DeepSeek把英偉達(dá)股票單日干掉17%之后，英偉達(dá)選擇了擁抱未來。

英偉達(dá)網(wǎng)站顯示，DeepSeek-R1模型已作為NVIDIA NIM微服務(wù)預(yù)覽版在英偉達(dá)面向開發(fā)者的網(wǎng)站上發(fā)布。英偉達(dá)網(wǎng)站介紹稱，DeepSeek-R1模型是最先進(jìn)、高效的大型語言模型，在推理、數(shù)學(xué)和編碼方面表現(xiàn)出色。

對于DeepSeek來說，并沒什么特別的影響。

DeepSeek已經(jīng)在美國AI圈掀起了巨浪，幾乎所有的AI相關(guān)公司言必稱DeepSeek。甚至在Meta的業(yè)績發(fā)布會上，都有討論和對比DeepSeek的聲音。

NVIDIA的老對手AMD則官方騎臉輸出，聲稱用AMD的卡DeepSeek推理能降低30%的成本。

對于NVIDIA來說，這件事就有點(diǎn)戲劇性。

一方面，DeepSeek以極低的訓(xùn)練成本（2000張閹割版H800）打破了在AI領(lǐng)域NVIDIA期望的無限堆算力的愿景；

另一方面，因?yàn)殚_源，所以涌入大量的企業(yè)和個人開發(fā)者，有望形成一個茁壯成長的龐大生態(tài)，成為大模型領(lǐng)域的Linux。對于應(yīng)用端的企業(yè)和個人來說，就不需要重復(fù)造輪子，直接在DeepSeek的開源生態(tài)上發(fā)展就可以了，在生態(tài)的快速發(fā)展過程中，又推動企業(yè)和個人可能需要大量的算力卡用來推理。

但是，第二個場景并不是Nvidia原來設(shè)想的，只能算是“退而求其次”。黃皮衣的如意算盤是大家都去造輪子，不得不購買海量的算力卡來進(jìn)行訓(xùn)練，畢竟cuda是真正的護(hù)城河，而推理用的算力卡相對少得多且不需要必須用Nvidia。

在市場上有了可選項(xiàng)的時候，Nvidia就無法維持高額利潤了。大顯存的AMD來推理不香嘛？昇騰又不是不能用。

這也是市場對NVIDIA的質(zhì)疑，最終反饋到股價單日暴跌17%。

Nvidia上架DeepSeek，則明擺著要加大推廣力度，吸引更多的企業(yè)和個人開發(fā)者加入到DeepSeek開源社區(qū)，力爭成為引領(lǐng)者，從而多賣幾張卡。

但這個事對英偉達(dá)有多大的利好，我個人是持懷疑態(tài)度的。市場的反饋是英偉達(dá)股價繼續(xù)下跌3.67%。

ChatGPT橫空出世的時候，我曾經(jīng)有個觀點(diǎn)：這是大力出奇跡的結(jié)果。之所以微軟谷歌沒有搞出來，是因?yàn)檫@類上市巨頭難以承擔(dān)目標(biāo)不確定的巨額投入。OpenAI的偉大之處在于它用百億級別的美刀燒出來一個結(jié)果：這條路的方向是對的。

隨著DeepSeek的出現(xiàn)，靠硬件堆算力的時代逐漸進(jìn)入了尾聲，通過技術(shù)優(yōu)化大模型減少硬件依賴這條路，才剛剛開始。

最近幾天huggingface已經(jīng)被DeepSeek屠榜，各種第三方量化模型不斷的涌現(xiàn)，甚至還有國外老哥跑到樹莓派上。

當(dāng)然現(xiàn)階段效果肯定不好，但隨著全球廣大開源愛好者的共同努力，搞出來極低算力成本就可以推理甚至訓(xùn)練的開源大模型，為時不遠(yuǎn)了。

舉個例子，黑森林的Flux剛發(fā)布的時候非常驚艷，但對資源消耗比較大，在24G的4090上跑的都很勉強(qiáng)，由于開源，現(xiàn)在已經(jīng)被各路開發(fā)者優(yōu)化到8G甚至6G顯存能很好的跑起來。

最終DeepSeek這類大模型被開源愛好者們優(yōu)化到消費(fèi)級顯卡可推理的時候，Nvidia的泡沫就破滅了。

       原文標(biāo)題 : 英偉達(dá)上架DeepSeek，股票繼續(xù)跌