<p><strong>英偉達</strong>(NVDA 8.93%) 在 1 月 27 日星期一創造了股市歷史，但並不是好的一種。由於對中國初創公司 DeepSeek 的人工智能 (AI) 模型的擔憂，這家芯片製造商的股價下跌了 17%。這一暴跌抹去了 5890 億美元的市值，創下了任何公司單日最大損失的紀錄。</p>
<p>是什麼引發了這次崩盤？儘管美國政府禁止英偉達向中國出口其最先進的 AI 芯片，但 DeepSeek 據稱創建了一個大型語言模型，其性能與美國更復雜的模型相媲美。該公司還聲稱，在花費更少資金的情況下訓練了該模型，並且沒有使用最先進的英偉達芯片。</p>
<p>這一消息對英偉達的股東來説是災難性的，因為股價急劇下跌。但許多華爾街分析師認為，這一拋售是過度反應，為投資者創造了期待已久的買入機會。</p>
<h2>為什麼 DeepSeek 的突破性 AI 模型導致英偉達股價崩潰</h2>
<p>DeepSeek 上週發佈了一篇研究論文，聲稱其 R1 推理模型在某些基準測試中與 OpenAI 的 o1 問題解決模型的性能相當。這家中國初創公司還聲稱，訓練這個大型語言模型的花費不到 600 萬美元，並表示僅使用 2048 個英偉達 H800 圖形處理單元 (GPU) 完成了訓練。重要的是，H800 GPU 是專門設計以符合出口限制的。</p>
<p>相比之下，OpenAI 在訓練其 GPT-4 模型時花費超過 1 億美元，並使用了更強大的英偉達 H100 GPU。該公司沒有披露確切的數量，但分析師估計 OpenAI 使用了超過 10,000 個處理器來訓練 GPT-4。這個估計是合理的，因為 <strong>Meta Platforms</strong> 使用了 16,000 個英偉達 H100 GPU 來訓練其 Llama 3 模型，花費約 6000 萬美元。</p>
<p>這一情況對英偉達來説是令人擔憂的。如果 DeepSeek 使用更少、更弱的芯片訓練 R1，那麼美國公司理論上可以通過模仿中國 AI 初創公司採用的訓練技術來減少支出。反過來，像 <strong>亞馬遜</strong>、<strong>字母表</strong>、Meta Platforms 和 <strong>微軟</strong> 這樣的超大規模公司在未來幾年可能會在英偉達 GPU 上的支出低於之前的預期。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>DeepSeek 的突破可能為英偉達股東帶來一線希望</h2>
<p>雖然 DeepSeek 以令人印象深刻的效率訓練了其 R1 模型，但許多分析師將其視為積極的發展。他們認為這將加速人工智能的採用速度，推動對英偉達 GPU 的更大需求。此外，一些行業專家質疑 DeepSeek 關於成本和基礎設施的説法的有效性。</p>
<ul>
<li>Scale AI 的首席執行官 Alexandr Wang 認為 DeepSeek 擁有 50,000 個英偉達 H100 GPU，但在其研究論文中沒有討論這些芯片，因為它們違反了美國出口管制。H100 是目前廣泛可用的第二強大的英偉達 GPU，價格非常昂貴。如果 DeepSeek 確實擁有那麼多 H100，他們可能低估了模型訓練的成本。</li>
<li><strong>晨星</strong> 的 Brian Colello 在 DeepSeek 消息發佈後維持了對英偉達股票 130 美元的目標價。他在給客户的報告中寫道：“我們懷疑領先的雲供應商和 AI 開發者會暫停他們的計劃。我們仍然認為科技公司會繼續購買他們能買到的所有 GPU，作為這場 AI 淘金熱的一部分。”</li>
<li>Wedbush Securities 的 Dan Ives 表示，股市對這一消息的反應 “完全錯誤”。根據與約 25 家科技公司的討論，Ives 認為美國的 AI 支出不會受到 DeepSeek 最近報告的影響。他認為，較便宜的訓練將加速 AI 的採用，並將此次拋售視為過去十年中最佳的買入機會之一。Wedbush 將英偉達的目標價維持在每股 175 美元。</li>
<li>Moor Insights &amp; Strategy 的 Patrick Moorhead 認為，英偉達 GPU 的需求將持續增加，直到公司實現人工通用智能 (AGI)。他還認為，DeepSeek 採用的新型訓練方法將通過降低成本加速 AI 的採用。Moorhead 認為這是一件好事，因為這將更快地創造出新的應用場景。</li>
<li><strong>伯恩斯坦</strong> 的 Stacy Rasgon 認為 DeepSeek 低估了與其 R1 模型相關的訓練成本。然而，他認為其高效的訓練方法是件好事。在接受 CNBC 採訪時，Rasgon 表示，這種情況是傑文斯悖論的一個例子，這是一種經濟原則，即新技術的成本下降被隨之而來的需求增加所抵消。伯恩斯坦將英偉達的目標價維持在每股 175 美元。</li>
<li>Fundstrat Global Advisors 的 Tom Lee 稱股市的下跌是過度反應，並將這種情況與 COVID-19 爆發後的拋售進行了比較。他告訴 CNBC：“英偉達的這次回調將被證明是一個買入機會。”</li>
</ul>
<p>投資者應記住，DeepSeek 的情況正在迅速發展，分析師的觀點可能會發生變化。Meta Platforms 和微軟定於 1 月 29 日發佈財務業績，隨後是字母表和亞馬遜在 2 月 4 日發佈。當這些公司的管理團隊召開季度財報電話會議時，市場可能會獲得更多的清晰度。</p>
<p>然而，目前幾位分析師認為 DeepSeek 的突破對英偉達 GPU 的長期需求影響不大。從這個意義上説，儘管這一消息對英偉達的股東來説是災難性的，但它也有一線希望：今天的英偉達股票比上週便宜得多，這為潛在投資者創造了一個引人注目的買入機會。</p>
<p>事實上，在關注該公司的 39 位分析師中——其中 8 位在過去兩天更新了他們的預測——英偉達的平均目標價為每股 177 美元。這意味着其當前股價 118 美元有 50% 的上漲空間。</p>

