<p>或許沒有哪隻股票像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 那樣受到來自深度求索的消息的深遠影響。從某種意義上説，深度求索通過宣佈其 H800 加速器以不到 600 萬美元的成本訓練其模型，驗證了其主導地位。這個成本只是 OpenAI 在 ChatGPT 開發上花費的數億美元的一小部分。</p>
<p>然而，這則消息對 Nvidia 加速器的需求提出了質疑。低成本的人工智能可能會增加對該技術的需求，這可能會對 Nvidia 有所幫助。</p>
<p>不過，如果實體可以在更便宜的技術上構建人工智能模型，他們可能就不需要為其頂級人工智能芯片支付高價。</p>
<p>知道這一點後，投資者可能會想知道如何在未來更好地投資 Nvidia 股票。在本文中，三位 Motley Fool 的貢獻者將分享他們對 Nvidia 的看法以及投資者接下來應該做什麼。</p>
<h2>長期投資者明智的做法是忽略深度求索的噪音</h2>
<p><strong>Jake Lerch:</strong> 關於 Nvidia，我對最近的深度求索人工智能公告並沒有太大反應。</p>
<p>首先，我對這個消息持有健康的懷疑態度。誠然，一些人工智能專家對發佈的開源代碼給予了讚揚，認為這是一個令人印象深刻且重要的突破。</p>
<p>然而，關於使用了多少 Nvidia GPU 來訓練這個新模型仍然存在疑問。但請記住，美國政府對 Nvidia GPU 實施了出口限制，特別是為了防止中國利益獲得這些技術。</p>
<p>換句話説，不要期待關於深度求索是如何構建的以及其目的的完全透明。</p>
<p>無論如何，Nvidia 作為設計最佳人工智能芯片的領先者的地位依然穩固。此外，人工智能革命的下一步並不是誰將構建下一個偉大的大型語言模型 (LLM)。</p>
<p>相反，投資者應該關注更大的圖景：人工智能驅動的工具和應用有望在整個經濟中帶來實際的生產力提升。物流、醫療、金融以及其他每個行業都可能在人工智能革命的推動下創造更多的銷售和利潤。</p>
<p>此外，這一突破，無論如何，都不會減輕對更好、更快芯片的需求。畢竟，如果過去四十年的技術革命教會了我們什麼，那就是沒有人想被困在過時的技術中。人們、公司和政府總是渴望為更新、更快的計算能力付出代價。</p>
<p>記住：世界對撥號上網並不滿意，我們也不會對 Nvidia A100s 滿意。該公司將繼續通過改進芯片進行創新，比如其最新的 Blackwell。我相信這些芯片將帶來超越深度求索的創新。</p>
<h2>Nvidia 的股票在僅僅想到減少人工智能支出時暴跌</h2>
<p><strong>Justin Pope</strong> <strong>:</strong> 對於 Nvidia 的股東來説，這一週相當緊張。在深度求索這家中國人工智能公司最近讓華爾街陷入混亂後，Nvidia 的股票暴跌了兩位數。深度求索聲稱其人工智能模型在性能上與 OpenAI 的相似，同時是開源的（對開發者免費提供），訓練和運營的成本顯著降低。</p>
<p>更具體地説，深度求索聲稱它使用 2048 個 Nvidia H800 GPU 訓練了其 V3（聊天）人工智能模型，成本約為 550 萬美元。考慮到 OpenAI 和谷歌（由 <strong>Alphabet</strong> 擁有）等人工智能公司在 Nvidia 的優越 H100 芯片上花費的數千萬美元，這將是一個了不起的成就。該公司將這一成就歸功於軟件工程，傾向於通過效率而非硬件來實現所需的性能。</p>
<p>人們擔心，隨着其他公司複製深度求索的技術，Nvidia 的 GPU 銷售可能會降温。Nvidia 依賴少數幾家人工智能超大規模公司來獲得相當一部分收入。</p>
<p>多位行業專家對 550 萬美元的訓練成本持高度懷疑態度。雖然 Nvidia 聲稱深度求索在芯片出口限制的參數內運作，但一些人質疑這一數字是否排除了額外成本，或者該模型是否真的從零開始開發。儘管如此，深度求索在效率方面的突破似乎更為可信。由於其模型是開源的，任何人都可以看到該公司是如何做到的，並且也可以進行測試。此外，深度求索的定價大幅低於 OpenAI。其 R1（推理）模型的 API 輸出每百萬個令牌僅需 2.19 美元，而 ChatGPT 的 o1 則為 60 美元。</p>
<p>對 Nvidia 來説，底線是現在可能還為時已晚。像 <strong>Microsoft</strong> 這樣的科技公司仍然無法滿足其人工智能需求，因此這些鉅額的人工智能投資不太可能在一夜之間消失。Nvidia 的業務應該仍然強勁。然而，隨着時間的推移，如果通過軟件工程的效率能夠延長現有人工智能芯片的使用壽命，成本效率的推動可能會影響 GPU 的需求。</p>
