<p>或许没有哪只股票像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 那样受到来自深度求索的消息的深远影响。从某种意义上说，深度求索通过宣布其 H800 加速器以不到 600 万美元的成本训练其模型，验证了其主导地位。这个成本只是 OpenAI 在 ChatGPT 开发上花费的数亿美元的一小部分。</p>
<p>然而，这则消息对 Nvidia 加速器的需求提出了质疑。低成本的人工智能可能会增加对该技术的需求，这可能会对 Nvidia 有所帮助。</p>
<p>不过，如果实体可以在更便宜的技术上构建人工智能模型，他们可能就不需要为其顶级人工智能芯片支付高价。</p>
<p>知道这一点后，投资者可能会想知道如何在未来更好地投资 Nvidia 股票。在本文中，三位 Motley Fool 的贡献者将分享他们对 Nvidia 的看法以及投资者接下来应该做什么。</p>
<h2>长期投资者明智的做法是忽略深度求索的噪音</h2>
<p><strong>Jake Lerch:</strong> 关于 Nvidia，我对最近的深度求索人工智能公告并没有太大反应。</p>
<p>首先，我对这个消息持有健康的怀疑态度。诚然，一些人工智能专家对发布的开源代码给予了赞扬，认为这是一个令人印象深刻且重要的突破。</p>
<p>然而，关于使用了多少 Nvidia GPU 来训练这个新模型仍然存在疑问。但请记住，美国政府对 Nvidia GPU 实施了出口限制，特别是为了防止中国利益获得这些技术。</p>
<p>换句话说，不要期待关于深度求索是如何构建的以及其目的的完全透明。</p>
<p>无论如何，Nvidia 作为设计最佳人工智能芯片的领先者的地位依然稳固。此外，人工智能革命的下一步并不是谁将构建下一个伟大的大型语言模型 (LLM)。</p>
<p>相反，投资者应该关注更大的图景：人工智能驱动的工具和应用有望在整个经济中带来实际的生产力提升。物流、医疗、金融以及其他每个行业都可能在人工智能革命的推动下创造更多的销售和利润。</p>
<p>此外，这一突破，无论如何，都不会减轻对更好、更快芯片的需求。毕竟，如果过去四十年的技术革命教会了我们什么，那就是没有人想被困在过时的技术中。人们、公司和政府总是渴望为更新、更快的计算能力付出代价。</p>
<p>记住：世界对拨号上网并不满意，我们也不会对 Nvidia A100s 满意。该公司将继续通过改进芯片进行创新，比如其最新的 Blackwell。我相信这些芯片将带来超越深度求索的创新。</p>
<h2>Nvidia 的股票在仅仅想到减少人工智能支出时暴跌</h2>
<p><strong>Justin Pope</strong> <strong>:</strong> 对于 Nvidia 的股东来说，这一周相当紧张。在深度求索这家中国人工智能公司最近让华尔街陷入混乱后，Nvidia 的股票暴跌了两位数。深度求索声称其人工智能模型在性能上与 OpenAI 的相似，同时是开源的（对开发者免费提供），训练和运营的成本显著降低。</p>
<p>更具体地说，深度求索声称它使用 2048 个 Nvidia H800 GPU 训练了其 V3（聊天）人工智能模型，成本约为 550 万美元。考虑到 OpenAI 和谷歌（由 <strong>Alphabet</strong> 拥有）等人工智能公司在 Nvidia 的优越 H100 芯片上花费的数千万美元，这将是一个了不起的成就。该公司将这一成就归功于软件工程，倾向于通过效率而非硬件来实现所需的性能。</p>
<p>人们担心，随着其他公司复制深度求索的技术，Nvidia 的 GPU 销售可能会降温。Nvidia 依赖少数几家人工智能超大规模公司来获得相当一部分收入。</p>
<p>多位行业专家对 550 万美元的训练成本持高度怀疑态度。虽然 Nvidia 声称深度求索在芯片出口限制的参数内运作，但一些人质疑这一数字是否排除了额外成本，或者该模型是否真的从零开始开发。尽管如此，深度求索在效率方面的突破似乎更为可信。由于其模型是开源的，任何人都可以看到该公司是如何做到的，并且也可以进行测试。此外，深度求索的定价大幅低于 OpenAI。其 R1（推理）模型的 API 输出每百万个令牌仅需 2.19 美元，而 ChatGPT 的 o1 则为 60 美元。</p>
<p>对 Nvidia 来说，底线是现在可能还为时已晚。像 <strong>Microsoft</strong> 这样的科技公司仍然无法满足其人工智能需求，因此这些巨额的人工智能投资不太可能在一夜之间消失。Nvidia 的业务应该仍然强劲。然而，随着时间的推移，如果通过软件工程的效率能够延长现有人工智能芯片的使用寿命，成本效率的推动可能会影响 GPU 的需求。</p>
<p>这无疑使得 Nvidia 在未来的股票风险比几周前更高。它仍然是可以购买的最佳人工智能股票之一，但为了降低风险，考虑采用定投和多元化投资组合。</p>
<h2>在这只人工智能加速器股票上减缓你的热情</h2>
<p><strong>Will Healy</strong> <strong>:</strong> 在深度求索的消息之后，投资 Nvidia 的挑战归结为一个属性：竞争优势。</p>
<p>自 2023 年春季 OpenAI 揭示 Nvidia 人工智能加速器为 GPT-4 提供动力以来，Nvidia 的财务和股票一直表现火爆。那时，Nvidia 的竞争对手没有提供替代方案。Nvidia 的加速器及其相应的 CUDA 软件仍远远领先于竞争对手的产品。</p>
<p>确实，对最先进加速器的需求不太可能消失，一旦分析师深入研究 DeepSeek 的突破，Nvidia 的竞争优势可能会保持不变。此外，DeepSeek 并没有离开 Nvidia 的生态系统来训练其模型，这对公司来说是个好兆头。</p>
<p>然而，强劲的需求使其最先进的 H200 加速器价格超过了 30,000 美元。如果高端需求下降，这可能迫使 Nvidia 降低该技术的价格。</p>
<p>这令人担忧，因为设计加速器的数据中心部门在 2025 财年头九个月（截至 2024 年 10 月 27 日）占公司收入的 87%。此外，在此期间的 910 亿美元收入同比增长了 135%。</p>
