<p><strong>英伟达</strong>(NVDA 8.93%) 在 1 月 27 日星期一创造了股市历史，但并不是好的一种。由于对中国初创公司 DeepSeek 的人工智能 (AI) 模型的担忧，这家芯片制造商的股价下跌了 17%。这一暴跌抹去了 5890 亿美元的市值，创下了任何公司单日最大损失的纪录。</p>
<p>是什么引发了这次崩盘？尽管美国政府禁止英伟达向中国出口其最先进的 AI 芯片，但 DeepSeek 据称创建了一个大型语言模型，其性能与美国更复杂的模型相媲美。该公司还声称，在花费更少资金的情况下训练了该模型，并且没有使用最先进的英伟达芯片。</p>
<p>这一消息对英伟达的股东来说是灾难性的，因为股价急剧下跌。但许多华尔街分析师认为，这一抛售是过度反应，为投资者创造了期待已久的买入机会。</p>
<h2>为什么 DeepSeek 的突破性 AI 模型导致英伟达股价崩溃</h2>
<p>DeepSeek 上周发布了一篇研究论文，声称其 R1 推理模型在某些基准测试中与 OpenAI 的 o1 问题解决模型的性能相当。这家中国初创公司还声称，训练这个大型语言模型的花费不到 600 万美元，并表示仅使用 2048 个英伟达 H800 图形处理单元 (GPU) 完成了训练。重要的是，H800 GPU 是专门设计以符合出口限制的。</p>
<p>相比之下，OpenAI 在训练其 GPT-4 模型时花费超过 1 亿美元，并使用了更强大的英伟达 H100 GPU。该公司没有披露确切的数量，但分析师估计 OpenAI 使用了超过 10,000 个处理器来训练 GPT-4。这个估计是合理的，因为 <strong>Meta Platforms</strong> 使用了 16,000 个英伟达 H100 GPU 来训练其 Llama 3 模型，花费约 6000 万美元。</p>
<p>这一情况对英伟达来说是令人担忧的。如果 DeepSeek 使用更少、更弱的芯片训练 R1，那么美国公司理论上可以通过模仿中国 AI 初创公司采用的训练技术来减少支出。反过来，像 <strong>亚马逊</strong>、<strong>字母表</strong>、Meta Platforms 和 <strong>微软</strong> 这样的超大规模公司在未来几年可能会在英伟达 GPU 上的支出低于之前的预期。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDU0MjgvaW52ZXN0b3ItNy5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDU0MjgvaW52ZXN0b3ItNy5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>DeepSeek 的突破可能为英伟达股东带来一线希望</h2>
<p>虽然 DeepSeek 以令人印象深刻的效率训练了其 R1 模型，但许多分析师将其视为积极的发展。他们认为这将加速人工智能的采用速度，推动对英伟达 GPU 的更大需求。此外，一些行业专家质疑 DeepSeek 关于成本和基础设施的说法的有效性。</p>
<ul>
<li>Scale AI 的首席执行官 Alexandr Wang 认为 DeepSeek 拥有 50,000 个英伟达 H100 GPU，但在其研究论文中没有讨论这些芯片，因为它们违反了美国出口管制。H100 是目前广泛可用的第二强大的英伟达 GPU，价格非常昂贵。如果 DeepSeek 确实拥有那么多 H100，他们可能低估了模型训练的成本。</li>
<li><strong>晨星</strong> 的 Brian Colello 在 DeepSeek 消息发布后维持了对英伟达股票 130 美元的目标价。他在给客户的报告中写道：“我们怀疑领先的云供应商和 AI 开发者会暂停他们的计划。我们仍然认为科技公司会继续购买他们能买到的所有 GPU，作为这场 AI 淘金热的一部分。”</li>
<li>Wedbush Securities 的 Dan Ives 表示，股市对这一消息的反应 “完全错误”。根据与约 25 家科技公司的讨论，Ives 认为美国的 AI 支出不会受到 DeepSeek 最近报告的影响。他认为，较便宜的训练将加速 AI 的采用，并将此次抛售视为过去十年中最佳的买入机会之一。Wedbush 将英伟达的目标价维持在每股 175 美元。</li>
<li>Moor Insights &amp; Strategy 的 Patrick Moorhead 认为，英伟达 GPU 的需求将持续增加，直到公司实现人工通用智能 (AGI)。他还认为，DeepSeek 采用的新型训练方法将通过降低成本加速 AI 的采用。Moorhead 认为这是一件好事，因为这将更快地创造出新的应用场景。</li>
<li><strong>伯恩斯坦</strong> 的 Stacy Rasgon 认为 DeepSeek 低估了与其 R1 模型相关的训练成本。然而，他认为其高效的训练方法是件好事。在接受 CNBC 采访时，Rasgon 表示，这种情况是杰文斯悖论的一个例子，这是一种经济原则，即新技术的成本下降被随之而来的需求增加所抵消。伯恩斯坦将英伟达的目标价维持在每股 175 美元。</li>
<li>Fundstrat Global Advisors 的 Tom Lee 称股市的下跌是过度反应，并将这种情况与 COVID-19 爆发后的抛售进行了比较。他告诉 CNBC：“英伟达的这次回调将被证明是一个买入机会。”</li>
</ul>
<p>投资者应记住，DeepSeek 的情况正在迅速发展，分析师的观点可能会发生变化。Meta Platforms 和微软定于 1 月 29 日发布财务业绩，随后是字母表和亚马逊在 2 月 4 日发布。当这些公司的管理团队召开季度财报电话会议时，市场可能会获得更多的清晰度。</p>
<p>然而，目前几位分析师认为 DeepSeek 的突破对英伟达 GPU 的长期需求影响不大。从这个意义上说，尽管这一消息对英伟达的股东来说是灾难性的，但它也有一线希望：今天的英伟达股票比上周便宜得多，这为潜在投资者创造了一个引人注目的买入机会。</p>
<p>事实上，在关注该公司的 39 位分析师中——其中 8 位在过去两天更新了他们的预测——英伟达的平均目标价为每股 177 美元。这意味着其当前股价 118 美元有 50% 的上涨空间。</p>