<p>這無疑使得 Nvidia 在未來的股票風險比幾周前更高。它仍然是可以購買的最佳人工智能股票之一，但為了降低風險，考慮採用定投和多元化投資組合。</p>
<h2>在這隻人工智能加速器股票上減緩你的熱情</h2>
<p><strong>Will Healy</strong> <strong>:</strong> 在深度求索的消息之後，投資 Nvidia 的挑戰歸結為一個屬性：競爭優勢。</p>
<p>自 2023 年春季 OpenAI 揭示 Nvidia 人工智能加速器為 GPT-4 提供動力以來，Nvidia 的財務和股票一直表現火爆。那時，Nvidia 的競爭對手沒有提供替代方案。Nvidia 的加速器及其相應的 CUDA 軟件仍遠遠領先於競爭對手的產品。</p>
<p>確實，對最先進加速器的需求不太可能消失，一旦分析師深入研究 DeepSeek 的突破，Nvidia 的競爭優勢可能會保持不變。此外，DeepSeek 並沒有離開 Nvidia 的生態系統來訓練其模型，這對公司來説是個好兆頭。</p>
<p>然而，強勁的需求使其最先進的 H200 加速器價格超過了 30,000 美元。如果高端需求下降，這可能迫使 Nvidia 降低該技術的價格。</p>
<p>這令人擔憂，因為設計加速器的數據中心部門在 2025 財年頭九個月（截至 2024 年 10 月 27 日）佔公司收入的 87%。此外，在此期間的 910 億美元收入同比增長了 135%。</p>
<p>儘管如此，如果這一最新發展削弱了其定價能力，這可能意味着每單位的收入顯著降低，這將可能減緩或甚至逆轉 Nvidia 的收入增長。</p>
<p>此外，估值顯示 Nvidia 股票可能還有很大的下跌空間。許多投資者可能會忽視這個問題，因為 47 的市盈率對於一家快速增長的公司來説可以説是偏低。不幸的是，46 的市淨率遠高於 AMD 的 3 倍賬面價值倍數。在收入增長放緩的環境中，投資者可能會質疑這一賬面價值倍數。</p>
<p>此外，自 2018 年以來，Nvidia 的股價已經兩次下跌超過 50%，這提醒我們 Nvidia 的勢頭可能迅速轉向負面。</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 數據來源於 YCharts</p>
<p>現在假設 DeepSeek 的突破將導致股價再次下跌為時尚早，即使真的發生，Nvidia 也不太可能失去其整體競爭優勢。不過，考慮到可能的顯著下行風險，現在可能不是持有 Nvidia 股票過大頭寸的好時機。</p>

深度求索

英偉達

<p>最近深度求索的公告引發了人們對英偉達股票的擔憂，因為該公司聲稱能夠以英偉達技術成本的一小部分提供人工智能性能。儘管一些專家對深度求索的效率聲明持懷疑態度，但低成本人工智能解決方案的潛力可能會影響英偉達的 GPU 銷售。投資者被建議關注人工智能應用的長期前景，因為儘管面臨競爭，對先進芯片的需求預計仍將持續。文章中提供了三種關於英偉達未來的觀點，考慮到這些發展</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>或許沒有哪隻股票像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 那樣受到來自深度求索的消息的深遠影響。從某種意義上説，深度求索通過宣佈其 H800 加速器以不到 600 萬美元的成本訓練其模型，驗證了其主導地位。這個成本只是 OpenAI 在 ChatGPT 開發上花費的數億美元的一小部分。</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，這則消息對 Nvidia 加速器的需求提出了質疑。低成本的人工智能可能會增加對該技術的需求，這可能會對 Nvidia 有所幫助。</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>不過，如果實體可以在更便宜的技術上構建人工智能模型，他們可能就不需要為其頂級人工智能芯片支付高價。</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>知道這一點後，投資者可能會想知道如何在未來更好地投資 Nvidia 股票。在本文中，三位 Motley Fool 的貢獻者將分享他們對 Nvidia 的看法以及投資者接下來應該做什麼。</p>
</div><h2>Long-term investors would be wise to tune out the DeepSeek noise</h2>