<p>尽管如此，如果这一最新发展削弱了其定价能力，这可能意味着每单位的收入显著降低，这将可能减缓或甚至逆转 Nvidia 的收入增长。</p>
<p>此外，估值显示 Nvidia 股票可能还有很大的下跌空间。许多投资者可能会忽视这个问题，因为 47 的市盈率对于一家快速增长的公司来说可以说是偏低。不幸的是，46 的市净率远高于 AMD 的 3 倍账面价值倍数。在收入增长放缓的环境中，投资者可能会质疑这一账面价值倍数。</p>
<p>此外，自 2018 年以来，Nvidia 的股价已经两次下跌超过 50%，这提醒我们 Nvidia 的势头可能迅速转向负面。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/b0cf1a16b148d7be21670ca6d2df080c.png?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://media.ycharts.com/charts/b0cf1a16b148d7be21670ca6d2df080c.png"/></p>
<p>NVDA 数据来源于 YCharts</p>
<p>现在假设 DeepSeek 的突破将导致股价再次下跌为时尚早，即使真的发生，Nvidia 也不太可能失去其整体竞争优势。不过，考虑到可能的显著下行风险，现在可能不是持有 Nvidia 股票过大头寸的好时机。</p>

深度求索

英伟达

<p>最近深度求索的公告引发了人们对英伟达股票的担忧，因为该公司声称能够以英伟达技术成本的一小部分提供人工智能性能。尽管一些专家对深度求索的效率声明持怀疑态度，但低成本人工智能解决方案的潜力可能会影响英伟达的 GPU 销售。投资者被建议关注人工智能应用的长期前景，因为尽管面临竞争，对先进芯片的需求预计仍将持续。文章中提供了三种关于英伟达未来的观点，考虑到这些发展</p>

<p>Perhaps no stock was more profoundly affected by the news from DeepSeek than <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%). In a sense, DeepSeek validated its dominance by announcing its H800 accelerators trained its model for less than $6 million. That cost is a tiny fraction of the hundreds of millions of dollars OpenAI has spent on ChatGPT's development cost.</p>
<div class="lb-trans"><p>或许没有哪只股票像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 那样受到来自深度求索的消息的深远影响。从某种意义上说，深度求索通过宣布其 H800 加速器以不到 600 万美元的成本训练其模型，验证了其主导地位。这个成本只是 OpenAI 在 ChatGPT 开发上花费的数亿美元的一小部分。</p>
</div><p>However, the news calls into question the demand for Nvidia accelerators. Lower-cost AI will likely increase demand for the technology, which may help Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，这则消息对 Nvidia 加速器的需求提出了质疑。低成本的人工智能可能会增加对该技术的需求，这可能会对 Nvidia 有所帮助。</p>
</div><p>Still, if entities can build AI models on less expensive technologies, they will presumably have less need to pay premium prices for its top-of-the-line AI chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>不过，如果实体可以在更便宜的技术上构建人工智能模型，他们可能就不需要为其顶级人工智能芯片支付高价。</p>
</div><p>Knowing that, investors may wonder how best to invest in Nvidia stock going forward. In this article, three Motley Fool contributors will share their opinions on Nvidia and what investors should do next.</p>
<div class="lb-trans"><p>知道这一点后，投资者可能会想知道如何在未来更好地投资 Nvidia 股票。在本文中，三位 Motley Fool 的贡献者将分享他们对 Nvidia 的看法以及投资者接下来应该做什么。</p>
</div><h2>Long-term investors would be wise to tune out the DeepSeek noise</h2>
<div class="lb-trans"><h2>长期投资者明智的做法是忽略深度求索的噪音</h2>
</div><p><strong>Jake Lerch:</strong> When it comes to my opinion on Nvidia, I'm unmoved by the recent DeepSeek AI announcement.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Jake Lerch:</strong> 关于 Nvidia，我对最近的深度求索人工智能公告并没有太大反应。</p>
