<p>DeepSeek 是一家中國人工智能（AI）公司，專注於開發大型語言模型（LLMs），最近聲稱其在計算能力上的支出僅為 560 萬美元（注意這是百萬，而不是十億），這讓整個 AI 領域為之一震。這一支出僅是美國公司在構建其 AI 模型時所花費的計算能力的一小部分。而對支持 AI 軟件的基礎設施的需求預計將是巨大的。</p>
<p>例如，<strong>微軟</strong> 計劃在今年花費 800 億美元建設具備 AI 能力的數據中心。歷史上，數據中心支出的約一半用於服務器。與此同時，<strong>Meta Platforms</strong> 宣佈今年將在 AI 開發上投入 650 億美元，而最近由 <strong>Oracle</strong>、OpenAI 和 <strong>軟銀</strong> 支持的 Stargate 項目計劃在未來幾年內在 AI 基礎設施上花費 5000 億美元。</p>
<p>DeepSeek 聲稱能夠以如此低的成本構建 LLM 的消息上週在市場上引起了震動，<strong>英偉達</strong>（NVDA -2.57%）成為最大的受害者。英偉達的圖形處理單元（GPU）是科技界 AI 基礎設施建設的核心，因為它們是 AI 系統所需的特定類型快速計算能力的主要來源。市場的邏輯很簡單：如果 DeepSeek 能夠以遠低於處理能力的情況下創建與 ChatGPT 或 Meta 的 Llama 相當（或更好的）LLM 聊天機器人，這對 GPU 的需求將是個壞消息。</p>
<p>在美國，科技公司在開發每個新版本的 AI 模型時使用的 GPU 數量穩步增加。例如，Meta 正在部署 16 萬個 GPU 來訓練 Llama 4——是訓練 Llama 3 時使用的數量的 10 倍。與此同時，埃隆·馬斯克的 xAI 使用了 2 萬個 GPU 來訓練其 Grok 2 模型，而在 Grok 3 的第一階段訓練中使用了 10 萬個 GPU，隨後在第二階段增加到 20 萬個。</p>
<p>如果能夠使用更少的計算能力構建有效的模型，這對英偉達來説可能是個壞消息。</p>
<h2>成本的可疑性和潛在盜竊</h2>
<p>雖然 DeepSeek 的聊天機器人被廣泛認為非常優秀，但關於其實際在計算能力上花費了多少、使用了多少 GPU 以及具體使用了哪些模型並沒有驗證。該公司聲稱它使用了略多於 2000 個 GPU 來訓練其模型，並且它可以訪問 10000 個較舊的英偉達 A100 GPU。</p>
<p>一些專家對此表示懷疑。Scale AI 的首席執行官 Alexandr Wang 在採訪中表示，他了解到 DeepSeek 大約有 50000 個更先進的英偉達 H100 芯片的使用權，但由於美國法規禁止將其出口到中國，因此無法公開説明。人們相信中國通過新加坡獲得了高端英偉達芯片。英偉達的 H100 芯片每個售價 25000 美元，因此 50000 個芯片的成本將達到 12.5 億美元。這遠高於其聲稱的 560 萬美元的開發成本。</p>
<p>SemiAnalysis 分析師 Dylan Patel 估計，DeepSeek 及其母公司中國對沖基金 High-Flyer 擁有數萬台英偉達 GPU，並在 GPU 上的支出遠超 5 億美元。</p>
<p>與此同時，OpenAI 最近表示，他們有證據表明 DeepSeek 部分是通過提取 ChatGPT 模型的數據進行訓練的。作為 OpenAI 投資者的微軟發現了通過與 DeepSeek 相關的 OpenAI 開發者賬户進行數據外泄的例子。通過從一個已建立的模型中提取數據，一家公司能夠通過一種稱為蒸餾的過程以更低的成本訓練一個新模型。白宮首席 AI 顧問 David Sacks 表示，知識產權盜竊可能確實發生了，並稱有大量證據支持這一説法。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>傑文斯悖論</h2>
<p>儘管對 DeepSeek 的成本聲明存在很多懷疑，並且看起來它可能通過從 OpenAI 提取數據來獲得了模型開發的優勢，但也可以提出一個論點，即即使 DeepSeek 能夠以更低的價格開發 AI 模型，這也不一定會對英偉達造成傷害。傑文斯悖論是一種經濟理論，認為當一種資源變得更高效且成本降低時，這些較低的成本會導致對該資源的消費增加，因此更高的效率不會對整體需求產生負面影響。在 AI 領域，人們相信較低的計算成本將增加技術的採用。</p>
<p>在最初聽到 DeepSeek 的成本聲明時，微軟首席執行官薩提亞·納德拉在推特上發文稱：“傑文斯悖論再次出現！隨着 AI 變得更加高效和可獲取，我們將看到其使用量激增，成為我們無法滿足的商品！”</p>
<p>與此同時，許多華爾街分析師公司表示，這對英偉達可能是個好消息。這個羣體包括 Cantor Fitzgerald，他們表示這將導致 AI 行業需要更多的計算能力，而不是更少。</p>
<h2>現在是買入英偉達的好時機嗎？</h2>
<p>在這一點上，我認為投資者應該對 DeepSeek 的聲明持懷疑態度。關於其構建模型所用成本的疑慮很大，並且顯然有證據表明它借用了 OpenAI 的模型。</p>
<p>在這種情況下，英偉達股票的拋售看起來是一個很好的買入機會。仍然有大量的 AI 基礎設施支出計劃，我認為 DeepSeek 的聲明不會減緩這一進程。</p>
<p>根據分析師對 2025 年的預估，英偉達的前瞻市盈率（P/E）為 27，前瞻市盈增長比率（PEG）低於 0.85，這隻股票看起來很有吸引力。PEG 比率低於 1 的正 PEG 股票通常被視為被低估，而成長股的 PEG 通常遠高於此。對於那些一直在等待買入英偉達的投資者來説，這是他們的機會。</p>

