在稳步提高，而输出长度则呈现先减少后逐渐增加的趋势。经过进一步调查，研究者发现，Qwen2.5-Math-7B基础模型在初始阶段倾向于生成大量代码，这可能源于模型原始训练数据的分布特征。输出长度的首次下降，是因为强化学习训练逐渐消除了这种代码生成模式，转而学会使用自然语言进行推理。随后，生成长度开始再次增加，此时出现了自我反思机制。训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度自我反思机制的涌现在训练到第 40 步左右时，研究者观察到：模型开始形成自我反思模式，这正是DeepSeek-R1论文中所描述的「aha moment」（顿悟时刻）。第二部分：SimpleRL（基于模仿预热的强化学习）如前所述，研究者在进行强化学习之前，先进行了long CoT SFT预热，使用了8,000个从QwQ-32B-Preview中提取的MATH示例响应作为SFT数据集。这种冷启动的潜在优势在于：模型在开始强化学习时已具备long CoT思维模式和自我反思能力，从而可能在强化学习阶段实现更快更好的学习效果。与RL训练前的模型（Qwen2.5-Math-7B-Base + 8K QwQ知识蒸馏版本）相比，Qwen2.5-7B-SimpleRL的平均性能显著提升了6.9个百分点。此外，Qwen2.5-7B-SimpleRL不仅持续优于Eurus-2-7B-PRIME，还在5个基准测试中的3个上超越了Qwen2.5-7B-SimpleRL-Zero。训练过程分析训练奖励和输出长度基准测试准确率（pass@1）和输出长度Qwen2.5-SimpleRL的训练动态表现与Qwen2.5-SimpleRL-Zero相似。有趣的是，尽管研究者先进行了long CoT SFT，但在强化学习初期仍然观察到输出长度减少的现象。他们推测，这可能是因为从QwQ提取的推理模式不适合小型策略模型，或超出了其能力范围。因此，模型选择放弃这种模式，转而自主发展新的长链式推理方式。最后，研究者用达芬奇的一句话，对这项研究做了总结——简约，便是最终极的精致。图片完全开源复刻，HuggingFace下场了甚至，就连全球最大开源平台HuggingFace团队，今天官宣复刻DeepSeek R1所有pipeline。复刻完成后，所有的训练数据、训练脚本等等，将全部开源。这个项目叫做Open R1，当前还在进行中。发布到一天，星标冲破1.9k，斩获142个fork。项目地址：https://github.com/huggingface/open-r1研究团队以DeepSeek-R1技术报告为指导，将整个复刻过程划分为三个关键步骤。步骤 1：通过从DeepSeek-R1蒸馏高质量语料库，复现R1-Distill模型。步骤 2：复现DeepSeek用于创建R1-Zero的纯强化学习（RL）流程。这可能需要为数学、推理和代码任务策划新的大规模数据集。步骤 3：展示我们如何通过多阶段训练，从基础模型发展到经过RL调优的模型。从斯坦福到MIT，R1成为首选一个副业项目，让全世界科技大厂为之惶恐。DeepSeek这波成功，也成为业界的神话，网友最新截图显示，这款应用已经在APP Store「效率」应用榜单中挤进前三。在Hugging Face中，R1下载量直接登顶，另外3个模型也霸占着热榜。a16z合伙人Anjney Midha称，一夜之间，从斯坦福到MIT，DeepSeek R1已经成为美国顶尖高校研究人员「首选模型」。还有研究人员表示，DeepSeek基本上取代了我用ChatGPT的需求。中国AI，这一次真的震撼了世界。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":673,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":392343461613960,"gmtCreate":1736830437442,"gmtModify":1736830439459,"author":{"id":"3553123119400359","authorId":"3553123119400359","name":"zack_zuti","avatar":"https://static.tigerbbs.com/10c9c44e8c751bae6cd86efe7ce58851","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3553123119400359","authorIdStr":"3553123119400359"},"themes":[],"htmlText":"新闻出处在哪？张嘴就来，低级","listText":"新闻出处在哪？张嘴就来，低级","text":"新闻出处在哪？张嘴就来，低级","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/392343461613960","repostId":"1189181563","repostType":2,"repost":{"id":"1189181563","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1736829984,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1189181563?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-14 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$562,027（约409万元），成本利润率545%。”</p><p>这意味着，DeepSeek理论上一天的利润为474,955美元（约350万元）。</p><p>据悉，DeepSeek R1 的定价：$0.14 / 百万输入 tokens (缓存命中)，$0.55 / 百万输入 tokens (缓存未命中)，$2.19 / 百万输出 tokens。</p><p>DeepSeek还指出，实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。</p><p>硅基流动创始人、CEO袁进辉指出，“主要是V3/R1架构和其它主流模型差别太大了，由大量小Expert组成，导致瞄准其它主流模型结构开发的系统都不再有效，必须按照DeepSeek报告描述的方法才能达到最好的效率，而开发这样的系统难度很高，需要时间，幸好这周DeepSeek五连发已经把主要模块开源出来了，降低了社区复现的难度。”</p><p>“这些成果充分体现DeepSeek团队第一性原理思考方式和强悍的意志，他们应该是首先是基于某些原因想到了用这样的模型结构，然后发现这样的结构无论是训练还是推理，要做好都有非常大的工程挑战，这些问题在他们工程团队来说并不是搞不定的，关键是花那么大力气做完是否有大的收益呢，在最终结果出来前，谁也说不准，他们还是赌了，结果是赌对了。”</p><p>更有人评论称，怀疑DeepSeek的模型结构就是为了榨干系统和芯片的每一滴油水来设计的。</p><p>这可能让OpenAI CEO Altman（奥特曼）很不好想。外媒曾曝出，OpenAI在2024年可能面临惊人的50亿美元亏损，并可能在未来12个月内耗尽其现金储备。</p><p>DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223033386v152czgaea9g4y3\"/><p>DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。</p><p><strong>以下是DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览在知乎贴文：</strong></p><p>DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。</p><p>首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。</p><p>复杂性主要体现在两个方面：EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。</p><p>因此，本文的主要内容是如何使用 EP 增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。</p><p><strong>大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）</strong></p><p>由于 DeepSeek-V3 / R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了我们必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。