梁文鋒幫黃仁勳大忙了

文|字母榜，作者|畢安娣，編輯|王靖

人們終於從黃仁勳口中聽到了&ldquo； DeepSeek”。

北京时間2月21日，黃仁勳的一段採訪視頻出現在存儲解決方案公司DataDirect Networks舉辦的線上活動中。

身穿黑色皮夾克，表情也一如既往淡定的黃仁勳表示，
投資者對DeepSeek在人工智慧領域取得的進展存在誤解，這導致了市場對英偉達股票的錯誤反應。

這指的是過去三周英偉達坐上過山車一般的股價，這也是黃仁勳本人首次公開回應此事。

1月27日，隨著DeepSeek突然沖進人們的視野，& ldquo; AI賣水者&rdquo； 英偉達股價暴跌17%，單日市值蒸發高達5890億美元，創下美股最高紀錄。 一直到2月18日美股開盤，英偉達才收復全部失地，股價重回140美元/股上方。

&ldquo； 市場對（DeepSeek）R1的反應是：& lsquo; 天啊！ 人工智慧到頭了！& rsquo; 就好像它從天而降，我們不再需要進行任何計算了。& rdquo;

黃仁勳卻直言，事實恰恰相反、完全相反&mdash；& mdash; DeepSeek R1推理模型的發佈，對人工智慧市場本身是有益的，將加速人工智慧普及，而不是意味著市場不再需要計算資源。

換言之，DeepSeek利好英偉達，而非相反。

在某種程度上，DeepSeek的威脅之下，科技巨頭紛紛表態繼續新增資本支出，加大對AI基礎建設的投入，反而讓投資者對英偉達的信心增强了幾分。

01

讓我們先來看看黃仁勳本次關於DeepSeek的發言（有刪略）：

黃仁勳：你也知道DeepSeek發生了什麼，世界上第一個開源的推理模型，這很令人興奮，隨著R1開源，全球範圍的熱情也變得非常高漲。

Alex Bouzari（DDN首席執行官兼聯合創始人）：挺不可思議的，為什麼人們認為這會是一件壞事？ 我覺得這是很棒的一件事。

黃仁勳：首先我覺得從投資者的角度來看，有這樣一種思維定式，認為先做預訓練，然後進行推理。 推理就是你問AI一個問題，它立刻給出答案。 雖然不知道這個思維源自哪裡，但它顯然是錯誤的。

正確的應該是：先進行預訓練，我們需要有一個基礎的理解，才能進行下一部分，也就是後訓練。 預訓練需要大量的數據、不同模態的數據，正如你剛才提到的，從語言、影像、視頻、聲音中學習，然後全部結合起來，形成基礎知識，這個過程將會持續下去。

其次第二部分是後訓練，這個階段是學會解决問題的過程。 你（模型）已經有了基礎的資訊，理解了詞彙和語法、句法的運用，理解了基本的數學原理，而後將這些基礎知識運用到實際問題中，來解决問題，我們稱之為後訓練。

所以，後訓練有一系列不同的學習範式與之相關。 在這個範式中，科技在過去五年中發展得非常迅猛，而且計算需求也變得極為密集。

&hellip；& hellip; 第三條縮放定律是：你做的推理越多，在回答問題之前思考越多，結果就會越好&hellip；& hellip; 理想情况下，你已經記住了很多基本的東西，但最有價值的智慧仍然需要通過推理來獲得。 囙此，你必須運用基本原理，一步一步地折開問題，也許你得進行很多不同的實驗，而根據一個實驗的結果，可能會為你接下來的實驗提供線索。 所以，推理是非常關鍵的，所需要的計算量相當大。

所以我認為市場對R1的反應是：& ldquo; 天哪，AI已經到頭了！& rdquo;， 它像從天而降一樣，我們不再需要做任何計算了。 但其實，情况恰恰相反。 完全相反。

Alex Bouzari： 因為DeepSeek所做的事情讓大家意識到，原來有機會讓模型變得比我們想像得更高效。 這不僅擴展了AI的應用範圍，還加速了AI的普及和採用。

他的論點取決於人工智慧進化過程中的細微變化：雖然DeepSeek在模型預訓練方面表現出色，即涉及將大量數据集輸入人工智慧系統的階段，但隨後的&ldquo； 後訓練&rdquo； 階段，即模型學習推理和解决複雜問題，仍然是一個計算龐然大物。 黃仁勳認為，這正是英偉達晶片仍然不可或缺的地方。

這是黃仁勳首次回應DeepSeek的影響，也正值英偉達走出這一波動盪，股價回升，徹底收復失地之時。

02

過去的三周，英偉達經歷了一場驚心動魄的股價波動。

那是一個註定被載入英偉達史册的血色星期一：1月27日，英偉達股價暴跌17%，市值一夜之間蒸發5890億美元（相當於一個騰訊），創下美國上市公司單日記錄。

英偉達自身並未發生什麼大事，事實上，就在&ldquo； 血色星期一&rdquo； 的前幾天， OpenAI、 軟銀和甲骨文的5000億美元合資計畫&ldquo； 星際之門&rdquo； 才公佈，對英偉達來說又是一大利好消息。