</div><p>First of all, I'm taking the news with a healthy spoonful of skepticism. Granted, some AI experts have praised the open-source code that has been released, noting it is an impressive and significant breakthrough.</p>
<div class="lb-trans"><p>首先，我对这个消息持有健康的怀疑态度。诚然，一些人工智能专家对发布的开源代码给予了赞扬，认为这是一个令人印象深刻且重要的突破。</p>
</div><p>However, questions remain about which -- and how many -- Nvidia GPUs were used to train this new model. But bear in mind that the U.S. government has placed export restrictions on Nvidia GPUs, specifically to prevent Chinese interests from gaining access to them.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，关于使用了多少 Nvidia GPU 来训练这个新模型仍然存在疑问。但请记住，美国政府对 Nvidia GPU 实施了出口限制，特别是为了防止中国利益获得这些技术。</p>
</div><p>In other words, don't hold your breath waiting for full transparency on how DeepSeek was built -- and for what purpose.</p>
<div class="lb-trans"><p>换句话说，不要期待关于深度求索是如何构建的以及其目的的完全透明。</p>
</div><p>In any event, Nvidia's position as the leading horse in the race to design the best AI chips remains intact. Moreover, the next step in the AI revolution isn't about who will build the next great large language model (LLM).</p>
<div class="lb-trans"><p>无论如何，Nvidia 作为设计最佳人工智能芯片的领先者的地位依然稳固。此外，人工智能革命的下一步并不是谁将构建下一个伟大的大型语言模型 (LLM)。</p>
</div><p>Instead, investors should remain focused on the bigger picture: AI-powered tools and applications are poised to deliver real-world productivity gains across the economy. Logistics, healthcare, finance, and every other sector will likely generate more sales and more profits as the AI revolution rolls on.</p>
<div class="lb-trans"><p>相反，投资者应该关注更大的图景：人工智能驱动的工具和应用有望在整个经济中带来实际的生产力提升。物流、医疗、金融以及其他每个行业都可能在人工智能革命的推动下创造更多的销售和利润。</p>
</div><p>Moreover, this breakthrough, such as it is, will not alleviate the need for better and faster chips. After all, if the technological revolution of the last four decades has taught us anything, it's that no one wants to be stuck with outdated technology. People, companies, and governments are always eager to pay up for newer and faster computational power.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，这一突破，无论如何，都不会减轻对更好、更快芯片的需求。毕竟，如果过去四十年的技术革命教会了我们什么，那就是没有人想被困在过时的技术中。人们、公司和政府总是渴望为更新、更快的计算能力付出代价。</p>
</div><p>Remember: The world wasn't satisfied with dial-up internet, and we won't be satisfied with Nvidia A100s, either. The company will continue to innovate with improved chips like its latest, the Blackwell. Andit is my belief that those chips will deliver innovations that will outshine DeepSeek.</p>
<div class="lb-trans"><p>记住：世界对拨号上网并不满意，我们也不会对 Nvidia A100s 满意。该公司将继续通过改进芯片进行创新，比如其最新的 Blackwell。我相信这些芯片将带来超越深度求索的创新。</p>
