DeepSeek的崛起与英伟达的挑战
2024年1月，DeepSeek-R1模型的横空出世，以其“低成本+高性能”的模式在全球范围内引发震动。这款直接开发成本仅600万美元的模型，不仅登顶中美应用商店下载榜，更证明了无需顶尖算力芯片也能训练出世界级大模型。这一现象直接冲击了英伟达“算力霸权”的估值逻辑，自OpenAI面世后，英伟达凭借高性能GPU芯片及CUDA开发生态组成的护城河，成为本轮AI浪潮的最大受益者，这两年多股价飙升了近8倍。
然而，DeepSeek的崛起并非没有代价。春节期间，DeepSeek在硅谷的爆火出圈，也给英伟达的发展增添了新的变量。通过算法创新、数据压缩和推理优先的设计，DeepSeek以极低的训练成本，打造出高性能模型DeepSeek-V3/R1，引发了一连串的连锁反应。常规的看法是，受到DeepSeek的冲击，英伟达的市值一度在一天内暴跌了5890亿美元。
英伟达的应对策略
面对DeepSeek的挑战，英伟达并未坐以待毙。刚刚发布的财报数据显示，英伟达第四财季营收为393.31亿美元，较上年同期增长78%。2025财年全年营收1305亿美元，较2024财年增长114%。H20芯片的订单激增，Blackwell平台的前景一片光明，更多高效模型的出现也点燃了对AI基础设施更加旺盛的需求。
英伟达的GPU依然是这一领域的首选。黄仁勋豪言数十亿销量，Test-Time Scaling引爆AI新战场。业界普遍认为，Scaling Law并没有完全失效，只是Scaling的方向正在发生变化，随之而来的则是，AI行业逐渐走向了另一条分叉口——Test-Time Scaling。Test-Time Scaling主要用于推理阶段，通过分配额外的计算资源来优化模型的推理性能。英伟达的Hopper架构和Blackwell架构都能显著提升模型推理的效率。其中Blackwell系列更是被寄予厚望，能够为Test-Time Scaling提供强大的硬件支持。
开源生态的博弈
DeepSeek的开源正在为英伟达带来前所未有的市场红利。黄仁勋在电话会议中也提到，“DeepSeek R1点燃了全球的热情”。短期内，开源引发的算力热潮直接推高了GPU销量。长期来看，开源社区的活跃将进一步巩固英伟达的生态优势，开发者对CUDA的依赖只会加深，而企业客户在追求更高性能时仍会选择Blackwell等新品。
然而，开源生态的“去英伟达化”趋势，正在逐步削弱英伟达的护城河。目前，国产芯片（如昇腾910B）借助DeepSeek的PTX优化性能提升40%。近期，华为昇腾与硅基流动已实现DeepSeek模型的国产化部署，验证了“国产算力卡+开源模型”的可行性。显然，这种开源生态的“去英伟达化”趋势，正在逐步削弱英伟达的护城河。
未来展望
无论英伟达如何布局，DeepSeek与华为昇腾的“合围”，都标志着AI算力市场正在从“一家独大”步入“多极竞争”时代。对英伟达而言，AI推理市场的开放性可能会稀释其垄断溢价，而低成本模型会催生更多应用场景，又会带动算力需求总量增长。这场博弈的终局，或许正如黄仁勋所言：“AI正以前所未有的速度前进，将彻底改变众多大型行业”，而英伟达自身也难再“稳坐钓鱼台”。
在这场AI算力市场的博弈中，DeepSeek与英伟达的竞争将推动整个行业向前发展。无论是低成本高性能模型的崛起，还是开源生态的普及，都将为AI技术的应用带来更多可能性。未来，AI算力市场将更加多元化，竞争也将更加激烈。
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