地震是由DeepSeek引發的。 這家中國AI公司發佈了推理模型DeepSeek R1，效能媲美OpenAI的o1，成本卻不到後者的1/10。

消息引起矽谷震動，一時間所有人都在討論R1，風險投資家兼網景創始人馬克&middot； 安德森（Marc Andreessen）在一條推文中稱這是人工智慧的&ldquo； 斯普特尼克時刻&rdquo；。 1957年蘇聯發射第一顆人造衛星&ldquo； 斯普特尼克1號&rdquo；， 美國和世界感受到了突如其來的震撼。

一個疑問自然浮現：既然可以如此低成本做到，那OpenAI們是不是走錯了路？

繼而，壓力傳導到了英偉達身上，其作為AI晶片生產商，是熱潮中的最大受益者之一，僅過去四個季度，利潤就超過630億美元。 自2022年底以來，其股價已經飆升了八倍。 除此之外，英偉達的銷售利潤率很高，毛利率持續超過70%。

媒體爭相指出英偉達承壓，《華爾街日報》的報導乾脆就名為《DeepSeek的崛起，暴露了英偉達的弱點》。 而專家和分析師也貢獻了自己的觀點。

CFRA Research分析師Angelo Zino在週一給客戶的報告中表示：& ldquo; 我們認為投資者應該認真對待來自中國的創新，因為它讓人懷疑當前的資本支出/科技陞級速度是否必要。& rdquo;

&ldquo； 以前，人工智慧更大、更好、更快。 晶片越大，人工智慧能力就越强，& rdquo; 科技和電晶體研究公司Moor Insights &amp； Strategy的首席執行官帕特里尅&middot； 穆爾黑德（Patrick Moorhead）表示。& ldquo; 但這次發展速度太快了，這讓人不禁要問，英偉達的這種狀態還能持續多久，未來人們是否還需要這麼多英偉達的晶片。& rdquo;

討論發酵成恐慌，恐慌引發了對英偉達的拋售，在1月27日爆發了出來。

第一時間，英偉達發言人通過聲明表示：& ldquo; DeepSeek是一項出色的人工智慧進步，也是測試時間縮放的絕佳範例。& rdquo;

該發言人進一步表明，DeepSeek等AI公司的推理需要大量英偉達GPU（圖形處理器）和高性能網絡，DeepSeek的爆火表明市場對其晶片仍有需求。

這樣的表態沒有第一時間&ldquo； 止血&rdquo；， 2月3日英偉達的股價來到今年以來的最低比特。

03

同樣承壓的科技巨頭，此時紛紛表態，堅定地繼續加大對人工智慧的支出。

正值財報發佈，微軟、亞馬遜、Meta等都在去年資本支出大幅增加的基礎上，表示今年將進一步增加投入。

截至12月的季度，Meta和微軟兩家公司的資本支出總額達到100億美元。 這高於華爾街的預期，更是去年同期的兩倍。 其中大部分支出將用於晶片和資料中心，以支持AI事業。 Meta的CEO馬克&middot； 紮克伯格甚至承諾，首席執行官馬克&middot； 紮克伯格承諾，將在長期內&ldquo； 大量&rdquo； 投資AI，金額累計高達&ldquo； 數千億美元&rdquo；， 僅在2025年，Meta的資本支出就將超過600億美元：

&ldquo； 現時，我敢打賭，建立這種基礎設施的能力將對服務質量和滿足我們想要的規模都產生重大優勢。& rdquo; 紮克伯格說。

亞馬遜CEO安迪&middot； 賈西（Andy Jassy）也表示，兩家公司之間的&ldquo； 深度合作關係&rdquo； 將&ldquo； 持續到我們能預見的未來&rdquo；。 亞馬遜預計，2025年資本支出將超過1000億美元，其中大部分將用於人工智慧基礎設施。

這些巨頭在英偉達最大的客戶之列，在DeepSeek帶來的廣泛壓力之下，它們的表態，反而增强了外界對英偉達的信心。

2月18日，當馬斯克的人工智慧公司xAI發佈新一代大模型Grok 3之後，英偉達正式收復了失地，從1月27日的17%股價暴跌中緩過來。

Grok 3背後是20萬張英偉達H100構建的大型集羣，未來有可能拓展到100萬個。 上周，彭博社報導稱，xAI即將與戴爾達成50億美元的交易，以製造服務器來容納更多的英偉達硬體。

一切似乎在表明，通往AGI（通用人工智慧）的道路仍然需要英偉達的磚塊，而且在可預見的未來似乎仍將如此。

Wedbush分析師表示，儘管存在競爭擔憂，但英偉達最新一代晶片Blackwell GPU的需求仍然遠遠超過供應，而且沒有放緩的迹象。 分析師預估，2025年IT預算的10%至15%將用於人工智慧，美國七大科技巨頭的資本支出預計將激增1000億美元至3250億美元。

而這樣的信心，在英偉達即將發佈新財報之際，顯得更為可貴。 這也是英偉達爬出DeepSeek地震坑之後，下一個要面臨的挑戰。