</div><h2>Nvidia's stock plunged at the mere thought of reduced AI spending</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的股票在仅仅想到减少人工智能支出时暴跌</h2>
</div><p><strong>Justin Pope</strong> <strong>:</strong> It's been quite a stressful week for Nvidia shareholders. The stock plunged by double digits after DeepSeek, a Chinese AI company, recently sent Wall Street scrambling. DeepSeek claims its AI models deliver similar performance to OpenAI's while being open-source (freely available to developers) and costing significantly less to train and operate.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Justin Pope</strong> <strong>:</strong> 对于 Nvidia 的股东来说，这一周相当紧张。在深度求索这家中国人工智能公司最近让华尔街陷入混乱后，Nvidia 的股票暴跌了两位数。深度求索声称其人工智能模型在性能上与 OpenAI 的相似，同时是开源的（对开发者免费提供），训练和运营的成本显著降低。</p>
</div><p>More specifically, DeepSeek claims it trained its V3 (chat) AI model using a cluster of 2,048 Nvidia H800 GPUs, which cost approximately $5.5 million. This would be a remarkable achievement considering the tens of millions of dollars AI companies, like OpenAI and Google (owned by <strong>Alphabet</strong>), have spent on Nvidia's superior H100 chips. The company credits software engineering for the accomplishment, leaning toward efficiency rather than hardware to deliver the performance it needs.</p>
<div class="lb-trans"><p>更具体地说，深度求索声称它使用 2048 个 Nvidia H800 GPU 训练了其 V3（聊天）人工智能模型，成本约为 550 万美元。考虑到 OpenAI 和谷歌（由 <strong>Alphabet</strong> 拥有）等人工智能公司在 Nvidia 的优越 H100 芯片上花费的数千万美元，这将是一个了不起的成就。该公司将这一成就归功于软件工程，倾向于通过效率而非硬件来实现所需的性能。</p>
</div><p>The fear is that Nvidia's GPU sales could cool off as other companies replicate DeepSeek's techniques. Nvidia depends on a small handful of AI hyperscalers for a considerable chunk of its revenue.</p>
<div class="lb-trans"><p>人们担心，随着其他公司复制深度求索的技术，Nvidia 的 GPU 销售可能会降温。Nvidia 依赖少数几家人工智能超大规模公司来获得相当一部分收入。</p>
</div><p>Multiple industry experts are highly skeptical of the $5.5 million training costs. While Nvidia has claimed that DeepSeek operated within the parameters of chip export restrictions, some question whether the figure excludes additional costs or whether the model was genuinely developed from scratch. That said, DeepSeek's breakthroughs in efficiency seem more plausible. Because its model is open-source, anyone can see how the company did it, and can also run tests. Plus, DeepSeek is severely undercutting OpenAI's pricing. Its R1 (reasoning) model's API outputs cost just $2.19 per 1 million tokens versus $60 for ChatGPT's o1.</p>
<div class="lb-trans"><p>多位行业专家对 550 万美元的训练成本持高度怀疑态度。虽然 Nvidia 声称深度求索在芯片出口限制的参数内运作，但一些人质疑这一数字是否排除了额外成本，或者该模型是否真的从零开始开发。尽管如此，深度求索在效率方面的突破似乎更为可信。由于其模型是开源的，任何人都可以看到该公司是如何做到的，并且也可以进行测试。此外，深度求索的定价大幅低于 OpenAI。其 R1（推理）模型的 API 输出每百万个令牌仅需 2.19 美元，而 ChatGPT 的 o1 则为 60 美元。</p>
