從 2022 年 11 月到 2023 年 1 月，1 億人開始使用 OpenAI 的 ChatGPT。Instagram 達(dá)到同樣的里程碑用了兩年半。自那以后，投資者就被 AI 應(yīng)用的不同環(huán)節(jié)所吸引。

?  第一環(huán)節(jié)——超大規(guī)模企業(yè)：提供大規(guī)模云計算技術(shù)的公司。

?  第二環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)中心計算和基礎(chǔ)設(shè)施：生產(chǎn)硬件（芯片）和電氣設(shè)備等輸入產(chǎn)品，使數(shù)據(jù)中心得以運(yùn)行的公司。

?  第三環(huán)節(jié)——電力和傳輸：供應(yīng)和傳輸數(shù)據(jù)中心所需電力的公司。

?  第四環(huán)節(jié)——跨行業(yè)受益者：將 AI 納入其中以提高生產(chǎn)力并獲得收入好處的公司。

自 ChatGPT 推出以來，投資者一直注重第一到第三環(huán)節(jié)的公司，因?yàn)槌笠?guī)模企業(yè)為了追求 AI 產(chǎn)生的收入，加大了對數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和電力的支出。此時，DeepSeek 登場了，這是一家兩年前成立的中國 AI 初創(chuàng)公司。特朗普就職前夕，DeepSeek 推出了其完整的 R1 模型，這是一個開放推理大型語言模型（LLM）。R1 模型在數(shù)學(xué)、編碼和推理任務(wù)上的表現(xiàn)與 o1（OpenAI 的前沿推理 LLM）相當(dāng)。當(dāng)然行業(yè)專家和金融市場中仍然存在關(guān)于 DeepSeek 有效性的猜測，但市場認(rèn)為他們的突破挑戰(zhàn)了推動 AI 應(yīng)用的既有假設(shè)。

因此，AI 公司遭受了自 ChatGPT 推出以來最大的單日跌幅。

?  第一個受到挑戰(zhàn)的假設(shè)是超大規(guī)模企業(yè)必須在先進(jìn) AI 芯片上花費(fèi)數(shù)十億美元。DeepSeek 聲稱其模型使用了英偉達(dá)的 H800 芯片，這些芯片的內(nèi)存帶寬受到美國芯片出口管制的限制，不如更先進(jìn)的 H100 芯片。此外，他們聲稱訓(xùn)練耗時 2788000 個圖形處理單元（GPU）小時，成本為每 GPU 小時 2 美元。因此，最終訓(xùn)練運(yùn)行的總成本僅為 557.6 萬美元。Meta 最新的 Llama 模型的最終訓(xùn)練運(yùn)行成本是其 10 倍。投資者立即質(zhì)疑英偉達(dá)預(yù)期的收入和利潤率。事實(shí)上，其他芯片制造商已經(jīng)發(fā)布博客，指導(dǎo)開發(fā)人員如何使用他們自己的芯片運(yùn)行 DeepSeek 模型。

?  第二個受到挑戰(zhàn)的假設(shè)是 AI 的未來需要不斷增加的電力和能源。DeepSeek 的突破部分依賴于他們設(shè)計的“混合專家”（MoE）系統(tǒng)?？傮w而言，該模型擁有 6710 億個參數(shù)容量，但任何給定時間只有 370 億個（不到 6%）處于活躍狀態(tài)。這降低了能源需求以及總體成本。如果 AI 模型在沒有相應(yīng)增加計算基礎(chǔ)設(shè)施和電力的情況下保持有效性，那么這可能意味著數(shù)據(jù)中心驅(qū)動的電力需求被高估了。因此，許多基于樂觀電力需求估計而飆升的公司股價（例如 Constellation、Vistra、Eaton 和 Digital Realty）大幅下跌。

?  第三個受到質(zhì)疑的假設(shè)是美國在 AI 技術(shù)方面的領(lǐng)先地位。DeepSeek 展示了通過大量優(yōu)化可以在較弱的硬件和較低的內(nèi)存帶寬上取得顯著成果。與此同時，美國實(shí)驗(yàn)室一直在大量投資尖端技術(shù)，并建立最先進(jìn)的芯片庫以獲得優(yōu)勢。競爭格局比之前假設(shè)的更加平衡。然而，DeepSeek 使用了美國模型作為其技術(shù)基礎(chǔ)（Llama）、美國芯片來運(yùn)行模型（英偉達(dá)）并與美國機(jī)構(gòu)合作發(fā)布其發(fā)現(xiàn)（麻省理工學(xué)院）。

