证券时报记者 裴利瑞 陈书玉“DeepSeek正在引发世界对中国AI产业、中国科技资产，甚至中国整体资产的价值重估。”在接受证券时报记者采访时，一位基金经理满怀激动地讲道。2025年开年，中国AI大模型DeepSeek的横空出世，犹如一颗巨石投入平静湖面，在科技界和投资界激起千层浪，550万美元的训练成本、7天1亿用户的爆发增长、位居全球140个市场的应用商店榜首……DeepSeek以惊人的“中国速度”迅速席卷全球，成为当下最炙手可热的新星。中国AI发展的主流叙事已经逐渐从追赶转向超越，这一认知的变化迅速反应在资本市场，中国资产闻风而动。A股方面，万得DeepSeek指数在节后三个交易日便大涨27.48%。在嗅觉敏锐的基金经理们看来，DeepSeek强势崛起带来的科技股集体起飞，并不仅仅是短期的股价波动，更是中国科技资产估值体系的一次深刻调整。1 工程创新绕开资源壁垒“曾经觉得OpenAI是一座难以追赶的大山，现在通过我们自己的不懈努力，即便面临硬件资源的严重限制，仍然能做出优秀的大模型产品。”在德邦基金的基金经理雷涛看来，DeepSeek的爆火引发了全世界重新审视中国在人工智能领域的技术实力。在接受证券时报记者采访中，众多基金经理都对这一观点表达了认同，DeepSeek的颠覆性在于它证明了通过工程创新可以绕开资源壁垒，从而对AI行业的竞争格局产生深远影响。广发上证科创板人工智能ETF基金经理曹世宇认为：“DeepSeek的颠覆性，体现在它大幅降低了训练和推理成本，R1训练成本是OpenAI的1/20左右，一定程度上挑战了‘性能更高的模型只能通过算力堆叠来实现’这个认知，即不通过算力堆叠而通过工程优化也可以实现高性能模型。这一方面引发了市场对算力需求的分歧，另一方面大模型成本快速下降对应用和端侧是全方位的利好。”西部利得基金经理吴海健也表示，DeepSeek的核心突破在于降低算力成本。DeepSeek本身没有做从0到1的底层创新，但在模型训练与推理时，通过用MoE架构动态选择专家、融合低精度的混合计算、多Token预测、多头潜在注意力机制、专家并行通信部署服务器，将算力利用率、模型训练与推理效率用到极致。万家人工智能基金经理耿嘉洲认为，DeepSeek较小的训练集群和推理即训练的新范式，弱化了美国算力禁运政策的效果，证明了通过工程创新可以绕开资源壁垒，重塑行业
=*=*=*=*=*=
当前为第1/6页
下一页-
=*=*=*=*=*=
返回新闻列表
返回网站首页