英伟达

<p>英伟达的股票在对中国初创公司 DeepSeek 的人工智能模型产生担忧后暴跌 17%，市值蒸发了 5890 亿美元。尽管股价下跌，分析师认为这是一种过度反应，建议这是一个买入机会。DeepSeek 声称其模型在使用更少资源的情况下可与 OpenAI 的模型相媲美，这引发了对未来英伟达 GPU 需求的担忧。然而，许多分析师认为英伟达产品的需求将继续增长，目标价格依然高企。他们认为，这种情况可能会加速人工智能的普及，最终在长期内使英伟达受益</p>

<p><strong>Nvidia</strong>(NVDA 8.93%) made stock market history on Monday, Jan. 27, but not the good kind. The chipmaker saw its share price decline 17%, due to concerns about an artificial intelligence (AI) model from Chinese start-up DeepSeek. That nosedive erased $589 billion of its market value, the largest single-day loss for any company on record.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达</strong>(NVDA 8.93%) 在 1 月 27 日星期一创造了股市历史，但并不是好的一种。由于对中国初创公司 DeepSeek 的人工智能 (AI) 模型的担忧，这家芯片制造商的股价下跌了 17%。这一暴跌抹去了 5890 亿美元的市值，创下了任何公司单日最大损失的纪录。</p>
</div><p>What triggered the meltdown? Despite regulations from the U.S. government that prohibit Nvidia from exporting its most advanced AI chips to China, DeepSeek reportedly created a large language model that rivals the performance of the more sophisticated models created in the U.S. The company also claims it trained the model while spending much less money and without the most advanced Nvidia chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>是什么引发了这次崩盘？尽管美国政府禁止英伟达向中国出口其最先进的 AI 芯片，但 DeepSeek 据称创建了一个大型语言模型，其性能与美国更复杂的模型相媲美。该公司还声称，在花费更少资金的情况下训练了该模型，并且没有使用最先进的英伟达芯片。</p>
</div><p>That news has been disastrous for Nvidia shareholders, given how sharply the stock crashed. But many Wall Street analysts see the sell-off as an overreaction that creates a long-awaited buying opportunity for investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一消息对英伟达的股东来说是灾难性的，因为股价急剧下跌。但许多华尔街分析师认为，这一抛售是过度反应，为投资者创造了期待已久的买入机会。</p>
</div><h2>Why DeepSeek's breakthrough AI model caused Nvidia stock to crash</h2>
<div class="lb-trans"><h2>为什么 DeepSeek 的突破性 AI 模型导致英伟达股价崩溃</h2>
</div><p>DeepSeek published a research paper last week claiming its R1 reasoning model rivals the performance of OpenAI's o1 problem-solving model on certain benchmarks. The Chinese start-up also claims it spent less than $6 million training the large language model and says it completed the training with only 2,048 Nvidia H800 graphics processing units (GPUs). Importantly, the H800 GPU was designed specifically to comply with export restrictions.</p>
<div class="lb-trans"><p>DeepSeek 上周发布了一篇研究论文，声称其 R1 推理模型在某些基准测试中与 OpenAI 的 o1 问题解决模型的性能相当。这家中国初创公司还声称，训练这个大型语言模型的花费不到 600 万美元，并表示仅使用 2048 个英伟达 H800 图形处理单元 (GPU) 完成了训练。重要的是，H800 GPU 是专门设计以符合出口限制的。</p>
</div><p>Comparatively, OpenAI spent more than $100 million training its GPT-4 model and used the more powerful Nvidia H100 GPUs. The company hasn't disclosed the precise number, but analysts estimate OpenAI used over 10,000 processors to train GPT-4. That estimate is plausible, given that <strong>Meta Platforms</strong> used 16,000 Nvidia H100 GPUs to train its Llama 3 model, spending an estimated $60 million.</p>
<div class="lb-trans"><p>相比之下，OpenAI 在训练其 GPT-4 模型时花费超过 1 亿美元，并使用了更强大的英伟达 H100 GPU。该公司没有披露确切的数量，但分析师估计 OpenAI 使用了超过 10,000 个处理器来训练 GPT-4。这个估计是合理的，因为 <strong>Meta Platforms</strong> 使用了 16,000 个英伟达 H100 GPU 来训练其 Llama 3 模型，花费约 6000 万美元。</p>
