<p>最近，人工智能行業因中國初創公司 DeepSeek 發佈了一款開源 AI 模型而受到震動，該模型能夠與美國公司的最佳 AI 模型競爭，儘管據稱訓練成本僅為 600 萬美元。雖然關於成本的説法可能被誇大或完全不真實，但 DeepSeek 模型似乎確實是個不錯的選擇。</p>
<p>雖然便宜且強大的 AI 模型對希望部署 AI 的公司來説是個好消息，但這對 <strong>英偉達</strong>(NVDA 8.93%) 來説可能是個壞消息。英偉達在強大 AI 加速器市場的主導地位依賴於一個假設：每一代 AI 模型在訓練和運行時都需要越來越多的計算能力。</p>
<p>DeepSeek 的突破引發了一些嚴肅的問題。這種不確定性導致英偉達的股票在週一大幅下跌，市值蒸發了數千億美元。</p>
<h2>另一個問題尚未解決</h2>
<p>一款能夠與 Open AI 和 Anthropic 的最佳模型抗衡的便宜 AI 模型本身不足以阻礙英偉達的增長故事。便宜且高效的 AI 模型可能會刺激更多需求，並最終在未來幾年推動 AI 加速器的銷售增長。前 <strong>英特爾</strong> 首席執行官 Pat Gelsinger 在 X 上的一篇帖子中表示：“計算遵循氣體法則。使其顯著便宜將擴大市場。” 如果便宜的 AI 模型不需要龐大的高性能圖形處理單元 (GPU) 集羣來訓練和運行，那麼這對英偉達來説可能不是負面消息，反而可能大大擴展 AI 的使用。</p>
<p>然而，還有另一個潛在問題。英偉達的數萬億美元估值建立在一個更重要的假設上：隨着計算資源的投入，AI 模型將繼續變得更強大。這在 AI 的早期階段確實是正確的，但可能不會再持續太久。</p>
<p>AI 公司在訓練 AI 模型所用的數據上已經基本耗盡，而新的 AI 模型在性能上不再有顯著的突破。Andreessen Horowitz 的創始人在去年底指出，改進速度正在放緩，AI 模型可能已經達到了瓶頸。</p>
<p>重要的是要記住大型語言模型 (LLMs) 的工作原理。最終，這些模型預測的是一串標記中的下一個標記。就這樣。沒有推理發生，只有推理的錯覺。雖然新技術可能會解鎖改進的性能，但可以理解的是，這類 AI 模型的能力會有一個上限。</p>
<p>便宜的 AI 模型與這種潛在的能力上限的結合將是英偉達股票的致命一擊。如果 AI 模型無論投入多少計算能力都停止了有意義的改進，而一款頂級模型可以在二流硬件上以低成本訓練，那麼這就是遊戲的結束。隨着 AI 泡沫的破裂，對英偉達昂貴 AI 加速器的需求可能會驟降。</p>
<p>即使在這種情況下，AI 仍然將是對找到良好用例的公司有用且可能改變遊戲規則的技術。然而，英偉達的 GPU 盈利模式將結束，科技巨頭們在 AI 數據中心投入數十億美元的投資可能永遠無法收回。</p>
<h2>高風險投資</h2>
<p>英偉達的市值仍超過 3 萬億美元。該公司正在銷售大量昂貴的數據中心 GPU，並創造出驚人的利潤，但這種估值依賴於兩個假設，這些假設開始看起來可能不成立。首先，AI 模型在訓練和運行時將需要不斷增長的計算能力；其次，它們的能力沒有上限。</p>
<p>DeepSeek 的便宜 AI 模型代表了英偉達增長故事中的一個重大裂縫。它本身不足以 derail AI 之王。然而，當便宜的 AI 模型與 AI 模型在此之後不會變得更強大的非常現實的前景結合在一起時，英偉達的天文市場價值的基礎就會崩潰。</p>
<p>我無法預測未來，你也無法預測，但圍繞 AI 行業未來的不確定性使得英偉達成為一隻極具風險的股票。</p>

