<p>DeepSeek 是一家中国人工智能（AI）公司，专注于开发大型语言模型（LLMs），最近声称其在计算能力上的支出仅为 560 万美元（注意这是百万，而不是十亿），这让整个 AI 领域为之一震。这一支出仅是美国公司在构建其 AI 模型时所花费的计算能力的一小部分。而对支持 AI 软件的基础设施的需求预计将是巨大的。</p>
<p>例如，<strong>微软</strong> 计划在今年花费 800 亿美元建设具备 AI 能力的数据中心。历史上，数据中心支出的约一半用于服务器。与此同时，<strong>Meta Platforms</strong> 宣布今年将在 AI 开发上投入 650 亿美元，而最近由 <strong>Oracle</strong>、OpenAI 和 <strong>软银</strong> 支持的 Stargate 项目计划在未来几年内在 AI 基础设施上花费 5000 亿美元。</p>
<p>DeepSeek 声称能够以如此低的成本构建 LLM 的消息上周在市场上引起了震动，<strong>英伟达</strong>（NVDA -2.57%）成为最大的受害者。英伟达的图形处理单元（GPU）是科技界 AI 基础设施建设的核心，因为它们是 AI 系统所需的特定类型快速计算能力的主要来源。市场的逻辑很简单：如果 DeepSeek 能够以远低于处理能力的情况下创建与 ChatGPT 或 Meta 的 Llama 相当（或更好的）LLM 聊天机器人，这对 GPU 的需求将是个坏消息。</p>
<p>在美国，科技公司在开发每个新版本的 AI 模型时使用的 GPU 数量稳步增加。例如，Meta 正在部署 16 万个 GPU 来训练 Llama 4——是训练 Llama 3 时使用的数量的 10 倍。与此同时，埃隆·马斯克的 xAI 使用了 2 万个 GPU 来训练其 Grok 2 模型，而在 Grok 3 的第一阶段训练中使用了 10 万个 GPU，随后在第二阶段增加到 20 万个。</p>
<p>如果能够使用更少的计算能力构建有效的模型，这对英伟达来说可能是个坏消息。</p>
<h2>成本的可疑性和潜在盗窃</h2>
<p>虽然 DeepSeek 的聊天机器人被广泛认为非常优秀，但关于其实际在计算能力上花费了多少、使用了多少 GPU 以及具体使用了哪些模型并没有验证。该公司声称它使用了略多于 2000 个 GPU 来训练其模型，并且它可以访问 10000 个较旧的英伟达 A100 GPU。</p>
<p>一些专家对此表示怀疑。Scale AI 的首席执行官 Alexandr Wang 在采访中表示，他了解到 DeepSeek 大约有 50000 个更先进的英伟达 H100 芯片的使用权，但由于美国法规禁止将其出口到中国，因此无法公开说明。人们相信中国通过新加坡获得了高端英伟达芯片。英伟达的 H100 芯片每个售价 25000 美元，因此 50000 个芯片的成本将达到 12.5 亿美元。这远高于其声称的 560 万美元的开发成本。</p>
<p>SemiAnalysis 分析师 Dylan Patel 估计，DeepSeek 及其母公司中国对冲基金 High-Flyer 拥有数万台英伟达 GPU，并在 GPU 上的支出远超 5 亿美元。</p>
<p>与此同时，OpenAI 最近表示，他们有证据表明 DeepSeek 部分是通过提取 ChatGPT 模型的数据进行训练的。作为 OpenAI 投资者的微软发现了通过与 DeepSeek 相关的 OpenAI 开发者账户进行数据外泄的例子。通过从一个已建立的模型中提取数据，一家公司能够通过一种称为蒸馏的过程以更低的成本训练一个新模型。白宫首席 AI 顾问 David Sacks 表示，知识产权盗窃可能确实发生了，并称有大量证据支持这一说法。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDU3MzAvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA?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-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDU3MzAvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>杰文斯悖论</h2>
<p>尽管对 DeepSeek 的成本声明存在很多怀疑，并且看起来它可能通过从 OpenAI 提取数据来获得了模型开发的优势，但也可以提出一个论点，即即使 DeepSeek 能够以更低的价格开发 AI 模型，这也不一定会对英伟达造成伤害。杰文斯悖论是一种经济理论，认为当一种资源变得更高效且成本降低时，这些较低的成本会导致对该资源的消费增加，因此更高的效率不会对整体需求产生负面影响。在 AI 领域，人们相信较低的计算成本将增加技术的采用。</p>
<p>在最初听到 DeepSeek 的成本声明时，微软首席执行官萨提亚·纳德拉在推特上发文称：“杰文斯悖论再次出现！随着 AI 变得更加高效和可获取，我们将看到其使用量激增，成为我们无法满足的商品！”</p>
<p>与此同时，许多华尔街分析师公司表示，这对英伟达可能是个好消息。这个群体包括 Cantor Fitzgerald，他们表示这将导致 AI 行业需要更多的计算能力，而不是更少。</p>
<h2>现在是买入英伟达的好时机吗？</h2>
<p>在这一点上，我认为投资者应该对 DeepSeek 的声明持怀疑态度。关于其构建模型所用成本的疑虑很大，并且显然有证据表明它借用了 OpenAI 的模型。</p>
<p>在这种情况下，英伟达股票的抛售看起来是一个很好的买入机会。仍然有大量的 AI 基础设施支出计划，我认为 DeepSeek 的声明不会减缓这一进程。</p>
<p>根据分析师对 2025 年的预估，英伟达的前瞻市盈率（P/E）为 27，前瞻市盈增长比率（PEG）低于 0.85，这只股票看起来很有吸引力。PEG 比率低于 1 的正 PEG 股票通常被视为被低估，而成长股的 PEG 通常远高于此。对于那些一直在等待买入英伟达的投资者来说，这是他们的机会。</p>

英伟达

<p>DeepSeek 是一家中国人工智能公司，声称仅用 560 万美元开发了一种大型语言模型（LLM），这引发了对英伟达的担忧，因为其 GPU 对人工智能基础设施至关重要。如果 DeepSeek 的说法属实，可能会减少对英伟达产品的需求。然而，关于 DeepSeek 的成本和可能从 OpenAI 窃取知识产权的疑虑也随之出现。尽管如此，一些分析师认为，人工智能开发效率的提高可能会导致对 GPU 的整体需求增加，这与杰文斯悖论相一致，该悖论认为，成本降低可以推动消费增加</p>

