FXTM富拓：英伟达和美股最大的风险是“意想不到”，而DeepSeek只是开了个头！

在硅谷著名科技风投机构a16z看来，DeepSeek的出现是迈向口袋里的通用人工智能（AGI）的关键一步，越来越多的移动设备将能够搭载AI模型。与个人电脑发展的脉络类似，未来AI将逐渐由目前的数据中心集中模式向个人分布式AI转变。这对于以英伟达和算力投资为核心的美股AI逻辑是非常大的风险。
DeepSeek对英伟达和美股的冲击或许远没有结束。

在传奇做空者Jim Chanos看来，类似DeepSeek这样突如其来的事件对美股构成重大风险，它会改变人们的思维方式，但人们却无法预知具体会是什么。

而硅谷著名科技风投机构a16z合伙人Martin Casado与前微软部门总裁Steven Sinofsky则认为，DeepSeek的出现是迈向口袋里的通用人工智能（AGI）的关键一步，AI领域的投资可能由扩大规模（scale up）向扩展范围（scale out）转变，未来AI将逐渐由目前的数据中心集中模式向个人分布式AI转变，本轮英伟达和算力投资为核心的美股AI逻辑将受到冲击。

由扩大规模（scale up）向扩展范围（scale out）的转变
在Martin Casado看来，相较Open AI，DeepSeek开源且开放推理的思维链，使得其他开发者快速且低成本地训练更小的模型。这将助推AI模型在更小的移动设备上运行。就模型传播而言，这是非常重要的一步。

在DeepSeek冲击下，整体AI领域可能经历由扩大规模（scale up）向扩展范围（scale out）的转变，这可能对英伟达构成重大冲击。

Sinofsky则强调，参考个人电脑发展的经验，在浪潮早期人们倾向于扩大规模，但随着软件成本基本趋于零，趋势往往会转向扩展范围，IBM就是最好的案例：

如果你是IBM，当你规模很大时，你会想在大规模上加倍投入。所以你开始建造越来越大的计算机，而不是将计算分布到其他地方。

一直以来，你都在以更低的成本实现比上一代制造商更多的MIPS（每秒百万条指令、衡量CPU速度）。

然后微型计算机出现了，它们的MIPS更少，但成本几乎为零，而且数量众多。

然后你就从（IBM）一年最多销售100台或500台新大型机的旧时代过渡到一个季度就能销售 1000 万台计算机的新时代。

Steven Sinofsky表示，随着扩展范围（scale out），虽然每个端点的计算能力较弱，但端点数量更多，这种分布式的转变在架构上是巨大的胜利：

如今，如果你想获得最昂贵的MIPS（AI模型），可能要在配备液体冷却的核电数据中心里获取，而我手机上的AI是免费且随时可用的。

当我第一次在自己设备上运行Llama模型时，我惊呆了，这才是应该的方式。

我的手机会弹出这些功能，而且不需要花费任何成本，我的数据也不会泄露，这肯定是未来发展的方向。

当然，会有一些功能只有在超大规模的云推理中才能实现。就像现在大多数数据操作都在云端进行，但大多数数据库仍然在我的设备上。

AI浪潮由“硬”转“软”
两位投资人同时表示，DeepSeek的出现对整个AI的发展实际是重大利好。

自计算机诞生以来，计算机领域最大的教训就是边缘的创造力。DeepSeek带来的契机源于全球技术社区的力量。尽管很多人都想独占成果，成为唯一的供应商，但这是行不通的。

DeepSeek的出现对英伟达、OpenAI和 Anthropic来说并非是完全是危机时刻。

投资者很快就会关注模型实际能做什么。真正重要的衡量标准将取决于人们所追求的应用场景。这些前沿公司的正确反应应该是开始开发应用程序。

随着扩展范围（scale out），未来市场规模（TAM）会扩大 100 倍，会涉及到每个端点，收入将来自应用程序端。然后会有开发者，针对不同的场景会有不同的定价模式。最终一切都在上升。