<div class="lb-trans"><h2>長期投資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> 關於 Nvidia，我對最近的深度求索人工智能公告並沒有太大反應。</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，我對這個消息持有健康的懷疑態度。誠然，一些人工智能專家對發佈的開源代碼給予了讚揚，認為這是一個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，關於使用了多少 Nvidia GPU 來訓練這個新模型仍然存在疑問。但請記住，美國政府對 Nvidia GPU 實施了出口限制，特別是為了防止中國利益獲得這些技術。</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>換句話説，不要期待關於深度求索是如何構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>無論如何，Nvidia 作為設計最佳人工智能芯片的領先者的地位依然穩固。此外，人工智能革命的下一步並不是誰將構建下一個偉大的大型語言模型 (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，投資者應該關注更大的圖景：人工智能驅動的工具和應用有望在整個經濟中帶來實際的生產力提升。物流、醫療、金融以及其他每個行業都可能在人工智能革命的推動下創造更多的銷售和利潤。</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，這一突破，無論如何，都不會減輕對更好、更快芯片的需求。畢竟，如果過去四十年的技術革命教會了我們什麼，那就是沒有人想被困在過時的技術中。人們、公司和政府總是渴望為更新、更快的計算能力付出代價。</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>記住：世界對撥號上網並不滿意，我們也不會對 Nvidia A100s 滿意。該公司將繼續通過改進芯片進行創新，比如其最新的 Blackwell。我相信這些芯片將帶來超越深度求索的創新。</p>
</div><h2>Nvidia's stock plunged at the mere thought of reduced AI spending</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的股票在僅僅想到減少人工智能支出時暴跌</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> 對於 Nvidia 的股東來説，這一週相當緊張。在深度求索這家中國人工智能公司最近讓華爾街陷入混亂後，Nvidia 的股票暴跌了兩位數。深度求索聲稱其人工智能模型在性能上與 OpenAI 的相似，同時是開源的（對開發者免費提供），訓練和運營的成本顯著降低。</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>更具體地説，深度求索聲稱它使用 2048 個 Nvidia H800 GPU 訓練了其 V3（聊天）人工智能模型，成本約為 550 萬美元。考慮到 OpenAI 和谷歌（由 <strong>Alphabet</strong> 擁有）等人工智能公司在 Nvidia 的優越 H100 芯片上花費的數千萬美元，這將是一個了不起的成就。該公司將這一成就歸功於軟件工程，傾向於通過效率而非硬件來實現所需的性能。</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>人們擔心，隨着其他公司複製深度求索的技術，Nvidia 的 GPU 銷售可能會降温。Nvidia 依賴少數幾家人工智能超大規模公司來獲得相當一部分收入。</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>多位行業專家對 550 萬美元的訓練成本持高度懷疑態度。雖然 Nvidia 聲稱深度求索在芯片出口限制的參數內運作，但一些人質疑這一數字是否排除了額外成本，或者該模型是否真的從零開始開發。儘管如此，深度求索在效率方面的突破似乎更為可信。由於其模型是開源的，任何人都可以看到該公司是如何做到的，並且也可以進行測試。此外，深度求索的定價大幅低於 OpenAI。