<p>DeepSeek, a Chinese artificial intelligence (AI) company that develops large language models (LLMs), turned the world of AI on its head recently when it claimed that it spent just $5.6 million (note this is million, not billion) on computing power to develop its base AI model. That would be a fraction of what U.S. companies have been spending on computing power to build their AI models. And demand for infrastructure to power AI software is expected to be immense.</p>
<div class="lb-trans"><p>DeepSeek 是一家中国人工智能（AI）公司，专注于开发大型语言模型（LLMs），最近声称其在计算能力上的支出仅为 560 万美元（注意这是百万，而不是十亿），这让整个 AI 领域为之一震。这一支出仅是美国公司在构建其 AI 模型时所花费的计算能力的一小部分。而对支持 AI 软件的基础设施的需求预计将是巨大的。</p>
</div><p>For example, <strong>Microsoft</strong> plans to spend $80 billion building out AI-capable data centers this year. Historically, about half of the spending on data centers goes toward servers. <strong>Meta Platforms</strong>, meanwhile, announced it would spend $65 billion this year on AI development, while the recently announced Stargate project backed by <strong>Oracle</strong>, OpenAI, and <strong>Softbank</strong> has plans to spend $500 billion on AI infrastructure over the next several years.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，<strong>微软</strong> 计划在今年花费 800 亿美元建设具备 AI 能力的数据中心。历史上，数据中心支出的约一半用于服务器。与此同时，<strong>Meta Platforms</strong> 宣布今年将在 AI 开发上投入 650 亿美元，而最近由 <strong>Oracle</strong>、OpenAI 和 <strong>软银</strong> 支持的 Stargate 项目计划在未来几年内在 AI 基础设施上花费 5000 亿美元。</p>
</div><p>The claim that DeepSeek could build an LLM so cheaply sent shock waves through the markets last week, and <strong>Nvidia</strong>(NVDA -2.57%) was the biggest loser. Nvidia's graphics processing units (GPUs) are central to the tech world's AI infrastructure buildout as they are the primary source of the specific type of rapid computing power that AI systems require. The market's logic was simple: If DeepSeek can create an LLM chatbot on par with (or better than) ChatGPT or Meta's Llama using far less processing power, that does not bode well for GPU demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>DeepSeek 声称能够以如此低的成本构建 LLM 的消息上周在市场上引起了震动，<strong>英伟达</strong>（NVDA -2.57%）成为最大的受害者。英伟达的图形处理单元（GPU）是科技界 AI 基础设施建设的核心，因为它们是 AI 系统所需的特定类型快速计算能力的主要来源。市场的逻辑很简单：如果 DeepSeek 能够以远低于处理能力的情况下创建与 ChatGPT 或 Meta 的 Llama 相当（或更好的）LLM 聊天机器人，这对 GPU 的需求将是个坏消息。</p>
</div><p>In the U.S., tech companies have been using steadily more GPUs to develop each new iteration of their AI models. For example, Meta is deploying 160,000 GPUs to train Llama 4 -- 10 times as many as it used to train Llama 3. Elon Musk's xAI, meanwhile, used 20,000 GPUs to train its Grok 2 model, while for Grok 3, it used 100,000 GPUs for phase 1 of its training, then boosted it to 200,000 for phase 2.</p>
<div class="lb-trans"><p>在美国，科技公司在开发每个新版本的 AI 模型时使用的 GPU 数量稳步增加。例如，Meta 正在部署 16 万个 GPU 来训练 Llama 4——是训练 Llama 3 时使用的数量的 10 倍。与此同时，埃隆·马斯克的 xAI 使用了 2 万个 GPU 来训练其 Grok 2 模型，而在 Grok 3 的第一阶段训练中使用了 10 万个 GPU，随后在第二阶段增加到 20 万个。</p>
</div><p>If effective models can be built using much less computing power, that could potentially be bad news for Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果能够使用更少的计算能力构建有效的模型，这对英伟达来说可能是个坏消息。</p>
</div><h2>Questionable costs and potential theft</h2>
