<p>最近，人工智能行业因中国初创公司 DeepSeek 发布了一款开源 AI 模型而受到震动，该模型能够与美国公司的最佳 AI 模型竞争，尽管据称训练成本仅为 600 万美元。虽然关于成本的说法可能被夸大或完全不真实，但 DeepSeek 模型似乎确实是个不错的选择。</p>
<p>虽然便宜且强大的 AI 模型对希望部署 AI 的公司来说是个好消息，但这对 <strong>英伟达</strong>(NVDA 8.93%) 来说可能是个坏消息。英伟达在强大 AI 加速器市场的主导地位依赖于一个假设：每一代 AI 模型在训练和运行时都需要越来越多的计算能力。</p>
<p>DeepSeek 的突破引发了一些严肃的问题。这种不确定性导致英伟达的股票在周一大幅下跌，市值蒸发了数千亿美元。</p>
<h2>另一个问题尚未解决</h2>
<p>一款能够与 Open AI 和 Anthropic 的最佳模型抗衡的便宜 AI 模型本身不足以阻碍英伟达的增长故事。便宜且高效的 AI 模型可能会刺激更多需求，并最终在未来几年推动 AI 加速器的销售增长。前 <strong>英特尔</strong> 首席执行官 Pat Gelsinger 在 X 上的一篇帖子中表示：“计算遵循气体法则。使其显著便宜将扩大市场。” 如果便宜的 AI 模型不需要庞大的高性能图形处理单元 (GPU) 集群来训练和运行，那么这对英伟达来说可能不是负面消息，反而可能大大扩展 AI 的使用。</p>
<p>然而，还有另一个潜在问题。英伟达的数万亿美元估值建立在一个更重要的假设上：随着计算资源的投入，AI 模型将继续变得更强大。这在 AI 的早期阶段确实是正确的，但可能不会再持续太久。</p>
<p>AI 公司在训练 AI 模型所用的数据上已经基本耗尽，而新的 AI 模型在性能上不再有显著的突破。Andreessen Horowitz 的创始人在去年底指出，改进速度正在放缓，AI 模型可能已经达到了瓶颈。</p>
<p>重要的是要记住大型语言模型 (LLMs) 的工作原理。最终，这些模型预测的是一串标记中的下一个标记。就这样。没有推理发生，只有推理的错觉。虽然新技术可能会解锁改进的性能，但可以理解的是，这类 AI 模型的能力会有一个上限。</p>
<p>便宜的 AI 模型与这种潜在的能力上限的结合将是英伟达股票的致命一击。如果 AI 模型无论投入多少计算能力都停止了有意义的改进，而一款顶级模型可以在二流硬件上以低成本训练，那么这就是游戏的结束。随着 AI 泡沫的破裂，对英伟达昂贵 AI 加速器的需求可能会骤降。</p>
<p>即使在这种情况下，AI 仍然将是对找到良好用例的公司有用且可能改变游戏规则的技术。然而，英伟达的 GPU 盈利模式将结束，科技巨头们在 AI 数据中心投入数十亿美元的投资可能永远无法收回。</p>
<h2>高风险投资</h2>
<p>英伟达的市值仍超过 3 万亿美元。该公司正在销售大量昂贵的数据中心 GPU，并创造出惊人的利润，但这种估值依赖于两个假设，这些假设开始看起来可能不成立。首先，AI 模型在训练和运行时将需要不断增长的计算能力；其次，它们的能力没有上限。</p>
<p>DeepSeek 的便宜 AI 模型代表了英伟达增长故事中的一个重大裂缝。它本身不足以 derail AI 之王。然而，当便宜的 AI 模型与 AI 模型在此之后不会变得更强大的非常现实的前景结合在一起时，英伟达的天文市场价值的基础就会崩溃。</p>
<p>我无法预测未来，你也无法预测，但围绕 AI 行业未来的不确定性使得英伟达成为一只极具风险的股票。</p>