這對 AI 應(yīng)用意味著什么？

我們相信 DeepSeek 的模型代表了人工智能技術(shù)的一大進(jìn)步。即使這在一定程度上將價值從半導(dǎo)體、數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施和電力轉(zhuǎn)移到超大規(guī)模企業(yè)和收入及生產(chǎn)力受益者身上，這可能對廣泛市場和經(jīng)濟(jì)都是積極的。這是因?yàn)楦咝У哪Ｐ涂赡軙M(jìn)一步使 AI 商品化，并對資本支出和能源需求施加下行壓力。與此同時，更便宜的模型應(yīng)該會推動家庭和企業(yè)的采用和需求。一個關(guān)鍵問題仍然存在：AI增加的應(yīng)用是否會抵消因成本和能源效率而減少的資本支出？

以下是我們對 AI 應(yīng)用4個相關(guān)環(huán)節(jié)的評估：

第一環(huán)節(jié)——超大規(guī)模企業(yè)：假設(shè)超大規(guī)模企業(yè)因成本和能源效率而削減資本支出計劃。在最壞的情況下，超大規(guī)模企業(yè)的資本支出強(qiáng)度（資本支出/收入）可能會回落到 2015 年至 2019 年的水平。這可能導(dǎo)致這些公司的資本支出減少近 24%。這顯然對數(shù)據(jù)中心計算和基礎(chǔ)設(shè)施公司的收入是不利的，但對超大規(guī)模企業(yè)股票可能是積極的。事實(shí)上，減少資本支出可以釋放現(xiàn)金流以回饋股東，特別是如果假設(shè) AI 創(chuàng)新繼續(xù)以同樣的速度發(fā)展。然而，這不是我們的基本情況。最近微軟和 Meta 報告了收益，并確認(rèn)了繼續(xù)支出的意圖，主要集中在為推理而非訓(xùn)練建設(shè)數(shù)據(jù)中心，這與大多數(shù) AI 投資用于推理的觀點(diǎn)一致。話雖如此，隨著支出轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ眉呻娐罚ˋSIC），將超大規(guī)模企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)與設(shè)計平臺相結(jié)合，傳統(tǒng)對 GPU 的依賴預(yù)計會減少。

第二環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)中心計算和基礎(chǔ)設(shè)施：超大規(guī)模企業(yè)減少支出可能意味著數(shù)據(jù)中心參與者收入減少。分析師估計芯片制造商的數(shù)據(jù)中心收入到 2028 年將增長 27%。我們估計，其中約 375 億美元的收入受到不斷變化的資本支出計劃的影響。這可能轉(zhuǎn)化為到 2028 年芯片制造商數(shù)據(jù)中心收入減少近七個百分點(diǎn)。然而，隨著成本的降低，應(yīng)用場景可能會增加（彈性），繼續(xù)推動電力需求。事實(shí)上，我們的投資銀行指出，x86 虛擬化（一種在 2000 年代中期開發(fā)的技術(shù)，允許多個操作系統(tǒng)在單臺物理機(jī)器上運(yùn)行）提高了效率，但也刺激了對半導(dǎo)體芯片和內(nèi)存的需求。云計算的轉(zhuǎn)變同樣提高了效率并推動了對半導(dǎo)體的需求。

第三環(huán)節(jié)——電力和傳輸：2023 年，美國的電力需求約為 4200 太瓦時，其中數(shù)據(jù)中心占約 200 太瓦時。今年早些時候，美國能源部發(fā)布了數(shù)據(jù)中心電力需求的最新預(yù)測。預(yù)測的高端假設(shè) AI 工作負(fù)載將推動未來幾年 26% 的復(fù)合年增長率（CAGR）。按照這個速度，數(shù)據(jù)中心的電力需求大約每 2.5 年翻一番。如果 DeepSeek 的效率導(dǎo)致幾乎沒有增量增長，數(shù)據(jù)中心的電力需求將恢復(fù)到 2014 年至 2023 年期間經(jīng)歷的 13% 的增長率。我們的觀點(diǎn)略為樂觀，數(shù)據(jù)中心的電力需求將在該時間范圍內(nèi)以 20% 的復(fù)合年增長率增長。此外，AI 并非推動電力需求的唯一因素。事實(shí)上，我們相信電動汽車和混合動力汽車、工業(yè)化和自動化以及非 AI 數(shù)據(jù)中心也將推動未來幾年整體電力需求以 2.5% 的復(fù)合年增長率增長，而不是過去十年中微不足道的 0.7% 的復(fù)合年增長率。盡管對電力需求的最高估計似乎不太可能，我們?nèi)匀幌嘈烹娏κ且环N可投資的趨勢。

第四環(huán)節(jié)——跨行業(yè)受益者：最終，DeepSeek 的突破可能對大多數(shù)行業(yè)中眾多潛在的生產(chǎn)力和收入受益者最為正面。我們在價格走勢中看到了這一點(diǎn)。近來生產(chǎn)力受益者的表現(xiàn)在平均上超過了第一到第三環(huán)節(jié)的公司 7%。軟件行業(yè)是一個顯著的贏家，預(yù)計這種情況將繼續(xù)。

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