</div><p>The implications are alarming for Nvidia. If DeepSeek trained R1 using fewer, less-powerful chips, then U.S. companies could theoretically reduce spending by mimicking the training techniques employed by the Chinese AI start-up. In turn, hyperscale companies like <strong>Amazon</strong>, <strong>Alphabet</strong>, Meta Platforms, and <strong>Microsoft</strong> could spend less than previously anticipated on Nvidia GPUs in the coming years.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一情况对英伟达来说是令人担忧的。如果 DeepSeek 使用更少、更弱的芯片训练 R1，那么美国公司理论上可以通过模仿中国 AI 初创公司采用的训练技术来减少支出。反过来，像 <strong>亚马逊</strong>、<strong>字母表</strong>、Meta Platforms 和 <strong>微软</strong> 这样的超大规模公司在未来几年可能会在英伟达 GPU 上的支出低于之前的预期。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDU0MjgvaW52ZXN0b3ItNy5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F805428%2Finvestor-7.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>DeepSeek's breakthrough may have a silver lining for Nvidia shareholders</h2>
<div class="lb-trans"><h2>DeepSeek 的突破可能为英伟达股东带来一线希望</h2>
</div><p>While DeepSeek trained its R1 model with impressive efficiency, many analysts view that as a positive development. They think it will accelerate the pace at which artificial intelligence is adopted, driving greater demand for Nvidia GPUs. Also, some industry experts question the validity of DeepSeek's claims concerning costs and infrastructure.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 DeepSeek 以令人印象深刻的效率训练了其 R1 模型，但许多分析师将其视为积极的发展。他们认为这将加速人工智能的采用速度，推动对英伟达 GPU 的更大需求。此外，一些行业专家质疑 DeepSeek 关于成本和基础设施的说法的有效性。</p>
</div><ul>
<li>Alexandr Wang, CEO of Scale AI, believes DeepSeek has 50,000 Nvidia H100 GPUs but didn't discuss the chips in its research paper because they violate U.S. export controls. The H100 is the second-most-powerful Nvidia GPU widely available today and is very expensive. If DeepSeek does have that many H100s, they likely understated the model-training costs.</li>
<li>Brian Colello at <strong>Morningstar</strong> maintained his target price of $130 per share on Nvidia stock following the DeepSeek news. &#34;We doubt the leading cloud vendors and AI builders will pause their plans,&#34; he wrote in a note to clients. &#34;We still think tech firms will continue to buy all the GPUs they can as part this AI gold rush.&#34;</li>
<li>Dan Ives at Wedbush Securities says the stock market was &#34;way wrong&#34; in its reaction to the news. Based on discussions with about 25 technology companies, Ives thinks AI spending in the U.S. will be unaffected by the recent report from DeepSeek. He argues that cheaper training will accelerate AI adoption and sees the sell-off as one of the best buying opportunities in the last decade. Wedbush kept its target price on Nvidia at $175 per share.</li>
<li>Patrick Moorhead at Moor Insights &amp; Strategy believes demand for Nvidia GPUs will keep increasing until companies achieve artificial general intelligence (AGI). He also thinks the novel training methods used by DeepSeek will accelerate AI adoption by reducing costs. Moorhead sees that as positive because it will create new use cases in less time.</li>
<li>Stacy Rasgon at <strong>Bernstein</strong> thinks DeepSeek understated the training costs associated with its R1 model. However, he sees its efficient training methods as a good thing. During a CNBC interview, Rasgon said the situation is an example of the Jevons Paradox, an economic principle in which declining costs for a new technology are more than offset by the subsequent increase in demand. Bernstein maintained its target price on Nvidia of $175 per share.</li>
