1月27日，美国科技股盘前集体崩塌，主要科技公司市值总计蒸发超万亿美元。英伟达市值预计将下跌3000亿美元，创下有史以来最大的单日跌幅。其他美国主要科技公司股价以及为数据中心提供能源支撑的欧洲能源公司股价也遭到重挫。
而引发这场资本市场“剧震”的是一家仅创立一年多，此前即便是在中国都名不见经传的小型科技初创公司。这家名为DeepSeek的公司成为了2025年搅动华尔街的首只“黑天鹅”。
DeepSeek由量化基金幻方量化负责人梁文峰创立，该公司的AI模型R1自上周推出以来，被广泛认为能与目前OpenAI和Meta的最新产品竞争，也被知名投资人马克·安德森 （Marc Andreessen） 称为“最令人惊叹和印象深刻的突破之一”，并将这一突破誉为“AI领域的斯普特尼克时刻”。
但也有机构向投资人发送报告称，关于DeepSeek的“炒作”被夸大了，想用500万美元颠覆OpenAI似乎“不太实际”。
截至发稿，DeepSeek又出现了疑似“宕机”情况，这也是该公司的应用程序突然“走红”后，两天内第三次出现网页不可用，公司称正在调查这一问题。
改变游戏规则的人是谁？
目前，DeepSeek应用程序位居公司应用商店排行榜首位，并采取开源模式。根据市场追踪机构App Figures的数据，截至1月25日，DeepSeek应用程序的下载量已达160万次。
1月27日A股市场，DeepSeek股东每日互动（300766.SZ）股价涨停。第一财经记者了解到，梁文峰曾在每日互动董事长方毅麾下，据公司文件，每日互动已将DeepSeek模型纳入营销。
生于1985年的梁文峰今年刚满40岁，他上周也成为被选中参加总理和企业家会议的人工智能企业代表。他早在量化交易基金时就开始为人工智能项目购买数千个英伟达GPU。
不过，据早期与梁文峰接触的商业伙伴透露，梁文峰有点“书呆子”，并“留着一头糟糕的发型”。当梁文峰大谈他要建立一个万卡芯片集群训练大模型的想法时，“谁都没有太把他当回事”。
梁文峰曾对他的伙伴说道：“我想建立万卡集群训练大模型，这将改变游戏规则。”但很多人都认为只有字节跳动或者巴巴这样的巨头公司，才有可能在中国实现这一目标。
此前，梁文峰在量化基金时，已经利用人工智能和算法来识别可能影响股价的模式，并积累了巨额财富。他的团队擅长使用英伟达的芯片通过股票交易赚钱。
2023年，梁文峰注册1000万元人民币创立DeepSeek，宣布他计划开发人类级别的人工智能。为此，他把量化基金中最优秀的人才带到了DeepSeek，建立了一支出色的人工智能基础设施专业团队，他们真正了解芯片的工作原理，并能早于其他中国本土科技公司，率先寻找到创新的方法来最大限度地发挥有限数量芯片的计算能力。
高薪聘请专业技术人才
值得关注的是，DeepSeek目前仍然是一家纯技术公司，类似于旗下早期的DeepMind。它将模型开源，尚未进行货币化，也未向外部基金筹资。他认为，更多的投资不一定会带来更多的创新，否则大公司将会“接管所有的创新”。
得益于梁文峰此前在量化基金赚得的巨额财富，他有资本高薪聘请最优秀的人工智能人才。有网络招聘信息显示，DeepSeek招募的深度学习研究员月薪最高可达11万元人民币，核心系统研发工程师月薪也能高达9万元，年薪轻松超过百万。目前该公司在北京和杭州两地设有团队。
公开信息显示，DeepSeek员工人数不到140人，这与海外同行OpenAI等超千人的研发团队相比，规模仅约10%。
而且，与很多科技公司偏向于挖美国科技巨头的人才不同，DeepSeek打造的人才队伍是完全本土化的，这是该公司的另一个独特之处。DeepSeek员工都来自中国顶尖学校，例如北大、清华和北航的博士，而不是来自美国机构的专家或者“海归人才”。梁文峰的理念是必须自己培养顶尖人才，他本人获得了浙江大学电子信息工程本科和硕士学位。
或许也只有中国本土人才在“省钱”这方面能做到极致，他们懂得如何充分利用计算资源来更便宜地训练和运行模型。DeepSeek声称，它仅使用了2048个英伟达的H800芯片和560万美元，就训练了一个具有6710亿个参数的模型。相比之下，OpenAI和谷歌训练同等规模的AI模型所花费的费用要高出约十倍。
这意味着，大模型训练的护城河可能被打破，并改变整个人工智能行业未来的格局。“拥有600万美元资金的企业数量远多于拥有1亿美元或10亿美元资金的公司。”一位人工智能领域资深投资人表示。
美国加州大学伯克利分校人工智能政策研究员Ritwik Gupta表示：“第一个训练模型的人必须投入大量资源才能实现这一目标，但第二个人能以更便宜、更快的方式来实现这一目标。” 他还表示，中国的软件系统工程师人才库比美国大得多。
“DeepSeek效应”被夸大了吗？
但也有华尔街分析师和人工智能研究人员并不认同这一观点。“中国公司希望以500万美元来复制OpenAI的路径似乎不切实际，我们认为这真的不值得进一步讨论。”Bernstein分析师在给客户的一份报告中写道。另有一些研究人员认为，DeepSeek虽然能够在训练成本方面具有优势，但这仅仅表明它能够非常迅速地复制美国AI技术的最新发展，但长期来看难以保持领先。
DeepSeek崛起的背景正值美国对高性能AI芯片进行新一轮的限制。梁文峰此前在接受采访时坦言，制约中国人工智能进一步发展的瓶颈，不是无法获得更多的融资，而是对获取美国最佳芯片的限制。这也是他为何强调中国需要发展自己的国内生态系统，而开源对于软件生态至关重要。
一位科技行业分析师对第一财经记者表示：“开源意味着能将更多的用户集中起来，从而与全球各地的顶尖人才合作。而现在的情况表明，最好的开源技术来自于中国，美国的研发人员也能在中国的开源系统上构建产品。”
与DeepSeek的低成本形成对比的是，美国正在对人工智能基础设施进行大量注资。上周，美国特朗普政府宣布了一个“星际之门”AI投资项目，将投资1000亿美元启动该项目，并在未来四年内投资高达5000亿美元。
另据 （UBS）数据显示，2024年，美国大型科技公司在人工智能方面的投资达到2240亿美元，预计到2025年将达到2800亿美元。
而在一些芯片分析师看来，周一美国科技股的暴跌只是短期的“过激反应”，因为DeepSeek的进步最终将对英伟达等人工智能芯片制造商产生积极影响。
芯片咨询公司SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel在一份报告中表示，从长远来看，降低训练和运行人工智能模型的成本将使企业和消费者更容易、更便宜地采用人工智能应用。“训练和推理效率的进步使人工智能进一步扩大和普及。”Patel称，“这种现象在半导体行业已经出现了几十年，摩尔定律每两年推动成本减半。
（本文来自第一财经）
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