尽管国产大模型公司深度求索（DeepSeek）使得AI（人工智能）芯片龙头英伟达股价暴跌，但英伟达依然给出高度评价。
当地时间1月27日，英伟达发言人表示：“DeepSeek是AI领域的一项卓越进步，也是测试时间缩放（Test Time Scaling）技术的完美范例。DeepSeek的工作展示了如何利用这种技术、广泛可用的模型以及完全符合出口管制的计算资源来创建新型号。”
发言人补充道：“推理过程需要大量英伟达GPU和高性能网络支持。我们现在掌握三种扩展规律：持续进行的预训练与后训练，以及新的测试时间缩放技术。”
值得注意的是，上述英伟达的表态也意味着，D《维加斯官方App手机板。》eepSeek使用的GPU完全符合美国的出口管制要求。
其中，测试时间缩放技术是近来备受讨论的一个话题。AI热潮和对英伟达芯片的需求很大程度上是由“缩放定律（Scaling Law）”推动的，这是OpenAI研究人员在2020年提出的AI开发概念，通过扩展构建新模型所需的计算量和数据量来开发更好的AI系统。
而测试时间缩放技术指出，如果一个已完成完整训练的AI模型在预测、生成文本或图像时投入更多计算资源帮助其推理，相较于一味地缩短运行时间，模型将输出更优质的答案。在R1模型之前，该技术已被应用于OpenAI的o1等模型中。
当地时间1月27日，美股三大指数收盘涨跌不一，英伟达（Nasdaq：NVDA）股价暴跌16.86%收于每股118.58美元，跌至过去10月以来的最低点；总市值2.90万亿美元，一日蒸发5900亿美元（约合人民币4.28万亿元），创史上最大单日个股市值蒸发纪录。英伟达的暴跌也使得创始人黄仁勋的身家大幅缩水210亿美元。
推出后不久，R1就凭借其出色的性能、开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了广泛关注。更令市场惊讶的是，据DeepSeek介绍，R1的预训练费用只有557.6万美元，在2048块英伟达H800 GPU（针对中国市场的低配版GPU）集群上运行55天完成。
外媒分析指出，如果DeepSeek的成功能够鼓励AI初创公司用更少的芯片构建强大的AI模型、并将它们更快地推向市场，那么英伟达的收入增长可能会放缓，因为大模型开发人员会复制DeepSeek使用数量更少且配置较低的AI芯片的策略。
投行韦德布什资深股票分析师Daniel Ives表示，DeepSeek使用英伟达性能较弱的芯片构建出的大模型足以媲美OpenAI的ChatGPT和Meta的Llama 3.1，因此引起了美国科技股的波动。
不过，Ives强调，这对于投资者来说可能是一个买入的机会：“这是另一个黄金买入机会，而不是恐慌的时候。只有英伟达能推出自主研发、可用于机器人和更广泛AI用例的芯片。DeepSeek的大模型虽然令人印象深刻，但不足以被视作威胁。为消费者使用推出具有竞争力的LLM模型是一回事，但推出更广泛的AI基础设施又是另一回事。”
责任编辑：王许宁