</div><p>The bottom line for Nvidia is that it's probably too early to react. Technology companies like <strong>Microsoft</strong> still can't support their AI demand, so it's unlikely that these massive AI investments will drop off overnight. Business should remain strong for Nvidia. However, over time, a push for cost efficiency could dent GPU demand if efficiency through software engineering can help lengthen the lifespan of existing AI chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>对 Nvidia 来说，底线是现在可能还为时已晚。像 <strong>Microsoft</strong> 这样的科技公司仍然无法满足其人工智能需求，因此这些巨额的人工智能投资不太可能在一夜之间消失。Nvidia 的业务应该仍然强劲。然而，随着时间的推移，如果通过软件工程的效率能够延长现有人工智能芯片的使用寿命，成本效率的推动可能会影响 GPU 的需求。</p>
</div><p>That arguably makes Nvidia a riskier stock moving forward than a few weeks ago. It's still one of the best AI stocks one can buy, but to minimize risk, consider dollar-cost averaging and diversifying your portfolio.</p>
<div class="lb-trans"><p>这无疑使得 Nvidia 在未来的股票风险比几周前更高。它仍然是可以购买的最佳人工智能股票之一，但为了降低风险，考虑采用定投和多元化投资组合。</p>
</div><h2>Decelerate your enthusiasm in this AI accelerator stock</h2>
<div class="lb-trans"><h2>在这只人工智能加速器股票上减缓你的热情</h2>
</div><p><strong>Will Healy</strong> <strong>:</strong> The challenge to investing in Nvidia after the DeepSeek news comes down to one attribute: competitive advantage.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Will Healy</strong> <strong>:</strong> 在深度求索的消息之后，投资 Nvidia 的挑战归结为一个属性：竞争优势。</p>
</div><p>Nvidia's financials and stock have been on fire since the spring of 2023 when OpenAI revealed that Nvidia AI accelerators powered GPT-4. None of Nvidia's competitors had offered an alternative at that time. Nvidia's accelerators and corresponding CUDA software remain far ahead of competitive offerings.</p>
<div class="lb-trans"><p>自 2023 年春季 OpenAI 揭示 Nvidia 人工智能加速器为 GPT-4 提供动力以来，Nvidia 的财务和股票一直表现火爆。那时，Nvidia 的竞争对手没有提供替代方案。Nvidia 的加速器及其相应的 CUDA 软件仍远远领先于竞争对手的产品。</p>
</div><p>Indeed, demand for the most advanced accelerators is unlikely to disappear, and it is possible Nvidia's competitive advantage will remain intact once analysts dig into the details of DeepSeek's breakthrough. Additionally, DeepSeek did not leave the Nvidia universe to train its models, which bodes well for the company.</p>
<div class="lb-trans"><p>确实，对最先进加速器的需求不太可能消失，一旦分析师深入研究 DeepSeek 的突破，Nvidia 的竞争优势可能会保持不变。此外，DeepSeek 并没有离开 Nvidia 的生态系统来训练其模型，这对公司来说是个好兆头。</p>
</div><p>However, high demand has taken the prices of its state-of-the-art H200 accelerators above $30,000. Should demand at the top end fall, it could force Nvidia to cut the price of this technology.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，强劲的需求使其最先进的 H200 加速器价格超过了 30,000 美元。如果高端需求下降，这可能迫使 Nvidia 降低该技术的价格。</p>