英偉達

<p>DeepSeek 是一家中國人工智能公司，聲稱僅用 560 萬美元開發了一種大型語言模型（LLM），這引發了對英偉達的擔憂，因為其 GPU 對人工智能基礎設施至關重要。如果 DeepSeek 的説法屬實，可能會減少對英偉達產品的需求。然而，關於 DeepSeek 的成本和可能從 OpenAI 竊取知識產權的疑慮也隨之出現。儘管如此，一些分析師認為，人工智能開發效率的提高可能會導致對 GPU 的整體需求增加，這與傑文斯悖論相一致，該悖論認為，成本降低可以推動消費增加</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 是一家中國人工智能（AI）公司，專注於開發大型語言模型（LLMs），最近聲稱其在計算能力上的支出僅為 560 萬美元（注意這是百萬，而不是十億），這讓整個 AI 領域為之一震。這一支出僅是美國公司在構建其 AI 模型時所花費的計算能力的一小部分。而對支持 AI 軟件的基礎設施的需求預計將是巨大的。</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>微軟</strong> 計劃在今年花費 800 億美元建設具備 AI 能力的數據中心。歷史上，數據中心支出的約一半用於服務器。與此同時，<strong>Meta Platforms</strong> 宣佈今年將在 AI 開發上投入 650 億美元，而最近由 <strong>Oracle</strong>、OpenAI 和 <strong>軟銀</strong> 支持的 Stargate 項目計劃在未來幾年內在 AI 基礎設施上花費 5000 億美元。</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 聲稱能夠以如此低的成本構建 LLM 的消息上週在市場上引起了震動，<strong>英偉達</strong>（NVDA -2.57%）成為最大的受害者。英偉達的圖形處理單元（GPU）是科技界 AI 基礎設施建設的核心，因為它們是 AI 系統所需的特定類型快速計算能力的主要來源。市場的邏輯很簡單：如果 DeepSeek 能夠以遠低於處理能力的情況下創建與 ChatGPT 或 Meta 的 Llama 相當（或更好的）LLM 聊天機器人，這對 GPU 的需求將是個壞消息。</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>在美國，科技公司在開發每個新版本的 AI 模型時使用的 GPU 數量穩步增加。例如，Meta 正在部署 16 萬個 GPU 來訓練 Llama 4——是訓練 Llama 3 時使用的數量的 10 倍。與此同時，埃隆·馬斯克的 xAI 使用了 2 萬個 GPU 來訓練其 Grok 2 模型，而在 Grok 3 的第一階段訓練中使用了 10 萬個 GPU，隨後在第二階段增加到 20 萬個。</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>如果能夠使用更少的計算能力構建有效的模型，這對英偉達來説可能是個壞消息。</p>
</div><h2>Questionable costs and potential theft</h2>
<div class="lb-trans"><h2>成本的可疑性和潛在盜竊</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>雖然 DeepSeek 的聊天機器人被廣泛認為非常優秀，但關於其實際在計算能力上花費了多少、使用了多少 GPU 以及具體使用了哪些模型並沒有驗證。該公司聲稱它使用了略多於 2000 個 GPU 來訓練其模型，並且它可以訪問 10000 個較舊的英偉達 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>一些專家對此表示懷疑。Scale AI 的首席執行官 Alexandr Wang 在採訪中表示，他了解到 DeepSeek 大約有 50000 個更先進的英偉達 H100 芯片的使用權，但由於美國法規禁止將其出口到中國，因此無法公開説明。人們相信中國通過新加坡獲得了高端英偉達芯片。英偉達的 H100 芯片每個售價 25000 美元，因此 50000 個芯片的成本將達到 12.5 億美元。