英偉達

<p>英偉達的股票在對中國初創公司 DeepSeek 的人工智能模型產生擔憂後暴跌 17%，市值蒸發了 5890 億美元。儘管股價下跌，分析師認為這是一種過度反應，建議這是一個買入機會。DeepSeek 聲稱其模型在使用更少資源的情況下可與 OpenAI 的模型相媲美，這引發了對未來英偉達 GPU 需求的擔憂。然而，許多分析師認為英偉達產品的需求將繼續增長，目標價格依然高企。他們認為，這種情況可能會加速人工智能的普及，最終在長期內使英偉達受益</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>英偉達</strong>(NVDA 8.93%) 在 1 月 27 日星期一創造了股市歷史，但並不是好的一種。由於對中國初創公司 DeepSeek 的人工智能 (AI) 模型的擔憂，這家芯片製造商的股價下跌了 17%。這一暴跌抹去了 5890 億美元的市值，創下了任何公司單日最大損失的紀錄。</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>是什麼引發了這次崩盤？儘管美國政府禁止英偉達向中國出口其最先進的 AI 芯片，但 DeepSeek 據稱創建了一個大型語言模型，其性能與美國更復雜的模型相媲美。該公司還聲稱，在花費更少資金的情況下訓練了該模型，並且沒有使用最先進的英偉達芯片。</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>這一消息對英偉達的股東來説是災難性的，因為股價急劇下跌。但許多華爾街分析師認為，這一拋售是過度反應，為投資者創造了期待已久的買入機會。</p>
</div><h2>Why DeepSeek's breakthrough AI model caused Nvidia stock to crash</h2>
<div class="lb-trans"><h2>為什麼 DeepSeek 的突破性 AI 模型導致英偉達股價崩潰</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 上週發佈了一篇研究論文，聲稱其 R1 推理模型在某些基準測試中與 OpenAI 的 o1 問題解決模型的性能相當。這家中國初創公司還聲稱，訓練這個大型語言模型的花費不到 600 萬美元，並表示僅使用 2048 個英偉達 H800 圖形處理單元 (GPU) 完成了訓練。重要的是，H800 GPU 是專門設計以符合出口限制的。</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 在訓練其 GPT-4 模型時花費超過 1 億美元，並使用了更強大的英偉達 H100 GPU。該公司沒有披露確切的數量，但分析師估計 OpenAI 使用了超過 10,000 個處理器來訓練 GPT-4。這個估計是合理的，因為 <strong>Meta Platforms</strong> 使用了 16,000 個英偉達 H100 GPU 來訓練其 Llama 3 模型，花費約 6000 萬美元。</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>這一情況對英偉達來説是令人擔憂的。如果 DeepSeek 使用更少、更弱的芯片訓練 R1，那麼美國公司理論上可以通過模仿中國 AI 初創公司採用的訓練技術來減少支出。反過來，像 <strong>亞馬遜</strong>、<strong>字母表</strong>、Meta Platforms 和 <strong>微軟</strong> 這樣的超大規模公司在未來幾年可能會在英偉達 GPU 上的支出低於之前的預期。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>DeepSeek's breakthrough may have a silver lining for Nvidia shareholders</h2>