<div class="lb-trans"><h2>成本的可疑性和潜在盗窃</h2>
</div><p>While DeepSeek's chatbot is widely viewed as being very good, there is no verification about how much it actually spent on computing power, how many GPUs it used, or which particular models they were. The company claims it used a little more than 2,000 GPUs to train its model and that it had access to 10,000 older Nvidia A100 GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 DeepSeek 的聊天机器人被广泛认为非常优秀，但关于其实际在计算能力上花费了多少、使用了多少 GPU 以及具体使用了哪些模型并没有验证。该公司声称它使用了略多于 2000 个 GPU 来训练其模型，并且它可以访问 10000 个较旧的英伟达 A100 GPU。</p>
</div><p>Some experts do not believe it. Alexandr Wang, CEO of Scale AI, has said in interviews that it was his understanding that DeepSeek had access to about 50,000 more advanced Nvidia H100 chips, but that it can't say so publicly because U.S. regulations forbid their export to China. There is a belief that China is getting high-end Nvidia chips through Singapore. Nvidia's H100 chips cost $25,000 each, so 50,000 chips would have cost $1.25 billion. That's far higher than the asserted development price tag of $5.6 million.</p>
<div class="lb-trans"><p>一些专家对此表示怀疑。Scale AI 的首席执行官 Alexandr Wang 在采访中表示，他了解到 DeepSeek 大约有 50000 个更先进的英伟达 H100 芯片的使用权，但由于美国法规禁止将其出口到中国，因此无法公开说明。人们相信中国通过新加坡获得了高端英伟达芯片。英伟达的 H100 芯片每个售价 25000 美元，因此 50000 个芯片的成本将达到 12.5 亿美元。这远高于其声称的 560 万美元的开发成本。</p>
</div><p>SemiAnalysis analyst Dylan Patel has estimated that DeepSeek and its parent company, Chinese hedge fund High-Flyer, have access to tens of thousands of Nvidia GPUs and have spent well north of $500 million on GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>SemiAnalysis 分析师 Dylan Patel 估计，DeepSeek 及其母公司中国对冲基金 High-Flyer 拥有数万台英伟达 GPU，并在 GPU 上的支出远超 5 亿美元。</p>
</div><p>Meanwhile, OpenAI has recently said that it has proof that DeepSeek was trained in part by extracting data from ChatGPT's model. Microsoft, an OpenAI investor, has found examples of data exfiltration through OpenAI developer accounts linked to DeepSeek. By extracting data from an established model, a company would be able to train a new model at a much lower cost through a process called distillation. Top White House AI advisor David Sacks has said that intellectual property theft may have indeed occurred, saying there was substantial evidence of it.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，OpenAI 最近表示，他们有证据表明 DeepSeek 部分是通过提取 ChatGPT 模型的数据进行训练的。作为 OpenAI 投资者的微软发现了通过与 DeepSeek 相关的 OpenAI 开发者账户进行数据外泄的例子。通过从一个已建立的模型中提取数据，一家公司能够通过一种称为蒸馏的过程以更低的成本训练一个新模型。白宫首席 AI 顾问 David Sacks 表示，知识产权盗窃可能确实发生了，并称有大量证据支持这一说法。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDU3MzAvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F805730%2Fgettyimages-1204583606.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>Jevons paradox</h2>
<div class="lb-trans"><h2>杰文斯悖论</h2>