這遠高於其聲稱的 560 萬美元的開發成本。</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 分析師 Dylan Patel 估計，DeepSeek 及其母公司中國對沖基金 High-Flyer 擁有數萬台英偉達 GPU，並在 GPU 上的支出遠超 5 億美元。</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>與此同時，OpenAI 最近表示，他們有證據表明 DeepSeek 部分是通過提取 ChatGPT 模型的數據進行訓練的。作為 OpenAI 投資者的微軟發現了通過與 DeepSeek 相關的 OpenAI 開發者賬户進行數據外泄的例子。通過從一個已建立的模型中提取數據，一家公司能夠通過一種稱為蒸餾的過程以更低的成本訓練一個新模型。白宮首席 AI 顧問 David Sacks 表示，知識產權盜竊可能確實發生了，並稱有大量證據支持這一説法。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>Jevons paradox</h2>
<div class="lb-trans"><h2>傑文斯悖論</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>儘管對 DeepSeek 的成本聲明存在很多懷疑，並且看起來它可能通過從 OpenAI 提取數據來獲得了模型開發的優勢，但也可以提出一個論點，即即使 DeepSeek 能夠以更低的價格開發 AI 模型，這也不一定會對英偉達造成傷害。傑文斯悖論是一種經濟理論，認為當一種資源變得更高效且成本降低時，這些較低的成本會導致對該資源的消費增加，因此更高的效率不會對整體需求產生負面影響。在 AI 領域，人們相信較低的計算成本將增加技術的採用。</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>在最初聽到 DeepSeek 的成本聲明時，微軟首席執行官薩提亞·納德拉在推特上發文稱：“傑文斯悖論再次出現！隨着 AI 變得更加高效和可獲取，我們將看到其使用量激增，成為我們無法滿足的商品！”</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>與此同時，許多華爾街分析師公司表示，這對英偉達可能是個好消息。這個羣體包括 Cantor Fitzgerald，他們表示這將導致 AI 行業需要更多的計算能力，而不是更少。</p>
</div><h2>Is it time to buy the dip in Nvidia?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>現在是買入英偉達的好時機嗎？</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>在這一點上，我認為投資者應該對 DeepSeek 的聲明持懷疑態度。關於其構建模型所用成本的疑慮很大，並且顯然有證據表明它借用了 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>在這種情況下，英偉達股票的拋售看起來是一個很好的買入機會。仍然有大量的 AI 基礎設施支出計劃，我認為 DeepSeek 的聲明不會減緩這一進程。</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>根據分析師對 2025 年的預估，英偉達的前瞻市盈率（P/E）為 27，前瞻市盈增長比率（PEG）低於 0.85，這隻股票看起來很有吸引力。PEG 比率低於 1 的正 PEG 股票通常被視為被低估，而成長股的 PEG 通常遠高於此。對於那些一直在等待買入英偉達的投資者來説，這是他們的機會。</p>
</div>

Is Nvidia in Deep Trouble Due to DeepSeek?

- DeepSeek 聲稱僅花費 560 萬美元開發 AI 模型，遠低於美國公司支出。  
- 該公司被指可能通過提取 ChatGPT 數據降低成本，存在知識產權盜竊的疑慮。  
- 儘管存在爭議，分析師認為 AI 需求仍將增長，可能利好 Nvidia。

英偉達因為 DeepSeek 陷入嚴重困境了嗎？