</div><p>This is concerning since the data center segment, which designs the accelerators, was 87% of company revenue in the first nine months of fiscal 2025 (ended Oct. 27, 2024). Also, the $91 billion in revenue during that time frame rose 135% year over year.</p>
<div class="lb-trans"><p>这令人担忧，因为设计加速器的数据中心部门在 2025 财年头九个月（截至 2024 年 10 月 27 日）占公司收入的 87%。此外，在此期间的 910 亿美元收入同比增长了 135%。</p>
</div><p>Nonetheless, if this latest development reduces its pricing power, that could mean significantly lower revenue per unit, which would presumably slow or possibly reverse Nvidia's revenue growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管如此，如果这一最新发展削弱了其定价能力，这可能意味着每单位的收入显著降低，这将可能减缓或甚至逆转 Nvidia 的收入增长。</p>
</div><p>Moreover, valuations show Nvidia stock may have a long way to fall. Many investors may overlook this issue since a 47 P/E ratio is arguably low for a fast-growing stock. Unfortunately, the price-to-book ratio of 46 is far above AMD's book value multiple of 3. Investors would likely question that book value multiple in an environment of slowing revenue growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，估值显示 Nvidia 股票可能还有很大的下跌空间。许多投资者可能会忽视这个问题，因为 47 的市盈率对于一家快速增长的公司来说可以说是偏低。不幸的是，46 的市净率远高于 AMD 的 3 倍账面价值倍数。在收入增长放缓的环境中，投资者可能会质疑这一账面价值倍数。</p>
</div><p>Furthermore, Nvidia has fallen by more than 50% twice since 2018, a reminder that Nvidia's momentum can turn quickly to the negative.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，自 2018 年以来，Nvidia 的股价已经两次下跌超过 50%，这提醒我们 Nvidia 的势头可能迅速转向负面。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/b0cf1a16b148d7be21670ca6d2df080c.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/b0cf1a16b148d7be21670ca6d2df080c.png"/></p>
<p>NVDA data by YCharts</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 数据来源于 YCharts</p>
</div><p>It is premature to assume DeepSeek's breakthrough will bring another such decline in the stock price, and even if it does, Nvidia is unlikely to lose its overall competitive advantage. Still, with considerable downside possible, now may not be a good time to hold a disproportionately large position in Nvidia stock.</p>
<div class="lb-trans"><p>现在假设 DeepSeek 的突破将导致股价再次下跌为时尚早，即使真的发生，Nvidia 也不太可能失去其整体竞争优势。不过，考虑到可能的显著下行风险，现在可能不是持有 Nvidia 股票过大头寸的好时机。</p>
</div>

Does DeepSeek's Breakthrough Help or Hurt Nvidia Stock? 3 Views You Should Know.

- Nvidia 股价因 DeepSeek 新闻大幅下跌，投资者感到压力。  
- DeepSeek 声称其 AI 模型训练成本仅为 5.5 百万美元，质疑 Nvidia 的市场需求。  
- 尽管面临挑战，Nvidia 的竞争优势和市场需求仍可能保持。

深度求索的突破是利好还是利空英伟达的股票？你应该了解的三种观点