其 R1（推理）模型的 API 輸出每百萬個令牌僅需 2.19 美元，而 ChatGPT 的 o1 則為 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>對 Nvidia 來説，底線是現在可能還為時已晚。像 <strong>Microsoft</strong> 這樣的科技公司仍然無法滿足其人工智能需求，因此這些鉅額的人工智能投資不太可能在一夜之間消失。Nvidia 的業務應該仍然強勁。然而，隨着時間的推移，如果通過軟件工程的效率能夠延長現有人工智能芯片的使用壽命，成本效率的推動可能會影響 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>這無疑使得 Nvidia 在未來的股票風險比幾周前更高。它仍然是可以購買的最佳人工智能股票之一，但為了降低風險，考慮採用定投和多元化投資組合。</p>
</div><h2>Decelerate your enthusiasm in this AI accelerator stock</h2>
<div class="lb-trans"><h2>在這隻人工智能加速器股票上減緩你的熱情</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後，投資 Nvidia 的挑戰歸結為一個屬性：競爭優勢。</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 人工智能加速器為 GPT-4 提供動力以來，Nvidia 的財務和股票一直表現火爆。那時，Nvidia 的競爭對手沒有提供替代方案。Nvidia 的加速器及其相應的 CUDA 軟件仍遠遠領先於競爭對手的產品。</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>確實，對最先進加速器的需求不太可能消失，一旦分析師深入研究 DeepSeek 的突破，Nvidia 的競爭優勢可能會保持不變。此外，DeepSeek 並沒有離開 Nvidia 的生態系統來訓練其模型，這對公司來説是個好兆頭。</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，強勁的需求使其最先進的 H200 加速器價格超過了 30,000 美元。如果高端需求下降，這可能迫使 Nvidia 降低該技術的價格。</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>這令人擔憂，因為設計加速器的數據中心部門在 2025 財年頭九個月（截至 2024 年 10 月 27 日）佔公司收入的 87%。此外，在此期間的 910 億美元收入同比增長了 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>儘管如此，如果這一最新發展削弱了其定價能力，這可能意味着每單位的收入顯著降低，這將可能減緩或甚至逆轉 Nvidia 的收入增長。</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，估值顯示 Nvidia 股票可能還有很大的下跌空間。許多投資者可能會忽視這個問題，因為 47 的市盈率對於一家快速增長的公司來説可以説是偏低。不幸的是，46 的市淨率遠高於 AMD 的 3 倍賬面價值倍數。在收入增長放緩的環境中，投資者可能會質疑這一賬面價值倍數。</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 年以來，Nvidia 的股價已經兩次下跌超過 50%，這提醒我們 Nvidia 的勢頭可能迅速轉向負面。</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 數據來源於 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>現在假設 DeepSeek 的突破將導致股價再次下跌為時尚早，即使真的發生，Nvidia 也不太可能失去其整體競爭優勢。不過，考慮到可能的顯著下行風險，現在可能不是持有 Nvidia 股票過大頭寸的好時機。</p>
</div>

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

- Nvidia 股價因 DeepSeek 新聞大幅下跌，投資者感到壓力。  
- DeepSeek 聲稱其 AI 模型訓練成本僅為 5.5 百萬美元，質疑 Nvidia 的市場需求。  
- 儘管面臨挑戰，Nvidia 的競爭優勢和市場需求仍可能保持。

深度求索的突破是利好還是利空英偉達的股票？你應該瞭解的三種觀點