<div class="lb-trans"><h2>DeepSeek 的突破可能為英偉達股東帶來一線希望</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>雖然 DeepSeek 以令人印象深刻的效率訓練了其 R1 模型，但許多分析師將其視為積極的發展。他們認為這將加速人工智能的採用速度，推動對英偉達 GPU 的更大需求。此外，一些行業專家質疑 DeepSeek 關於成本和基礎設施的説法的有效性。</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 的首席執行官 Alexandr Wang 認為 DeepSeek 擁有 50,000 個英偉達 H100 GPU，但在其研究論文中沒有討論這些芯片，因為它們違反了美國出口管制。H100 是目前廣泛可用的第二強大的英偉達 GPU，價格非常昂貴。如果 DeepSeek 確實擁有那麼多 H100，他們可能低估了模型訓練的成本。</li>
<li><strong>晨星</strong> 的 Brian Colello 在 DeepSeek 消息發佈後維持了對英偉達股票 130 美元的目標價。他在給客户的報告中寫道：“我們懷疑領先的雲供應商和 AI 開發者會暫停他們的計劃。我們仍然認為科技公司會繼續購買他們能買到的所有 GPU，作為這場 AI 淘金熱的一部分。”</li>
<li>Wedbush Securities 的 Dan Ives 表示，股市對這一消息的反應 “完全錯誤”。根據與約 25 家科技公司的討論，Ives 認為美國的 AI 支出不會受到 DeepSeek 最近報告的影響。他認為，較便宜的訓練將加速 AI 的採用，並將此次拋售視為過去十年中最佳的買入機會之一。Wedbush 將英偉達的目標價維持在每股 175 美元。</li>
<li>Moor Insights &amp; Strategy 的 Patrick Moorhead 認為，英偉達 GPU 的需求將持續增加，直到公司實現人工通用智能 (AGI)。他還認為，DeepSeek 採用的新型訓練方法將通過降低成本加速 AI 的採用。Moorhead 認為這是一件好事，因為這將更快地創造出新的應用場景。</li>
<li><strong>伯恩斯坦</strong> 的 Stacy Rasgon 認為 DeepSeek 低估了與其 R1 模型相關的訓練成本。然而，他認為其高效的訓練方法是件好事。在接受 CNBC 採訪時，Rasgon 表示，這種情況是傑文斯悖論的一個例子，這是一種經濟原則，即新技術的成本下降被隨之而來的需求增加所抵消。伯恩斯坦將英偉達的目標價維持在每股 175 美元。</li>
<li>Fundstrat Global Advisors 的 Tom Lee 稱股市的下跌是過度反應，並將這種情況與 COVID-19 爆發後的拋售進行了比較。他告訴 CNBC：“英偉達的這次回調將被證明是一個買入機會。”</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>投資者應記住，DeepSeek 的情況正在迅速發展，分析師的觀點可能會發生變化。Meta Platforms 和微軟定於 1 月 29 日發佈財務業績，隨後是字母表和亞馬遜在 2 月 4 日發佈。當這些公司的管理團隊召開季度財報電話會議時，市場可能會獲得更多的清晰度。</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，目前幾位分析師認為 DeepSeek 的突破對英偉達 GPU 的長期需求影響不大。從這個意義上説，儘管這一消息對英偉達的股東來説是災難性的，但它也有一線希望：今天的英偉達股票比上週便宜得多，這為潛在投資者創造了一個引人注目的買入機會。</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>事實上，在關注該公司的 39 位分析師中——其中 8 位在過去兩天更新了他們的預測——英偉達的平均目標價為每股 177 美元。這意味着其當前股價 118 美元有 50% 的上漲空間。</p>
</div>

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

- Nvidia 股價因 DeepSeek 的 AI 模型下跌 17%，市值蒸發 5890 億美元。  
- DeepSeek 聲稱其 R1 模型在某些基準上與 OpenAI 的模型相當，且訓練成本低。  
- 分析師認為此次股市反應過度，認為這是投資者的買入機會。

Motley Fool

英偉達股票投資者剛剛從 DeepSeek 那裏得到了壞消息，但某些華爾街分析師看到了積極的一面