</div><p>While there is a lot of doubt surrounding DeepSeek's cost claims, and it appears that it could have gotten a leg up in its model's development by distilling data from OpenAI, there is also an argument to be made that even if DeepSeek was able to develop an AI model at a much cheaper price, that wouldn't necessarily hurt Nvidia. Jevons paradox is an economic theory that posits that when a resource becomes more efficient and costs are lowered, those lower costs lead to more consumption of the resource, and thus, the higher efficiency doesn't negatively impact overall demand. With AI, the belief is that lower computing costs will increase the technology's adoption.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管对 DeepSeek 的成本声明存在很多怀疑，并且看起来它可能通过从 OpenAI 提取数据来获得了模型开发的优势，但也可以提出一个论点，即即使 DeepSeek 能够以更低的价格开发 AI 模型，这也不一定会对英伟达造成伤害。杰文斯悖论是一种经济理论，认为当一种资源变得更高效且成本降低时，这些较低的成本会导致对该资源的消费增加，因此更高的效率不会对整体需求产生负面影响。在 AI 领域，人们相信较低的计算成本将增加技术的采用。</p>
</div><p>Upon initially hearing of DeepSeek's cost claims, Microsoft CEO Satya Nadella tweeted: &#34;Jevons paradox strikes again! As AI gets more efficient and accessible, we will see its use skyrocket, turning it into a commodity we just can't get enough of!&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>在最初听到 DeepSeek 的成本声明时，微软首席执行官萨提亚·纳德拉在推特上发文称：“杰文斯悖论再次出现！随着 AI 变得更加高效和可获取，我们将看到其使用量激增，成为我们无法满足的商品！”</p>
</div><p>A number of Wall Street analyst firms, meanwhile, have said that this could be a good thing for Nvidia. That group includes Cantor Fitzgerald, which said that this will lead to the AI industry wanting more computing power, not less.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，许多华尔街分析师公司表示，这对英伟达可能是个好消息。这个群体包括 Cantor Fitzgerald，他们表示这将导致 AI 行业需要更多的计算能力，而不是更少。</p>
</div><h2>Is it time to buy the dip in Nvidia?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>现在是买入英伟达的好时机吗？</h2>
</div><p>At this point, I think investors should be skeptical of DeepSeek's claims. There is a lot of doubt about the costs used to build its model, and apparent evidence that it piggybacked off of OpenAI's model.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这一点上，我认为投资者应该对 DeepSeek 的声明持怀疑态度。关于其构建模型所用成本的疑虑很大，并且显然有证据表明它借用了 OpenAI 的模型。</p>
</div><p>In that light, the sell-off in Nvidia stock looks like a great buying opportunity. There is still a lot of AI infrastructure spending planned, and I don't think DeepSeek's claims are going to slow it down.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这种情况下，英伟达股票的抛售看起来是一个很好的买入机会。仍然有大量的 AI 基础设施支出计划，我认为 DeepSeek 的声明不会减缓这一进程。</p>
</div><p>Trading at a forward price-to-earnings (P/E) ratio of 27 based on analysts' 2025 estimates and a forward price/earnings-to-growth ratio (PEG) of under 0.85, the stock looks like a bargain. Stocks with positive PEG ratios below 1 are typically viewed as undervalued, and growth stocks often have PEGs much higher than that. For investors who have been waiting for a dip to buy Nvidia, this is their chance.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据分析师对 2025 年的预估，英伟达的前瞻市盈率（P/E）为 27，前瞻市盈增长比率（PEG）低于 0.85，这只股票看起来很有吸引力。PEG 比率低于 1 的正 PEG 股票通常被视为被低估，而成长股的 PEG 通常远高于此。对于那些一直在等待买入英伟达的投资者来说，这是他们的机会。</p>
</div>

Is Nvidia in Deep Trouble Due to DeepSeek?

- DeepSeek 声称仅花费 560 万美元开发 AI 模型，远低于美国公司支出。  
- 该公司被指可能通过提取 ChatGPT 数据降低成本，存在知识产权盗窃的疑虑。  
- 尽管存在争议，分析师认为 AI 需求仍将增长，可能利好 Nvidia。

英伟达因为 DeepSeek 陷入严重困境了吗？