英偉達

<p>最近，中國初創公司 DeepSeek 推出了一款具有競爭力的低成本 AI 模型，這引發了對英偉達股票的擔憂，該股票的價值已經顯著下降。該模型的效率挑戰了英偉達的假設，即 AI 的進步將需要不斷增加的計算能力。如果 AI 模型的能力達到瓶頸並且可以以低成本進行訓練，對英偉達高端 GPU 的需求可能會驟降，從而危及其 3 萬億美元的估值。儘管 AI 仍然具有變革性，但圍繞其未來的不確定性使得英偉達成為高風險投資</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，人工智能行業因中國初創公司 DeepSeek 發佈了一款開源 AI 模型而受到震動，該模型能夠與美國公司的最佳 AI 模型競爭，儘管據稱訓練成本僅為 600 萬美元。雖然關於成本的説法可能被誇大或完全不真實，但 DeepSeek 模型似乎確實是個不錯的選擇。</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>雖然便宜且強大的 AI 模型對希望部署 AI 的公司來説是個好消息，但這對 <strong>英偉達</strong>(NVDA 8.93%) 來説可能是個壞消息。英偉達在強大 AI 加速器市場的主導地位依賴於一個假設：每一代 AI 模型在訓練和運行時都需要越來越多的計算能力。</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 的突破引發了一些嚴肅的問題。這種不確定性導致英偉達的股票在週一大幅下跌，市值蒸發了數千億美元。</p>
</div><h2>Another shoe still must drop</h2>
<div class="lb-trans"><h2>另一個問題尚未解決</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>一款能夠與 Open AI 和 Anthropic 的最佳模型抗衡的便宜 AI 模型本身不足以阻礙英偉達的增長故事。便宜且高效的 AI 模型可能會刺激更多需求，並最終在未來幾年推動 AI 加速器的銷售增長。前 <strong>英特爾</strong> 首席執行官 Pat Gelsinger 在 X 上的一篇帖子中表示：“計算遵循氣體法則。使其顯著便宜將擴大市場。” 如果便宜的 AI 模型不需要龐大的高性能圖形處理單元 (GPU) 集羣來訓練和運行，那麼這對英偉達來説可能不是負面消息，反而可能大大擴展 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，還有另一個潛在問題。英偉達的數萬億美元估值建立在一個更重要的假設上：隨着計算資源的投入，AI 模型將繼續變得更強大。這在 AI 的早期階段確實是正確的，但可能不會再持續太久。</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 公司在訓練 AI 模型所用的數據上已經基本耗盡，而新的 AI 模型在性能上不再有顯著的突破。Andreessen Horowitz 的創始人在去年底指出，改進速度正在放緩，AI 模型可能已經達到了瓶頸。</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>重要的是要記住大型語言模型 (LLMs) 的工作原理。最終，這些模型預測的是一串標記中的下一個標記。就這樣。沒有推理發生，只有推理的錯覺。雖然新技術可能會解鎖改進的性能，但可以理解的是，這類 AI 模型的能力會有一個上限。</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 模型與這種潛在的能力上限的結合將是英偉達股票的致命一擊。如果 AI 模型無論投入多少計算能力都停止了有意義的改進，而一款頂級模型可以在二流硬件上以低成本訓練，那麼這就是遊戲的結束。隨着 AI 泡沫的破裂，對英偉達昂貴 AI 加速器的需求可能會驟降。</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>即使在這種情況下，AI 仍然將是對找到良好用例的公司有用且可能改變遊戲規則的技術。然而，英偉達的 GPU 盈利模式將結束，科技巨頭們在 AI 數據中心投入數十億美元的投資可能永遠無法收回。</p>
</div><h2>A high-risk investment</h2>
<div class="lb-trans"><h2>高風險投資</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>英偉達的市值仍超過 3 萬億美元。該公司正在銷售大量昂貴的數據中心 GPU，並創造出驚人的利潤，但這種估值依賴於兩個假設，這些假設開始看起來可能不成立。首先，AI 模型在訓練和運行時將需要不斷增長的計算能力；其次，它們的能力沒有上限。</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 模型代表了英偉達增長故事中的一個重大裂縫。它本身不足以 derail AI 之王。然而，當便宜的 AI 模型與 AI 模型在此之後不會變得更強大的非常現實的前景結合在一起時，英偉達的天文市場價值的基礎就會崩潰。</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>我無法預測未來，你也無法預測，但圍繞 AI 行業未來的不確定性使得英偉達成為一隻極具風險的股票。</p>
</div>

Here's the Worst-Case Scenario for Nvidia Stock

- 中國初創公司 DeepSeek 發佈的開源 AI 模型引發市場震盪。  
- 該模型以僅 600 萬美元的成本訓練，可能對 Nvidia 造成威脅。  
- Nvidia 的估值依賴於 AI 模型需不斷增加計算能力的假設，面臨重大不確定性。

英偉達股票的最壞情況