（原标题：春节增量信息）股市配资平台

这次长假的信息量挺大，分两篇文章单独讨论。

今天先聊聊刷屏程度已经到达疲劳等级的DeepSeek，给我感觉就像是国庆假期全民都在聊大A。

跳过太学术和尬吹环节，重点聊聊这件事情对目前几个主流板块的逻辑影响。

这两周我深度使用了两款大家熟知的DeepSeek-V3和R1模型，在某位大佬的工作室里还接触了不带标注的无监督强化学习版本R1-Zero，海外的那几款之前也都用过，所以还是能给DPSK一个还算客观的评价：

1） 中文文采水平极高，至少目前是TOP1，可能与训练数据有关，毕竟海外的几款模型都更侧重英文；

2） 实际能力相较目前的顶级模型，基本没有太大差异，但我对目前市面上所有顶级模型的AI能力定性是“还行“，毕竟咱就一臭炒股的，代码能力停留在学生时期，工作后基本不写代码，也不搞科研，能用的场景着实不多，真正需要深度解决问题的时候，依然看到不少幻觉，所以从绝对水平上看，离”能用“还有距离，离AGI还看不到影子；

3） 亮点在工程创新对训练效率的提升（dualpipe和自研通信内核），也就是NVDA带领板块那根大阴线的主要来源，这个后面会细说；

另外是COT（逻辑推理链条），这个o1去年已经有了，下一代还会增强，不过在中文模型上还是第一次见，也就是大家点深度思考按钮之后，那个以标志性 “嗯，….“开头的浅色字段落，刚开始看的时候还挺有意思，后来发现吸引人的地方本质还是中文文采强，或者说在语言组织能力上至少不会让人觉得一眼AI：

@今日话题

1.落到实际层面，对训练侧的逻辑影响如下：

1） DeepSeek的工程创新大幅提升了训练效率，就短期而言，训练类似模型的成本的确是降低了，长期来看，单就模型能力本身的终局目标而言，目前依然较早，那么决定中短期内多空的要素，则取决于训练侧逻辑主导的板块股价预期到了哪一步？

这个问题市场已经给了答案，该尊重的时候还是得尊重；

至于scaling law本身，我一直认为它只在特定时间窗口期内有效，实际上有没有DPSK的工程创新也不影响sacling law的窘境：2年之内人类把几千年积累的数据全部训练完之后，再去期待边际上还能加速的新增数据增量用于训练，进而在beta层面推升算力需求（注意这里指的是beta层面，而非某家公司），本就是伪命题，毕竟数据的生成本质上还是时间函数，未来1年的新增数据量，即便考虑科技进步，相较过往几千年的存量而言依然微乎其微，而模型自己生成数据训练自己也只在特定专家领域有效用；

所以从去年Q2开始，我对海外训练侧的预期就越来越淡了，仅个别有alpha的环节能看（我自己是有仓位的，节前最后一天也被恶心了一把），中短期内的爆发点还是要靠推理，无论软件应用还是端侧。

2） 开源追上闭源=大语言模型商品同质化的起点=中国可以开始卷了

春节阿里发布新版通义千问的惊艳程度已经证明了这一点，Deepseek的刷屏程度意味着全世界都已经看到了，接下来对国内的其它互联网大厂而言，当他们看到模型训练效率已经到达奇点，且可无障碍复制粘贴以后，是一定会入局的。

记得最早讲豆包的时候和大家聊过，AI大模型越往后只会越同质化，开源追上闭源意味着全部参与者的水平对齐，未来真正决定模型厂商竞争力的核心要素在于：

-流量分发权（2C）

-推理成本（2B）

那么对一些本就自带顶级流量入口的互联网企业、端侧品牌厂而言，不搞大模型是不可能的，今年上半年大家会看到越来越多的中国企业开始搞自用大模型，对本就落后海外的国内训练侧而言，是实打实的推进。

2. 对于推理侧的短中期逻辑影响：

前一篇文章里聊过，算力的降本会直接推动开发者需求，进而出现越来越多的产品，这几天海外AI应用公司除了当天被NV带了一把情绪之后，基本都是反包的走势。

而且既然DPSK搞出COT并且开源，那么其它中文厂商的产品也会迅速对齐，COT相较传统推理最大的区别在于：

不考虑用户流量的乘数，就单一推理任务而言，传统推理与长度（token）呈线性关系，而COT推理则取决于问题本身的精确度需求，提问设计的prompt越复杂，深度思考环节分配的算力越多，因此COT推理消耗的算力并不再是答案长度的线性关系，而是非线性的需求扩张。