英伟达

<p>最近，中国初创公司 DeepSeek 推出了一款具有竞争力的低成本 AI 模型，这引发了对英伟达股票的担忧，该股票的价值已经显著下降。该模型的效率挑战了英伟达的假设，即 AI 的进步将需要不断增加的计算能力。如果 AI 模型的能力达到瓶颈并且可以以低成本进行训练，对英伟达高端 GPU 的需求可能会骤降，从而危及其 3 万亿美元的估值。尽管 AI 仍然具有变革性，但围绕其未来的不确定性使得英伟达成为高风险投资</p>

<p>The AI industry was rocked in recent days with the release of an open source AI model from Chinese start-up DeepSeek that can compete with the best AI models from U.S. companies despite purportedly costing just $6 million to train. While it's possible the claims about costs are exaggerated or flat-out untrue, the DeepSeek model appears to be the real deal.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近，人工智能行业因中国初创公司 DeepSeek 发布了一款开源 AI 模型而受到震动，该模型能够与美国公司的最佳 AI 模型竞争，尽管据称训练成本仅为 600 万美元。虽然关于成本的说法可能被夸大或完全不真实，但 DeepSeek 模型似乎确实是个不错的选择。</p>
</div><p>While cheap, powerful AI models are a great thing for companies looking to deploy AI, it's potentially terrible news for <strong>Nvidia</strong>(NVDA 8.93%). The bull thesis for Nvidia, which dominates the market for powerful AI accelerators that are necessary to train the most advanced AI models, relies on the assumption that each successive generation of AI models will require more and more computational horsepower to train and run.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然便宜且强大的 AI 模型对希望部署 AI 的公司来说是个好消息，但这对 <strong>英伟达</strong>(NVDA 8.93%) 来说可能是个坏消息。英伟达在强大 AI 加速器市场的主导地位依赖于一个假设：每一代 AI 模型在训练和运行时都需要越来越多的计算能力。</p>
</div><p>DeepSeek's breakthrough raises some serious questions. This uncertainty led to an epic plunge for Nvidia stock on Monday that wiped out hundreds of billions of dollars in market value.</p>
<div class="lb-trans"><p>DeepSeek 的突破引发了一些严肃的问题。这种不确定性导致英伟达的股票在周一大幅下跌，市值蒸发了数千亿美元。</p>
</div><h2>Another shoe still must drop</h2>
<div class="lb-trans"><h2>另一个问题尚未解决</h2>
</div><p>A cheap AI model capable of trading blows with the best models from Open AI and Anthropic isn't enough on its own to scuttle Nvidia's growth story. Cheap and efficient AI models could spur more demand and ultimately drive sales of AI accelerators higher in the years ahead. Former <strong>Intel</strong> CEO Pat Gelsinger stated in a post on X that &#34;Computing obeys the gas law. Making it dramatically cheaper will expand the market for it.&#34; Cheap AI models that don't require massive clusters of high-powered graphics processing units (GPUs) to train and run may not be a negative for Nvidia if it greatly expands the use of AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>一款能够与 Open AI 和 Anthropic 的最佳模型抗衡的便宜 AI 模型本身不足以阻碍英伟达的增长故事。便宜且高效的 AI 模型可能会刺激更多需求，并最终在未来几年推动 AI 加速器的销售增长。前 <strong>英特尔</strong> 首席执行官 Pat Gelsinger 在 X 上的一篇帖子中表示：“计算遵循气体法则。使其显著便宜将扩大市场。” 如果便宜的 AI 模型不需要庞大的高性能图形处理单元 (GPU) 集群来训练和运行，那么这对英伟达来说可能不是负面消息，反而可能大大扩展 AI 的使用。</p>
</div><p>However, there's another problem lurking. Nvidia's multitrillion-dollar valuation rests on one more important assumption: AI models will continue to become more capable as more computing resources are thrown at them. This was certainly true in the early days of AI, but it may not be true for much longer.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，还有另一个潜在问题。英伟达的数万亿美元估值建立在一个更重要的假设上：随着计算资源的投入，AI 模型将继续变得更强大。这在 AI 的早期阶段确实是正确的，但可能不会再持续太久。</p>