</p><p>我们采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：</p><p>Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家</p><p>Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家</p><p><strong>计算通信重叠</strong></p><p>多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以我们使用了双 batch 重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。</p><p>对于 prefill 阶段，两个 batch 的计算和通信交错进行，一个 batch 在进行计算的时候可以去掩盖另一个 batch 的通信开销；</p><p>对于 decode 阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以我们把 attention 部分拆成了两个 stage，共计 5 个 stage 的流水线来实现计算和通信的重叠。</p><p><strong>尽可能地负载均衡</strong></p><p>由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。</p><p><strong>1,Prefill Load Balancer</strong></p><p>核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长</p><p><strong>2,Decode Load Balancer</strong></p><p>核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）</p><p><strong>3,Expert-Parallel Load Balancer</strong></p><p>核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）</p><p>线上系统的实际统计数据DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。</p><p>另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。</p><p>在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223034297v152cucggl6jbhy\"/><p>在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1：输入 token 总数为 608B，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存。</p><p>输出 token 总数为 168B。平均输出速率为 20~22 tps，平均每输出一个 token 的 KVCache 长度是 4989。</p><p>平均每台 H800 的吞吐量为：对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。</p><p>以上统计包括了网页、APP 和 API 的所有负载。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率 545%。</p><p>当然我们实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。</p><p>———————————————</p><p>雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223035847v152pjf45gs3nzl\"/></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>DeepSeek首次披露：理论上一天收入409万 成本利润率545% 英伟达CEO黄仁勋要坐不住了</title>\n<style 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的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。硅基流动创始人、CEO袁进辉指出，“主要是V3/R1架构和其它主流模型差别太大了，由大量小Expert组成，导致瞄准其它主流模型结构开发的系统都不再有效，必须按照DeepSeek报告描述的方法才能达到最好的效率，而开发这样的系统难度很高，需要时间，幸好这周DeepSeek五连发已经把主要模块开源出来了，降低了社区复现的难度。”“这些成果充分体现DeepSeek团队第一性原理思考方式和强悍的意志，他们应该是首先是基于某些原因想到了用这样的模型结构，然后发现这样的结构无论是训练还是推理，要做好都有非常大的工程挑战，这些问题在他们工程团队来说并不是搞不定的，关键是花那么大力气做完是否有大的收益呢，在最终结果出来前，谁也说不准，他们还是赌了，结果是赌对了。”更有人评论称，怀疑DeepSeek的模型结构就是为了榨干系统和芯片的每一滴油水来设计的。这可能让OpenAI CEO Altman（奥特曼）很不好想。外媒曾曝出，OpenAI在2024年可能面临惊人的50亿美元亏损，并可能在未来12个月内耗尽其现金储备。DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在英伟达芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。以下是DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览在知乎贴文：DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。复杂性主要体现在两个方面：EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。因此，本文的主要内容是如何使用 EP 增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）由于 DeepSeek-V3 / R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了我们必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。我们采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家计算通信重叠多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以我们使用了双 batch 重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。对于 prefill 阶段，两个 batch 的计算和通信交错进行，一个 batch 在进行计算的时候可以去掩盖另一个 batch 的通信开销；对于 decode 阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以我们把 attention 部分拆成了两个 stage，共计 5 个 stage 的流水线来实现计算和通信的重叠。尽可能地负载均衡由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。1,Prefill Load Balancer核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长2,Decode Load Balancer核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）3,Expert-Parallel Load Balancer核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）线上系统的实际统计数据DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1：输入 token 总数为 608B，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存。输出 token 总数为 168B。平均输出速率为 20~22 tps，平均每输出一个 token 的 KVCache 长度是 4989。平均每台 H800 的吞吐量为：对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。以上统计包括了网页、APP 和 API 的所有负载。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率 545%。当然我们实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。———————————————雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":322,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}