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黄仁勋在近期多场公开活动中强调,投资者对DeepSeek-R1的冲击存在认知偏差。他认为,市场将AI发展简化为“预训练”与“推理”两个割裂阶段,并误以为R1的高效性会终结算力需求。但实际情况是:
后训练(Post-Training)的算力依赖性:R1的预训练成本虽低至560万美元(仅为行业头部模型的1/10),但模型的后训练阶段——即“学习解决问题”的关键环节——仍需要密集计算资源。黄仁勋指出,后训练是“智能的核心”,需通过强化学习、微调等技术持续优化模型,这一过程消耗的算力远超预训练。
推理阶段的算力需求:R1的“测试时间缩放”(Test Time Scaling)技术虽提升了推理效率,但黄仁勋援引“第三条缩放定律”称,推理质量与计算量正相关,复杂问题的深度推理仍需高性能GPU支持。例如,DeepSeek-R1在英伟达HGX H200系统上每秒可处理3872个Token,其性能释放依赖英伟达硬件架构。
技术逻辑:效率提升≠算力需求下降
黄仁勋将R1的突破视为AI行业的催化剂,而非威胁:
加速AI普及与场景扩展:R1的开源策略和低成本特性降低了AI开发门槛,吸引全球47万开发者参与生态建设,推动金融、医疗、教育等场景的快速落地。例如,微信、微博、腾讯元宝等应用已接入R1模型,日均处理量激增。
倒逼算力架构升级:R1的高效性促使行业追求更优化的“算法-硬件协同设计”。英伟达通过将R1集成至NIM微服务平台,验证了其GPU在高并发推理场景下的不可替代性。
市场反应与资本逻辑重构
股价波动与预期修正:
- R1发布后(1月24日-27日),英伟达股价从142.62美元暴跌至118.52美元,市值蒸发6000亿美元,反映市场对算力需求萎缩的恐慌。
- 随着行业认知深化,截至2月21日,股价回升至134.43美元,接近大跌前水平。市场逐渐意识到,R1的普及将刺激中小型企业AI部署,拉动增量算力需求。
资本重估方向:
- 短期博弈:摩根士丹利预计英伟达2025财年Q4营收为410亿美元(低于市场预期的420亿美元),增速放缓至73%,财报披露或引发新一轮波动。
- 长期价值:AMD CEO苏姿丰等业界领袖认为,R1推动的AI应用扩展将创造“前所未有的计算需求”,利好GPU及专用推理芯片厂商。
行业影响:生态重构与战略协同
- 开源生态霸权:DeepSeek宣布将于下周开源5个代码库,进一步巩固其“AI安卓”生态地位。黄仁勋评价此举“令人兴奋”,认为开源社区与英伟达硬件可形成互补。
- 端侧计算新周期:R1的轻量化特性(如知识蒸馏技术)推动AI向手机、汽车等终端渗透,2025年端侧AI市场规模或突破800亿元,催生边缘计算芯片需求。
未来展望:技术革命与资本叙事平衡
黄仁勋断言,R1标志着AI竞争从“算力军备竞赛”转向“系统效能优化”。投资者需关注三大趋势:
算力需求结构性分化:训练芯片增速放缓,推理芯片(如英伟达H200、AMD MI300X)成为新增长极;
垂直场景价值凸显:通用模型厂商面临洗牌,医疗、金融等领域的场景化AI企业将主导市场;
地缘技术博弈升级:R1符合美国出口管制要求,但其中国背景可能加剧全球AI供应链的“技术民族主义”倾向。
结论
黄仁勋的回应揭示了AI产业的核心矛盾:技术效率的提升与资本线性预期的冲突。DeepSeek-R1并未颠覆算力底层逻辑,而是通过降低应用门槛激活长尾需求,推动行业进入“普惠AI”新阶段。
对英伟达而言,短期阵痛难掩长期利好——R1的生态扩张最终将反哺其硬件生态,巩固其在AI基础设施中的核心地位。
(注:本文结合AI工具生成,不构成投资建议。市场有风险,投资需谨慎。)