<li>Tom Lee at Fundstrat Global Advisors called the stock market drawdown an overreaction and compared the situation to the sell-off that followed the onset of COVID-19. &#34;This pullback in Nvidia will prove to be a buying opportunity,&#34; he told CNBC.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>Scale AI 的首席执行官 Alexandr Wang 认为 DeepSeek 拥有 50,000 个英伟达 H100 GPU，但在其研究论文中没有讨论这些芯片，因为它们违反了美国出口管制。H100 是目前广泛可用的第二强大的英伟达 GPU，价格非常昂贵。如果 DeepSeek 确实拥有那么多 H100，他们可能低估了模型训练的成本。</li>
<li><strong>晨星</strong> 的 Brian Colello 在 DeepSeek 消息发布后维持了对英伟达股票 130 美元的目标价。他在给客户的报告中写道：“我们怀疑领先的云供应商和 AI 开发者会暂停他们的计划。我们仍然认为科技公司会继续购买他们能买到的所有 GPU，作为这场 AI 淘金热的一部分。”</li>
<li>Wedbush Securities 的 Dan Ives 表示，股市对这一消息的反应 “完全错误”。根据与约 25 家科技公司的讨论，Ives 认为美国的 AI 支出不会受到 DeepSeek 最近报告的影响。他认为，较便宜的训练将加速 AI 的采用，并将此次抛售视为过去十年中最佳的买入机会之一。Wedbush 将英伟达的目标价维持在每股 175 美元。</li>
<li>Moor Insights &amp; Strategy 的 Patrick Moorhead 认为，英伟达 GPU 的需求将持续增加，直到公司实现人工通用智能 (AGI)。他还认为，DeepSeek 采用的新型训练方法将通过降低成本加速 AI 的采用。Moorhead 认为这是一件好事，因为这将更快地创造出新的应用场景。</li>
<li><strong>伯恩斯坦</strong> 的 Stacy Rasgon 认为 DeepSeek 低估了与其 R1 模型相关的训练成本。然而，他认为其高效的训练方法是件好事。在接受 CNBC 采访时，Rasgon 表示，这种情况是杰文斯悖论的一个例子，这是一种经济原则，即新技术的成本下降被随之而来的需求增加所抵消。伯恩斯坦将英伟达的目标价维持在每股 175 美元。</li>
<li>Fundstrat Global Advisors 的 Tom Lee 称股市的下跌是过度反应，并将这种情况与 COVID-19 爆发后的抛售进行了比较。他告诉 CNBC：“英伟达的这次回调将被证明是一个买入机会。”</li>
</ul>
</div><p>Investors should remember that the DeepSeek situation is evolving rapidly and analysts may change their opinions. Meta Platforms and Microsoft are scheduled to report financial results on Jan. 29, followed by Alphabet and Amazon on Feb. 4. The market may get more clarity when the management teams at those companies host their quarterly earnings calls.</p>
<div class="lb-trans"><p>投资者应记住，DeepSeek 的情况正在迅速发展，分析师的观点可能会发生变化。Meta Platforms 和微软定于 1 月 29 日发布财务业绩，随后是字母表和亚马逊在 2 月 4 日发布。当这些公司的管理团队召开季度财报电话会议时，市场可能会获得更多的清晰度。</p>
</div><p>However, several analysts currently believe DeepSeek's breakthrough will have little impact on long-term demand for Nvidia GPUs. In that sense, while the news has been disastrous for Nvidia shareholders, it has a silver lining: Nvidia stock is much cheaper today than it was last week, which creates a compelling buying opportunity for prospective investors.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，目前几位分析师认为 DeepSeek 的突破对英伟达 GPU 的长期需求影响不大。从这个意义上说，尽管这一消息对英伟达的股东来说是灾难性的，但它也有一线希望：今天的英伟达股票比上周便宜得多，这为潜在投资者创造了一个引人注目的买入机会。</p>
</div><p>Indeed, among the 39 analysts who follow the company -- eight of whom updated their forecast in the last two days -- Nvidia has an average target price of $177 per share. That implies 50% upside from its current share price of $118.</p>
<div class="lb-trans"><p>事实上，在关注该公司的 39 位分析师中——其中 8 位在过去两天更新了他们的预测——英伟达的平均目标价为每股 177 美元。这意味着其当前股价 118 美元有 50% 的上涨空间。</p>
</div>

Nvidia Stock Investors Just Got Bad News From DeepSeek, but Certain Wall Street Analysts See a Silver Lining

- Nvidia 股价因 DeepSeek 的 AI 模型下跌 17%，市值蒸发 5890 亿美元。  
- DeepSeek 声称其 R1 模型在某些基准上与 OpenAI 的模型相当，且训练成本低。  
- 分析师认为此次股市反应过度，认为这是投资者的买入机会。

Motley Fool

英伟达股票投资者刚刚从 DeepSeek 那里得到了坏消息，但某些华尔街分析师看到了积极的一面