- 技术成本优势冲击 ：
- DeepSeek发布的AI模型能够在低端芯片上高效运行，打破了高端芯片对AI发展的限制，使市场质疑英伟达依赖高端芯片的盈利模式，冲击其高估值逻辑。
- DeepSeek的R1模型仅用557.6万美元就完成了6710亿参数模型的训练，远低于OpenAI GPT-4等，让市场看到构建强大AI模型不一定要依赖巨量算力和高昂成本，若行业纷纷效仿，英伟达芯片订单可能减少。
- 市场竞争加剧担忧 ：
- DeepSeek的应用上线后登顶苹果中国和美国App Store免费榜双榜冠军，API定价只有OpenAI的三十分之一，大量企业和开发者被吸引，可能抢占英伟达相关业务市场份额。
- AMD已宣布支持DeepSeek的新模型，还有传闻称DeepSeek把模型移植到国产升腾920B上运行，GPU市场可能从英伟达一家独大变为更分散的格局，投资者担忧英伟达未来市场地位。
- 投资者情绪影响 ：
- DeepSeek的快速崛起和技术突破引发投资者对科技行业未来竞争格局的担忧，对英伟达能否保持市场霸主地位存疑，恐慌情绪导致抛售股票。
- DeepSeek的成功使投资者开始质疑现有大型科技公司的盈利模式和市场定价空间，重新审视AI行业投资逻辑，降低对英伟达等公司的投资预期。
- 直接冲击市场对英伟达GPU需求的预期 ：
- DeepSeek-R1仅使用2048块英伟达H800 GPU（性能低于H100）和约600万美元成本完成训练，而同类模型（如Meta的Llama-3-405B）需3080万GPU小时和超6000万美元成本，成本差距达10倍以上，引发市场对“堆算力”模式的质疑。
- DeepSeek的API定价仅为OpenAI的3%，每百万输出tokens成本16元，而OpenAI为60美元，其开源模型支持在手机等边缘设备运行，进一步降低对高性能GPU的依赖。
- 动摇行业投资逻辑与估值体系 ：
- DeepSeek通过混合专家架构（MoE）、无辅助损失负载均衡、FP8混合精度等技术，以极小算力实现顶尖性能，证明算法创新可突破硬件限制，导致市场重新评估英伟达芯片的长期需求。
- DeepSeek的崛起对英伟达带来了显著的冲击，市场开始质疑英伟达高估值的合理性，投资者担心未来AI公司可能不再需要大量购买英伟达的高端芯片，从而削弱其盈利能力和市场份额。
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