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农历龙年A股收官日:DeepSeek大模型引发AI算力概念股大幅下挫

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分析师熊大 本文作者

2025-1-27 阅读 150 约 6分钟读完

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今天是农历新年的A股份A股份的最后一个交易日。中国人工智能模型DeepSeek允许AI的AI计算能力概念库存“吓scare cold Sweat”。

1月27日开放后,概念库存库存电源芯片,光学通信和AI服务器等库存大大下降。在AI计算能力库存中,Cambrian股票曾经探索近10%,中兴通讯量下降了6%以上。在光学通信方面,中Xu和天富之间的通信下降了10%以上。就AI服务器而言,工业丰富的对联降低了7%以上。

在新闻中,中国AI模型DeepSeek的成功圈使该行业对“计算能力”和“桩投资”的逻辑持怀疑态度。

人工智能计算电源链股价显然下跌

从股票价格市场的角度来看,AI计算机连锁公司的大多数股票价格都大大下降了。

Cambrian是国内AI计算能力概念的领先公司。股票价格从612.98元/股的收盘价下降到上一个交易日的551.68元/股,该日期接近10%。中兴通讯还开发了自身开发的AI芯片的AI芯片。它属于AI计算能力概念的主要企业,股价超过6%。

光通信是一种提高大型AI计算功率操作效率的技术。它在提高AI知识中心的效率的效率中起着重要作用,该中心的量表为10,000张卡,甚至100,000张卡。目前,许多A -Share公司已向外国负责人AI计算芯片公司提供了光学通信产品。 Xuchuang中部为海外负责人计算客户提供轻型模块产品,也是国内客户的主要供应商。但是,从股票价格的角度来看,中部木昌的股价下跌了10%以上。 Tianfu的另一家公司的沟通次数越来越多,曾经探索了11%以上。

除上述两种公司外,AI服务器制造商的股价也很明显。最近,工业Fulian在AI服务器业务和高速网络设备业务方面做出了巨大努力,成为AI服务器铸造厂的主要制造商之一。据了解,工业Fulian的上游是由NVIDIA代表的AI计算公司,下游是云计算制造商。如今,工业Fulian的股价下降了6%以上。

据了解,上述多个股票以前已经经历了股票价格。在不久的将来,坎布里安(Cambrian)升至777.77元/股的历史最高点。 16日的每日限制。

DeepSeek的空计算能力?

中国的AI模型DeepSeek的成功圈子使该行业对大型AI计算投资逻辑有疑问。

作为全球AI模型的当前领导者,OpenAI提出了扩展定律,即计算量表越大,训练数据越多,并且模型越聪明。扩展法已成为全球AI模型制造商的家伙。这促使NVIDIA和其他计算能力继续开发具有更强计算能力的产品,Microsoft等云制造商不断提高其对AI计算能力的资本投资。

最近,微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)表示,微软将在2025年投资800亿美元来建立一个AI知识中心,以支持AI模型的开发及相关服务。现任美国总统特朗普还宣布了“星际之门”计划,该计划旨在在未来4年内投资5000亿美元,以在美国建立AI基础设施。

但是,最近的中国AI模型DeepSeek使该行业能够看到不同的发展道路。 DeepSeek是一家大型国内模型公司,深入发展。被深要求的母公司是一家定量金融公司,称为定量幻想食谱。 2024年12月,DeepSeek-V3发布,最近宣布了DeepSeek-R1。

据了解,DeepSeek-V3的完整培训仅为278万H800 GPU小时,其培训成本仅为557万美元,但它获得了最先进的OpenAI模型的性能。当时,著名的人工智能科学家安德烈·卡尔帕蒂(Andrej Karpathy)发表了一篇文章,称该模型在预算非常有限的情况下进行了培训(2048 GPU运行了2个月,花费了600万美元)。作为参考,这种能力水平通常需要近16,000个GPU簇,而今天开始的集群接近100,000 GPU。例如,Llama 3 405b使用3080万个GPU小时,而DeepSeek-V3看起来只有280万小时。

此外,尚未宣布DeepSeek-R1的培训成本。但是,可以从API定价中可以看出,定价是GPT O1的1-30。根据一百万个代币的价格,DeepSeek-R1为2.19美元,而GPT-O1的价格为60美元。可以说,DeepSeek的培训成本使用开放式AI的一小部分已经达到了类似的房地产。据了解,数学和编程中R1的结果等效于O1。

这也引起了人们的怀疑,即要实现需要更好的AI模型,我们可以堆积投资吗?通过软件体系结构和算法的创新,这也可能是较高性能AI模型的想法。

DeepSeek的普及是否意味着AI计算能力,Wei Hao Chuangxin合作伙伴Wang Zhi告诉第一名财务记者:“在短期内,在交易情绪的影响下,此事件将是空的AI计算能力。从长远来看, AI计算能力仍然是必不可少的。 “

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