这是最直白的道理，人类思考问题的时间越久，消耗的精力就越多，放到机器上也一样。

如果要让模型达到“好用“或者‘AGI‘，显然这个”思考“的路径是必须的，而且会越来越复杂，所以推理侧硬件的beta没问题，且最陡峭的那一段曲线还没来。

而推理时代大概率是一个百花齐放的节点，各类ASIC都能找到自己的发力点，商业化世界里的基本原理：B端制造业产品，想永久保持80%+毛利率还没有过成功案例，即便强如ASML.

只要CUDA被撬开口子，其它硬件不见得就一定比N卡差，实际上gorq和cerebras已经证明了这一点， AMD也快了，假期也已经看到搭载晟腾、Cerebras、AMD、博通等算力的云服务器开始上线极速版DeepSeek.

简单理解，cerebras延续大力出奇迹的思路，直接搞一片晶圆给你刻算力，至少硬件路径在一定程度上去绕开互联并非不可能，而CUDA生态本质上还是代码工具，随着时间的推移，其它厂商也开始陆续推出自己的软件栈，即便你说你从学生时代起就只会写CUDA也不打紧，可以直接让AI帮你编译为其它芯片适配的语言。

综上，DeepSeek这件事情对目前几个主流板块的边际影响，总结如下：

1）客观看，就短期而言，挂钩纯训练和scaling law，尤其北美NV链含量高的硬件，需要缓缓，长期逻辑没任何问题，但于我们而言，抛开股价当前位置所包含的预期去谈远期宏大叙事没有意义。

我自己是持股过节的，前一个交易日个别相关持仓短期确实有点看不清了，后面该尊重的还是要尊重。除NV链以外，节前一天整个A股算力深绿有些过了，还是有不少错杀的环节。

2）对互联网厂商本体是利好（不分国内国外），毕竟降本增效对利润率的改善最为直接。

尤其对国内而言，不仅是互联网企业本体，包括他们的capex和端侧相关，目前都隐含了可观的预期差。

除了假期发布新模型但之前毫无反馈的阿里以外，中国还有众多潜在选手，这里面其实就不局限于互联网企业了，手机厂、车厂、新型端侧硬件等各个泛科技领域的龙头都看在眼里，如果说之前他们还在观望，那么deepseek出圈之后则是直接吃了颗定心丸，实际上假期已经有不少家开始抢人。

互联网企业前期估值受到压制的关键要素之一就是市场普遍认为“中国搞不出前沿AI“，他们的上下游环节自然也就跟着没表现，这些板块基本都是没有任何抢跑的，该偏见的修正会直接对应估值修复。

所以这一块是目前最值得花功夫的区域，字节的赚钱效应已经打了个样，后面其它的模型厂商以及他们挂钩的capex和端侧链条，都能敞开了挖票，今年赔率管够。

3）更多企业的入局对国内算力而言同样是beta性利好，实际上市场此前计入预期的仅字节一家，虽然训练消耗的算力量减少了（DPSK的降本幅度值得肯定，但真实幅度大概率比宣传的要小一些），但基数的扩大足以对冲，更不用提后续的推理增量，以及悬剑在上的新一轮出口限制。

假期DeepSeek的持续宕机大家应该都有体会了，对国内算力而言，需求溢出的局面并未得到任何改善；

4）推理时代，非NV的其它芯片厂商将百花齐放，博通ASIC、cerebras、国内的一线芯片企业，除了受益COT开源后迅速普及带来的全新斜率以外，这些厂商在英伟达的蛋糕里哪怕只挖一勺，就是巨大的市值弹性。

--------

今天就先到这里股市配资平台，假期宏观及非AI行业的增量信息也挺多，等开盘前一天再详细聊聊：网页链接

• 纯洁
• 增量
• 信息
• 股市配资平台

上一篇：股票杠杆炒股是什么意思 国青小将熊继政：踢全北困难但有益自身；U20亚洲杯希望拿下每场比赛    下一篇：没有了