</div><p>AI companies have largely exhausted the data used to train AI models, and new AI models aren't leaping ahead in terms of performance anymore. The founders of Andreessen Horowitz noted late last year that improvements are slowing down, and AI models may be hitting a ceiling.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 公司在训练 AI 模型所用的数据上已经基本耗尽，而新的 AI 模型在性能上不再有显著的突破。Andreessen Horowitz 的创始人在去年底指出，改进速度正在放缓，AI 模型可能已经达到了瓶颈。</p>
</div><p>It's important to remember how large language models (LLMs) work. Ultimately, these models predict the next token in a stream of tokens. That's it. There's no reasoning going on, just the illusion of reasoning. While new techniques could unlock improved performance, it makes sense that there would be a limit to the capabilities of this class of AI model.</p>
<div class="lb-trans"><p>重要的是要记住大型语言模型 (LLMs) 的工作原理。最终，这些模型预测的是一串标记中的下一个标记。就这样。没有推理发生，只有推理的错觉。虽然新技术可能会解锁改进的性能，但可以理解的是，这类 AI 模型的能力会有一个上限。</p>
</div><p>It's the combination of cheap AI models and this potential ceiling in capabilities that would be the death knell for Nvidia stock. If AI models stop improving meaningfully no matter how much computing power is thrown at them, and a top-tier model can be trained cheaply on second-rate hardware, that's the ballgame. Demand for Nvidia's expensive AI accelerators would likely fall off a cliff as the AI bubble bursts.</p>
<div class="lb-trans"><p>便宜的 AI 模型与这种潜在的能力上限的结合将是英伟达股票的致命一击。如果 AI 模型无论投入多少计算能力都停止了有意义的改进，而一款顶级模型可以在二流硬件上以低成本训练，那么这就是游戏的结束。随着 AI 泡沫的破裂，对英伟达昂贵 AI 加速器的需求可能会骤降。</p>
</div><p>Even under this scenario, AI will still be a useful and potentially game-changing technology for companies that find good use cases. However, the GPU gravy train for Nvidia would come to an end, and tech giants pouring tens of billions of dollars into AI data centers would likely never recoup those investments.</p>
<div class="lb-trans"><p>即使在这种情况下，AI 仍然将是对找到良好用例的公司有用且可能改变游戏规则的技术。然而，英伟达的 GPU 盈利模式将结束，科技巨头们在 AI 数据中心投入数十亿美元的投资可能永远无法收回。</p>
</div><h2>A high-risk investment</h2>
<div class="lb-trans"><h2>高风险投资</h2>
</div><p>Nvidia is still valued at more than $3 trillion. The company is selling a lot of pricey data center GPUs and churning out incredible profits, but this valuation depends on two assumptions that are starting to look like they may not be true. First, that AI models will require ever-growing amounts of computing power to train and run, and second, that there is no ceiling in their capabilities.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的市值仍超过 3 万亿美元。该公司正在销售大量昂贵的数据中心 GPU，并创造出惊人的利润，但这种估值依赖于两个假设，这些假设开始看起来可能不成立。首先，AI 模型在训练和运行时将需要不断增长的计算能力；其次，它们的能力没有上限。</p>
</div><p>DeepSeek's cheap AI model represents a big crack in Nvidia's growth story. It's not enough on its own to derail the AI king. However, when cheap AI models are combined with the very real prospect that AI models just aren't going to get much more capable from here, the basis for Nvidia's stratospheric market value falls apart.</p>
<div class="lb-trans"><p>DeepSeek 的便宜 AI 模型代表了英伟达增长故事中的一个重大裂缝。它本身不足以 derail AI 之王。然而，当便宜的 AI 模型与 AI 模型在此之后不会变得更强大的非常现实的前景结合在一起时，英伟达的天文市场价值的基础就会崩溃。</p>
</div><p>I can't predict the future, and neither can you, but the uncertainty surrounding the future of the AI industry makes Nvidia an incredible risky stock.</p>
<div class="lb-trans"><p>我无法预测未来，你也无法预测，但围绕 AI 行业未来的不确定性使得英伟达成为一只极具风险的股票。</p>
</div>

Here's the Worst-Case Scenario for Nvidia Stock

- 中国初创公司 DeepSeek 发布的开源 AI 模型引发市场震荡。  
- 该模型以仅 600 万美元的成本训练，可能对 Nvidia 造成威胁。  
- Nvidia 的估值依赖于 AI 模型需不断增加计算能力的假设，面临重大不确定性。

英伟达股票的最坏情况